ANALISIS UTILISASI KAPASITAS PRODUKSI CPO DENGAN

METODE THEORY OF CONSTRAINTS (TOC)

DI PT. FAJAR BAIZURY AND BROTHERS

Tugas Akhir

Untuk Memenuhi Sebagian Dari Syarat-Syarat

Yang diperlukan Untuk Memperoleh

Gelar Sarjana

OLEH :

NAMA : RAHMA BONI ROSADI

NIM : 08C10207025

JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI

KEMENTERIAN RISET TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI

U N I V E R S I T A S T E U K U U M A R

F A K U L T A S T E K N I K

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

ACEH BARAT

2016

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Perkembangan bisnis semakin meningkat pesat meskipun berada dalam

kondisi perekonomian yang cenderung tidak stabil, hal ini ditandai dengan

bermunculannya berbagai jenis usaha khususnya dalam bidang manufaktur.

Dengan pertumbuhan yang pesat tersebut tentu akan menimbulkan persaingan

antara satu perusahaan dengan perusahaan yang lainnya untuk menjadi perusahaan

yang terdepan. Persaingan dengan perusahaan lain dan ambisi menjadi yang

terdepan di bidangnya memerlukan kinerja yang baik dalam perusahaan dan salah

satunya adalah sistem produksi yang efisien dan efektif. Perusahaan memiliki

sistem produksi yang efisien dan efektif apabila perusahaan tersebut mampu

mengelola sumber daya yang ada secara optimal sehingga dapat meningkatkan

produktivitas perusahaan (Swatsha, 2007).

Peranan kinerja terhadap pengolahan produksi merupakan suatu hal yang

sangat penting dalam manajemen operasi, karena tidak ada sesuatu yang dapat

diselesaikan tanpa manusia yang mengerjakan yang ditunjang dengan peralatan

(mesin). Peranan tenaga kerja dan peralatan (mesin) bila dikelola dengan baik dan

efisien adalah kunci keberhasilan dari bagian manajemen operasi (Handoko,

2008).

Mesin merupakan alat bantu untuk melakukan proses transformasi atau

proses pengolahan dari masukan (input) menjadi keluaran (output). Mesin sangat

memegang peranan penting dalam proses pengolahan, karena tanpa adanya mesin

proses produksi tidak akan efisien, juga hasil yang didapat tidak optimal.

2

Kapasitas mesin terdiri dari kapasitas terpasang dan kapasitas terpakai. Kapasitas

terpasang merupakan jumlah maksimum dari bahan baku yang dapat diolah oleh

mesin tersebut. Sedangkan kapasitas terpakai merupakan jumlah minimum dari

bahan baku yang dapat diolah oleh mesin (Daryanto, 2011).

Franciska, L. (2011) dalam penelitiannya di PT. Tjipta Rimba Djaja yang

berjudul “Perencanaan Kebutuhan Kapasitas Untuk Memaksimisasi Utilitas

Kinerja Pada Industri Pengolahan Plywood”. Dalam strategi produksinya,

perusahaan menerapkan sistem make to stock. Pada bulan Oktober Juli 2011,

perusahaan tidak dapat memenuhi permintaan, dimana jumlah produksi adalah

1.876 m3 sedangkan jumlah permintaan adalah 1.913 m3. Ketidakmampuan

perusahaan tersebut disebabkan oleh adanya ketidaklancaran produksi, yaitu

terdapat stasiun kerja menganggur akibat perbedaan kapasitas antara stasiun kerja

rotary (stasiun kerja II) dengan stasiun kerja dryer (stasiun kerja III). Stasiun kerja

rotary memiliki kapasitas 16 m3/jam sedangkan stasiun kerja dryer memiliki

kapasitas 10 m3/jam. Ketidaklancaran produksi ini juga menandakan rendahnya

utilitas pada stasiun kerja. Oleh karena itu penyelesaian yang dilakukan untuk

mengatasi ketidaklancaran tersebut adalah dengan melakukan perencanaan

kapasitas yang dapat memaksimisasi utilitas (Liske Franciska, 2012).

Utilisasi merupakan ukuran kemampuan stasiun kerja dalam

memanfaatkan kapasitas tersedia secara tersedia (available capacity) secara

efektif. Utilisasi juga merupakan persentase dari waktu yang tersedia dengan kata

lain utilisasi merupakan ukuran seberapa intensif sumberdaya dapat dimanfaatkan.

Dalam hal ini idle time harus dilaporkan guna mengidentifikasi dan memperbaiki

masalah-masalah seperti equipment breakdown, kekurangan tenaga kerja, dan

material problem. Utiliasi pada umumnya menekankan bahwa semua stasiun kerja

3

tidak perlu beroperasi pada tingkat 100% tetapi seharusnya beroperasi pada

tingkat permintaan normal. Utilisasi mencerminkan seberapa besar suatu

sumberdaya seperti mesin atau waktu yang digunakan (Rander, 2012).

PT. Fajar Baizuri and Brothers merupakan perusahaan yang bergerak

dalam bidang pengolahan tandan buah segar yang menghasilkan minyak sawit dan

inti sawit. Pada saat ini terlihat bahwa hasil panen dari kebun sawit milik

PT. Fajar Baizuri and Brothers dari kebun petani sekitar terutama pada saat

mengalami panen tidak dapat diolah seluruhnya dalam satu hari kerja, sehingga

terjadinya penumpukan (bottleneck) Tandan Buah Segar untuk diolah, yang

menyebabkan terjadinya penumpukan work in process (WIP) dibagian produksi

terutama pada stasiun kerja Loading Ramp (stasiun penerimaan buah), dan stasiun

penebah hal ini dikarenakan proses pengerjaan produk membutuhkan waktu yang

sangat lama yaitu 1 sampai 2 jam dalam sekali produksi. Pada stasiun kerja

Loading Ramp (stasiun penerimaan buah) produk akan melewati beberapa proses

yaitu proses perebusan dengan mesin strelilizer, proses pemisahan antara janjang

kosong dengan brondolan dengan mesin degister, proses pengepresan TBS

dengan mesin press dan proses pemurnian minyak dengan mesin klarifikasi.

Proses-proses inilah yang menyebabkan penumpukan terjadi pada stasiun kerja

Loading Ramp (stasiun penerimaan buah) yang menyebabkan keterlambatan

dalam proses produksi dan penurunan jumlah produk yang dihasilkan perusahaan.

Berdasarkan pengendalian produksi dan perencanaan kapasitas yang

diterapkan oleh PT. Fajar Baizuri and Brothers adalah dengan perhitungan

kapasitas unit namun dari perhitungan kapasitas unit yang diterapkan masih

kurang efektifnya dalam mengurangi bahan baku yang menumpuk. Sehingga

Keberhasilan perencanaan dan pengendalian produksi memerlukan perencanaan

4

kapasitas yang aktif, agar mampu memenuhi jadwal induk produksi yang

ditetapkan. Seirirng naiknya laju produksi CPO PT. Fajar Baizuri and Brothers,

Rough Cut Capacity Planning (RCCP) dan Theory Of Constraints (TOC)

berperan dalam perencanaan prioritas kapasitas produksi yang berguna

menetapkan sumber-sumber spesifik tertentu, khususnya yang diperkirakan akan

menjadi hambatan potensial (Potential bottleneck), seperti yang terurai pada data

restan CPO yang mengalami fluktuasi (naik turun). Pada bulan Januari 2015

jumlah restan CPO sebesar 210.078 kg. Pada bulan Februari tahun 2015 jumlah

restan CPO mengalami peningkatan yaitu sebesar 314,521kg. Pada bulan Maret

tahun 2015 jumlah restan CPO mengalami peningkatan kembali yaitu sebesar

792.610 kg. Pada bulan April tahun 2015 jumlah restan CPO mengalami

peningkatan kembali yaitu sebesar 1.000,000. Pada bulan Mei tahun 2015 jumlah

restan CPO mengalami penurunan yang cukup signifikan yaitu sebesar 566.772

kg. Pada bulan Juni tahun 2015 jumlah restan CPO kembali mengalami

peningkatan yang luar biasa yaitu sebesar 1.196.822 kg. Pada bulan Juli tahun

2015 jumlah restan CPO mengalami peningkatan kembali yaitu sebesar 1.345.263

kg. Pada bulan Agustus tahun 2015 jumlah restan CPO mengalami penurunan

yang cukup signifikan yaitu sebesar 395.324 kg. Pada bulan September 2015

jumlah restan CPO mengalami peningkatan kembali yaitu sebesar 558.910 kg.

Pada bulan Oktober tahun 2015 jumlah restan CPO kembali mengalami

peningkatan yang cukup signifikan yaitu sebesar 642.401 kg. Pada bulan

November tahun 2015 mengalami penurunan yaitu sebesar 609.135, dan pada

bulan Desember 2015 mengalami penurunan kembali yang cukup signifikan yaitu

sebesar 103.840 kg.

Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah

5

bottleneck adalah metode RCCP dan theory of constraints (TOC). Theory of

Constaint (TOC) yang juga dikenal sebagai Constraint Management (CM) atau

Syncrhonous Management (SM) adalah metodologi menejerial global yang

berfokus pada masalah-masalah penting pada sebuah sistem. Kendala harus

diidentifikasi dan diselesaikan secara logis untuk meningkatkan kinerja sistem.

TOC merupakan pendekatan berkelanjutan yang berfokus pada identifikasi dan

penyelesaian kendala yang membatasi perusahaan. TOC memfokuskan perhatian

pada kendala yang memperlambat proses produksi dan membantu

memaksimumkan tingkat keluaran produk atau throughput. TOC akan memeriksa

kendala dan menemukan bagaimana kendala tersebut mempengaruhi tujuan

perusahaan (Sodikin, 2013).

Dari gambaran permasalahan diatas, peneliti tertarik untuk melakukan

penelitian dengan judul penelitian "Analisis Utilisasi Kapasitas Produksi CPO

Dengan Metode Theory Of Constraints (TOC) di PT. Fajar Baizuri and

Brothers.".

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang diatas permasalahan yang akan dibahas

pada penelitian ini adalah:

1. Bagaimana menentukan waktu baku produksi CPO dari setiap stasiun

kerja?

2. Bagaimana menentukan utilisasi kapasitas produksi pada stasiun

kerja?

3. Bagaimana menentukan jam kerja lembur yang optimal berdasarkan

prinsip theory of constraints (TOC)?

6

1.3. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu:

1. Untuk menentukan waktu baku produksi CPO dari setiap stasiun kerja.

2. Untuk menentukan utilisasi kapasitas produksi pada stasiun kerja.

3. Untuk menentukan jam kerja lembur yang optimal berdasarkan prinsip

theory of constraints (TOC).

1.4. Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari hasil penelitian ini bagi

perusahaan, mahasiswa dan perguruaan tinggi yang meliputi :

1. Bagi Perusahaan

Penelitian ini dapat dijadikan sebagai suatu bahan pertimbangan

dalam memperkirakan kendala-kendala yang terjadi pada bagian

produksi sehingga perusahaan dapat mengatasi setiap kendala yang

terjadi dengan lebih cepat dalam meningkatkan kapasitas produksi.

2. Bagi Mahasiswa

Meningkatkan kompetensi mahasiswa mengobservasi, menganalisis dan

evaluasi terhadap suatu permasalahan dengan menggunakan displin ilmu

khususnya ilmu teknik industri didalam perusahaan dan

membandingkannya dengan teori yang ada.

3. Bagi Perguruan Tinggi

Sebagai bahan referensi dalam upaya penyampaian khasanah lembaga

pendidikan tinggi ilmu pengetahuan tentang Utilisasi Kapasitas

Produksi CPO Dengan Metode Theory Of Constraints (TOC)

7

1.5. Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini meliputi dua hal, yaitu batasan penelitian dan

asumsi yang digunakan dalam penelitian ini.

1.5.1. Batasan Masalah

Pembatasan masalah sangat diperlukan dalam penelitan ini, sehingga hasil

yang diperoleh dapat benar-benar sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Hal-

hal yang membatasi lingkup penelitian ini adalah:

1. Produk yang diamati dalam penelitian yaitu produk CPO .

2. Data Peramalan permintaan untuk priode dua belas bulan ke depan.

3. Penggunaan Metode Theory of Constraints (TOC) hanya sebatas

pengidentifikasian dan pengoptimalan stasiun kerja bottleneck.

1.5.2. Asumsi

Asumsi-asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1. Tidak terjadi penambahan jumlah sumber daya selama penelitian

berlangsung.

2. Semua fasilitas, baik mesin maupun peralatan yang digunakan pada

proses produksi tidak mengalami kerusakan selama penelitian

berlangsung.

3. Metode kerja tidak mengalami perubahan selama penelitian

berlangsung dan sudah terstandarisasi.

8

1.6. Sistematika Penulisan

Sistematika yang digunakan dalam penulisan Proposal Tugas Akhir ini

adalah:

BAB 1 PENDAHULUAN

Menguraikan tentang latar belakang, rumusan masalah, tujuan dan manfaat

penelitian, batasan masalah dan asumsi yang digunakan dan sistematika penulis

Proposal Tugas Akhir.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Mejelaskan tentang dasar-dasar teori dan sumber acuan yang mendukung

untuk digunakan dalam analisis pemecahan masalah yang dirumuskan untuk

mencapai tujuan penelitian.

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

Menguraikan tentang metode penelitian yang digunakan sebagai kerangka

dalam pengumpulan data, pengolahan data, maupun pemecahan masalah.

BAB 4 PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Menguraikan tentang data yang dikumpulkan dan pengolahannya untuk

memecahkan masalah sesuai dengan langkah-langkah yang telah ditentukan.

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Menguraikan kesimpulan dari hasil penelitian serta saran yang diberikan

peneliti kepada perusahaan.

xi

ABSTRAK

PT. Fajar baizuri and Brother adalah suatu perusahaan yang berproduksi

berdasarkan permintaan pasar, sehingga perencanaan kapasitas sangat diperlukan

dengan baik. Keberhasilan perencanaan dan pengendalian produksi memerlukan

perencanaan kapasitas yang aktif, agar mampu memenuhi jadwal induk produksi

yang ditetapkan. Kekurangan kapasitas akan menyebabkan kegagalan produksi,

keterlambatan pengiriman ke pelanggan, dan kehilangan kepercayaan dalam sistem

formal yang mengakibatkan reputasi perusahaan menurun. Kelebihan kapasitas

akan mengakibatkan utilitas sumber daya yang rendah, biaya meningkat, harga

produk menjadi kompetitif, penurunan keuntungan dan lain-lain Faktor utilisasi adalah ukuran kemampuan stasiun kerja dalam

memanfaatkan kapasitas tersedia secara tersedia (available capacity) secara efektif.

Dengan kata lain utilisasi merupakan ukuran seberapa intensif sumberdaya dapat

dimanfaatkan.

Tujuan penelitian ini yaitu menentukan waktu baku produksi CPO dari

setiap stasiun kerja, menentukan utilisasi kapasitas produksi untuk mengidentifikasi

kapasitas kerja yang botleneck dan menentukan jam kerja lembur yang optimal

berdasarkan prinsip theory of constraints (TOC).

Berdasarkan hasil dari penelitian bahwa Waktu Baku yang diperlukan untuk

mengolah 60 Ton tandan buah sawit pada mesin sterilizer adalah 7653,92

Detik/unit, untuk mesin thesher/penebah 5820,08 Detik/unit, untuk mesin screw

press 7242,71 Detik/unit, dan mesin pemurnian minyak 6578,49 Detik/unit.

Utilisasi kapasitas produksi pada stasiun kerja mesin sterilizer adalah 94%, untuk

mesin thesher/penebah 89%, untuk mesin screw press 90% dan mesin pemurnian

minyak 92%. Jam kerja lembur tertinggi berdasarkan prinsip theory of constraints

yaitu pada periode Mei yaitu sebesar 118,83 jam sedangkan jam lembur terendah

yaitu pada Januari yaitu sebesar 53,87 jam. Kapasitas olah mesin sterilizer adalah

69,54 Ton/Jam, untuk mesin thesher/penebah adalah 39,20 Ton/Jam , untuk

mesin screw press adalah 64,45 Ton/Jam, dan kapasitas mesin pemurnian minyak

adalah 61,83 Ton/Jam.

Kata Kunci: Utilisasi, Rough Cut Capacity Planning Stasiun Kerja Bottleneck,

Theory Of Constraints

xii

ABSTRACT

PT. Fajar Baizuri and Brother is a company whose production is based on

market demand, so the necessary capacity planning very well. The success of

production planning and control requires an active capacity planning, in order to

meet the master production schedule is set. Lack of capacity would lead to failure

of production, delays in delivery to customers, and the loss of confidence in the

formal system which resulted in the company's reputation declined. Excess capacity

will result in low resource utility, cost increases, product price be competitive,

decreased profits and others

Utilization factor is a measure of the ability of a work station in utilizing

available capacity provided (available capacity) effectively. In other words, a

measure of how intensive utilization of resources can be utilized.

The purpose of this study is to determine the standard time CPO production of each

work station, determine capacity utilization to identify botleneck working capacity

and determine optimal overtime hours based on the principle of theory of

constraints (TOC).

Based on the results of research that Baku time needed to process 60 tons

of palm fruit bunches sterilizer machine is 7653.92 Sec / unit, for machine thesher /

thresher 5820.08 Sec / unit, to 7242.71 Seconds screw press machine / unit, and

engine oil purification 6578.49 Sec / unit. Utilization of production capacity at the

work station sterilizer machine is 94%, for machines thesher / thresher 89%, for a

machine screw press 90% and 92% oil purification machines. The highest overtime

hours based on the principle of theory of constraints that the period of May in the

amount of 118.83 hours of overtime hours while the lowest was in January in the

amount of 53.87 hours. Sterilizer machine processing capacity is 69.54 tons / hour,

for a machine thesher / thresher was 39.20 tons / hour, for a machine screw press is

64.45 tons / hour, and the engine capacity of oil refining is 61.83 Ton / Hr.

Keywords: Utilization, Rough Cut Capacity Planning Work Station

Bottleneck, Theory Of Constraints

xiii

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala Rahmat

Hidayah dan Ridho-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir

dengan judul Analisis Utilisasi Kapasitas Produksi CPO Dengan Metode

Theory Of Constraints (TOC) Di PT. Fajar Baizury And Brothers".

Salawat berserta salam tidak lupa penulis panjatkan kepada pangkuan

baginda Nabi Besar Muhammad SAW karena dengan berkat perjuangan beliaulah

kita dapat hidup sejahtera di bumi Allah SWT.

Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Bapak Prof. Dr. Jasman J, Ma'ruf, SE., MBA selaku Rektor Universitas

Teuku Umar.

2. Bapak Dr. Ir. H. Komala Pontas, selaku Dekan Fakultas Teknik

Universitas Teuku Umar.

3. Muzakir, S.T., M.T Selaku Ketua Jurusan dan Pembimbing II yang telah

bersedia meluangkan waktunya dalam membimbing penulis

menyelesaikan Tugas Akhir.

4. Fitriadi, ST. MT., Selaku Dosen Pembimbing, I yang telah bersedia

meluangkan waktunya dalam membimbing penulis menyelesaikan

Tugas Akhir.

5. Ir. Abdul Malik Ali, M.Si., selaku dewan penguji I yang telah

memberikan masukan agar lebih baik lagi dalam penulisan Tugas Akhir

ini.

6. Mukhlizar., S.Si, M.Si., selaku dewan penguji II yang telah

memberikan masukan agar lebih baik lagi dalam penulisan Tugas Akhir

ini.

7. Saeful, ST., selaku Assisten Proses I sekaligus membimbing penulis

dalam melakukan penelitian di PT. Fajar Baizury And Brother,

terimakasih atas bimbingan dan masukannya selama penulis melakukan

penelitian.

xiv

8. Kepada Keluarga besar Proses Produksi yang telah banyak membantu

penulis dalam melakukan penelitian serta seluruh karyawan di PT. Fajar

Baizury And Brother yang menerima penulis dengan baik.

9. Kepada Ayah dan Bunda yang telah memberikan semangat moril dan

materil sehingga penulis semangat dalam menyelesaikan tugas akhir ini.

10. Teman-Teman Persejuangan angkatan 2008 yang tidak bisa disebutkan

satu persatu yang telah memberikan semangat demi menyelesaikan

gelar sarjana.

Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir Penelitian ini masih jauh dari

kesempurnaan, baik dilihat dari isi maupun pembahasan. Oleh karena itu, penulis

mengharap kritik dan saran yang sifatnya membangun demi kesempurnaan Tugas

Akhir ini.

Meulaboh, 30 September 2016

Penulis

RAHMA BONI ROSADI

NIM. 08C10207025

xv

DAFTAR ISI

HALAMAN

HALAMAN JUDUL ............................................................................................ i

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................. ii

LEMBAR PERSEMBAHAN ............................................................................. v

LEMBAR PERNYATAAN ................................................................................. vi

MOTTO ................................................................................................................. vii

DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................ viii

ABSTRAK ............................................................................................................. ix

KATA PENGANTAR .......................................................................................... xiii

DAFTAR ISI ......................................................................................................... xv

DAFTAR TABEL ................................................................................................. xix

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ xxii

DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................ xxiii

BAB 1 PENDAHULUAN .................................................................................. 1

1.1. Latar Belakang.................................................................................. 1

1.2. Rumusan Masalah ............................................................................ 5

1.3. Tujuan Penelitian.............................................................................. 6

1.4. Manfaat Penelitian ........................................................................... 6

1.5. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................... 7

1.5.1. Batasan Masalah ................................................................. 7

1.5.2. Asumsi Penelitian ............................................................... 7

1.6. Sistem Penulisan .............................................................................. 8

BAB 2 LANDASAN TEORI ............................................................................. 9

2.1. Peramalan (Forecasting).................................................................. 9

2.1.1. Metode Peramalan Kuantitatif ............................................ 10

2.1.2. Metode Dekomposisi ........................................................... 12

2.1.3. Parameter Kesalahan Peramalan ......................................... 13

2.1.4. Proses Verifikasi Peramalan ............................................... 14

2.2. Indentifikasi Stasiun Kerja Botleneck dan Non Botleneck ............ 16

xvi

DAFTAR ISI (Lanjutan)

HALAMAN

2.2.1. Rough Cut Capacity Planning (RCCP) .............................. 16

2.3. Pengukuran Waktu Kerja Dengan Stopwach Time Study .............. 17

2.3.1. Uji Keseragaman Data ......................................................... 19

2.3.2. Uji Kecukupan Data ............................................................ 21

2.3.3. Rating Factor dan Allowance .............................................. 22

2.3.4. Penetapan Waktu Baku........................................................ 36

2.4. Utilisasi ............................................................................................. 37

2.5. Depresiasi ......................................................................................... 38

2.5.1. Metode Perhitungan Depresiasi .......................................... 38

2.6. Biaya Lembur (Overtime) ................................................................ 40

2.7. Theory Of Constraint (TOC) ........................................................... 40

2.7.1. Thinking Process Theory Of Constraint ............................. 42

BAB 3 METODELOGI PENELITIAN .......................................................... 45

3.1. Jenis Penelitian ................................................................................. 45

3.2. Tempat dan Waktu Pelaksanaan Penelitian .................................... 45

3.3. Rancangan Penelitian ....................................................................... 46

3.3.1. Pendahuluan ......................................................................... 47

3.3.2. Studi literatur ....................................................................... 47

3.3.3. Pengumpulan Data ............................................................... 47

3.3.4. Pengolahan Data .................................................................. 49

3.3.5. Analisa Pemecahan Masalah ............................................... 49

3.3.6. Kesimpulan dan Saran ......................................................... 50

BAB 4 PENGOLAHAN DAN PENGUMPULAN DATA ............................. 51

4.1. Pengumpulan Data ........................................................................... 51

4.1.1. Pengukuran Waktu Siklus ................................................... 51

4.1.1.1.Pengukuran Waktu Siklus Mesin Sterilizer ........... 51

4.1.1.2.Pengukuran Waktu Siklus Mesin Thesher/

Penebah .................................................................... 52

xvii

DAFTAR ISI (Lanjutan)

HALAMAN

4.1.1.3.Pengukuran Waktu Siklus Mesin Screw Press ...... 53

4.1.1.4.Pengukuran Waktu Siklus Mesin Pemurnian

Minyak ..................................................................... 54

4.1.2. Data Produksi CPO ............................................................... 55

4.1.3. Data Hari Kerja, Shift Kerja dan Jam Kerja ....................... 56

4.1.4. Data Jumlah Masin .............................................................. 56

4.2. Pengolahan Data ............................................................................... 57

4.2.1. Uji Keseragaman Data ......................................................... 57

4.2.1.1.Uji Keseragaman Data Proses Perebusan pada

Stasiun Sterilizer ...................................................... 57

4.2.1.2.Uji Keseragaman Data Proses Perontokan pada Stasiun

Thesher/Penebah ..................................................... 59

4.2.1.3.Uji Keseragaman Data Proses Pengepressan pada

Stasiun Screw Press ................................................. 61

4.2.1.4.Uji Keseragaman Data Proses Pemurnian Minyak pada

Stasiun Clarification ................................................ 63

4.2.2. Uji Kecukupan Data ............................................................ 65

4.2.2.1.Uji Kecukupan Data Proses Perebusan pada

Stasiun Sterilizer ...................................................... 65

4.2.2.2.Uji Kecukupan Data Proses Perontokan pada

Stasiun Thesher/Penebah ........................................ 67

4.2.2.3.Uji Kecukupan Data Proses Pengepressan pada Stasiun

Press ......................................................................... 69

4.2.2.4.Uji Kecukupan Data Proses Pemurnian Minyak pada

Stasiun Clarification ................................................ 70

4.2.3. Penentuan Rating Factor ..................................................... 71

4.2.4. Penentuan Allowance ........................................................... 72

4.2.5. Perhitungan Waktu Baku Setiap Mesin .............................. 75

4.2.5.1.Perhitungan Waktu Baku Mesin Sterilizer............. 75

xviii

DAFTAR ISI (Lanjutan)

HALAMAN

4.2.5.2.Perhitungan Waktu Baku Mesin Thesher/Penebah 76

4.2.5.3.Perhitungan Waktu Baku Mesin Screw Press ....... 77

4.2.5.4.Perhitungan Waktu Standar Mesin Pemurnian

Minyak ..................................................................... 78

4.2.6. Peramalan Permintaan ......................................................... 79

4.2.6.1.Peramalan Jumlah Permintaan CPO Bulan Januari-

Desember 2016 ...................................................... 79

4.2.7. Penyusunan Jadwal Induk Produksi ................................... 80

4.2.8. Perhitungan Kapasitas Produksi Pabrik.............................. 91

4.2.9. Perhitungan Effisiensi dan Utilization Tiap Stasiun .......... 92

4.2.10. Perhitungan Rough Cut Capacity Planning ........................ 93

4.3.10.1.Perhitungan Kapasitas Mesin Sterilizer ................. 93

4.3.10.2.Perhitungan Kapasitas Mesin Thesher/Penebah .... 93

4.3.10.3.Perhitungan Kapasitas Mesin Screw Press ............ 94

4.3.10.4.Perhitungan Kapasitas Mesin Pemurnian Minyak. 94

4.2.11. Mengoptimalkan Kapasitas Setiap Stasiun berdasarkan Prinsip

Theory of Constraints .......................................................... 94

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................... 97

6.1. Kesimpulan ..................................................................................... 97

6.2. Saran ............................................................................................... 97

xix

DAFTAR TABEL

TABEL HALAMAN

2.1. Pengukuran Kesalahan (Error) Peramalan .................................................. 13

2.2. Penyesuaian Menurut Westinghouse ........................................................... 30

3.1 Time Line Penelitian ..................................................................................... 44

4.1 Waktu Siklus Proses Perebusan TBS pada Stasiun Sterilizer ................... 50

4.2 Waktu Siklus Proses Perontokan TBS pada Stasiun Thesher/

Penebah ......................................................................................................... 51

4.3 Waktu Siklus Proses Pengepressan TBS pada Stasiun Screw Press ........ 51

4.4 Waktu Siklus Proses Pemurnian Minyak TBS pada Clarification

Station .......................................................................................................... 53

4.5 Data Produksi CPO selama Bulan Januari-Desember 2015 ...................... 54

4.6 Data Hari Kerja, Shift Kerja dan Jam Kerja Tahun 2015........................... 55

4.7 Jumlah Mesin ............................................................................................... 55

4.8 Uji Keseragaman Data Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer ............. 56

4.9 Uji Keseragaman Data Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/

Penebah ......................................................................................................... 59

4.10 Uji Keseragaman Data Proses Pengepressan pada Stasiun

Screw Press ................................................................................................... 61

4.11. Uji Keseragaman Data Proses Pemurnian Minyak pada Stasiun

Clarification .................................................................................................. 63

4.12. Uji Kecukupan Data Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer ................. 65

4.13. Uji Kecukupan Data Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/

Penebah ......................................................................................................... 67

xx

DAFTAR TABEL (Lanjutan)

TABEL HALAMAN

4.14. Uji Kecukupan Data Proses Pengepressan pada Stasiun Press ................. 68

4.15. Uji Kecukupan Data Proses Pemurnian Minyak pada Stasiun Clarification ...... 69

4.16. Rating Factor untuk Operator Proses Perebusan TBS Pada Stasiun

Srelilizer ........................................................................................................ 70

4.17. Rating Factor untuk Operator Proses Peronntokan TBS Pada Stasiun

Thesher/Penebah .......................................................................................... 70

4.18. Rating Factor untuk Operator Proses Pengepressan TBS Pada Stasiun

Scew Press .................................................................................................... 71

4.19. Rating Factor untuk Operator Proses Pemurnian Minyak TBS Pada

Stasiun Clarification .................................................................................... 71

4.20. Allowance untuk Operator Proses Perebusan TBS Pada Stasiun Srelilizer ........ 72

4.21. Allowance untuk Operator Proses Peronntokan TBS Pada Stasiun

Thesher/Penebah .......................................................................................... 72

4.22. Allowance untuk Operator Proses Pengepressan TBS Pada Stasiun Scew

Press .............................................................................................................. 73

4.23. Allowance untuk Operator Proses Pemurnian Minyak TBS Pada Stasiun

Clarification .................................................................................................. 73

4.24. Data Jumlah Produksi CPO Bulan Januari-Desember 2015 ...................... 78

4.25. Pembagian Data Berdasarkan Pola .............................................................. 80

4.26. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode .................................................... 81

4.27. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan CPO dengan

Metode Linier ............................................................................................... 83

xxi

DAFTAR TABEL (Lanjutan)

TABEL HALAMAN

4.28. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan CPO dengan

Metode Siklis ................................................................................................ 84

4.29. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Produk CPO ........ 86

4.30. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Produk CPO ....... 86

4.31. Hasil Peramalan Permintaan Produk CPO Periode 2016 ........................... 88

4.32. Jadwal Induk Produksi Produk Tahun 2016 ...................................................... 89

4.33. Jam Kerja yang Tersedia .............................................................................. 90

4.34. Kapasitas Produksi ........................................................................................ 91

4.35. Faktor Efesiensi dan Utilitas Stasiun Kerja ................................................. 92

4.36. Kapasitas yang Kurang pada Stasiun Kerja Bottleneck .............................. 94

4.37. Perhitungan Jumlah Jam Kerja Lembur ...................................................... 95

xxii

DAFTAR GAMBAR

TABEL HALAMAN

2.1. Moving Range Chart ................................................................................... 14

3.1. Blok Diagram Prosedur Penelitian .............................................................. 45

4.1. Peta Kontrol Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer.............................. 58

4.2. Peta Kontrol Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/Penebah .............. 60

4.3. Peta Kontrol Proses Perngepressan pada Stasiun Screw Press ................. 61

4.4. Peta Kontrol Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/Penebah .............. 63

4.5. Diagram Pancar Produkai CPO ................................................................... 79

4.6. Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F Peramalan Jumlah Permintaan

Produk CPO .................................................................................................. 87

4.7. Grafik Perbandingan Data Aktual Produksi CPO dengan Hasil

Peramalan ...................................................................................................... 89

xxiii

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN HALAMAN

1. Data Penelitian ................................................................................................ L-1

2. Tabel Distribusi F ........................................................................................... L-2

3. Foto Penelitian ................................................................................................ L-2

8

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Peramalan (Forecasting)

Peramalan merupakan bagian awal dari suatu proses pengambilan suatu

keputusan. Sebelum melakukan peramalan harus diketahui terlebih dahulu apa

sebenarnya persoalan dalam pengambilan keputusan itu. Peramalan adalah

pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya permintaan terhadap satu atau

beberapa produk pada periode yang akan datang.

Dalam kegiatan produksi, peramalan dilakukan untuk menentukan jumlah

permintaan terhadap suatu produk dan merupakan langkah awal dari proses

perencanaan dan pengendalian produksi.

Metode peramalan dapat dibagi atas dua kelompok, yaitu metode kualitatif dan

kuantitatif (Sinulingga, 2009).

Metode kualitatif didasarkan pada pertimbangan dengan akal sehat dan

pengalaman, sedangkan metode kuantitatif menggunakan metode matematik

dengan menggunakan data masa lalu untuk memproyeksikan kebutuhan di masa

mendatang.

Prosedur umum dalam peramalan secara kuantitatif (Ginting, 2007) adalah

sebagai berikut:

1. Mendefinisikan tujuan peramalan.

2. Membuat diagram pencar.

3. Memilih beberapa metode peramalan yang dianggap sesuai.

4. Menghitung parameter-parameter fungsi peramalan.

9

5. Menghitung kesalahan (error) dari setiap metode peramalan.

6. Memilih metode yang terbaik dengan nilai kesalahan terkecil.

7. Melakukan verifikasi peramalan.

2.1.1. Metode Peramalan Kuantitatif

Salah satu metode peramalan kuantitatif yang dapat digunakan adalah

Metode Proyeksi Kecenderungan dengan Regresi. Metode ini merupakan dasar

garis kecenderungan untuk suatu persamaan. Dengan dasar persamaan tersebut

dapat diproyeksikan hal-hal yang akan diteliti pada masa mendatang. Bentuk-

bentuk fungsi dari metode ini dapat berupa (Ginting, 2007):

1. Konstan, dengan fungsi peramalan (Yt):

Y’ = a

............................................................................................ (2.1.)

Keterangan:

Y’ = Nilai tambah

N = Jumlah periode

2. Linier, dengan fungsi peramalan:

Y’ = a + bX ................................................................................... (2.2.)

Dimana:

3. Kuadratis, dengan fungsi peramalan :

Y’ = a + bX + cX2 .......................................................................... (2.3.)

Dimana :

10

4. Eksponensial, dengan fungsi peramalan :

Y’ = aebX

................................................................................ (2.4.)

Dimana :

5. Siklis, dengan fungsi peramalan :

.................................................. (2.5.)

Dimana :

11

2.1.2. Metode Dekomposisi

Ramalan yang ditentukan dengan kombinasi dari fungsi yang ada sehingga

tidak dapat diramalkan secara biasa. Model tersebut didekati dengan fungsi linier

atau siklis, berdasarkan pola data yang ada.

Metode dekomposisi merupakan pendekatan peramalan yang tertua.

Terdapat beberapa pendekatan alternatif untuk mendekomposisikan suatu deret

berkala yang semuanya bertujuan memisahkan setiap komponen deret data seteliti

mungkin. Konsep dasar pemisahan bersifat empiris dan tetap, yang mula- mula

memisahkan unsur musiman dan trend. Adapun langkah-langkah pengerjaan

peramalan dengan metode dekomposisi, yaitu:

1. Menghitung nilai rata-rata bergerak

Nilai rata-rata bergerak yang dihitung adalah rata-rata bergerak dalam

kurun waktu.

2. Menghitung nilai indeks musim

Nilai indeks musim dihitung dengan menggunakan nilai indeks rata-

rata bergerak yang telah dihitung sebelumnya. Hal pertama yang

dilakukan adalah menghitung nilai faktor musim dengan cara

membagikan hasil rata-rata bergerak dengan permintaan di periode

yang sama, kemudian menghitug nilai indeks musim dengan cara

merata-ratakan nilai dari faktor musim yang ada.

3. Mencari persamaan garis trend

Garis trend dapat dicari dengan menggunakan persamaan

12

YX = a + bX Berdasarkan persamaan tersebut maka langkah pertama

yang harus dilakukan untuk mencari persamaan garis trend adalah

menghitung nilai a dan b

................................................................... (2.6.)

..................................................................................... (2.7.)

4. Menghitung nilai persamaan garis trend

Nilai persamaan garis trend dihitung disetiap periode peramalan yang

diinginkan. Nilai persamaan garis trend dapat dihitung dengan

memasukkan nilai periode yang diinginkan

5. Menghitung nilai ramalan akhir

Nilai ramalan akhir didapatkan dengan cara mengalikan nilai persamaan

garis trend dengan nilai indeks musim

2.1.3. Parameter Kesalahan Peramalan

Kesalahan peramalan dapat mempengaruhi dua keputusan yang dapat

diambil. Salah satunya adalah dalam membuat pilihan dari antara variasi teknik

peramalan, dan yang lainnya adalah dalam mengevaluasi keberhasilan atau

kegagalan dari teknik yang digunakan. Keputusan untuk menggunakan model

baru atau melanjutkan yang sedang digunakan biasanya bertumpu pada beberapa

ukuran kesalahan peramalan. Setiap teknik diuji pada data historisnya dan satu

dengan kesalahan peramalan terkecil digunakan sebagai instrumen peramalan

(Tersine, 1994). Beberapa langkah yang dapat digunakan untuk mengukur

kesalahan peramalan dapat dilihat pada Tabel 2.1. berikut.

13

Tabel 2.1. Pengukuran Kesalahan (Error) Peramalan

No. Pengukur Rum

1. Mean absolute deviation (MAD)

2. Mean squared error (MSE)

3. Standard deviation of regression (Sr)

4. Mean absolute percent error

5. Mean error (ME)

6. Mean percent error (MPE)

7. Tracking signal (TS)

8. Standard error of estimate (SEE)

Sumber: Ginting, 2007

Keterangan:

= Permintaan aktual pada periode i

= Hasil peramalan permintaan pada periode i

n = Banyaknya pengamatan atau periode waktu

f = Derajat kebebasan

2.1.4. Proses Verifikasi Peramalan

Proses verifikasi peramalan dilakukan dengan menggunakan Moving

Range Chart (MRC) untuk melihat apakah metode peramalan yang diperoleh

14

representatif terhadap data atau tidak. Chart ini menunjukkan apakah sebaran data

masih berada dalam batas kontrol ataupun sudah di luar kontrol (Ginting, 2007).

Apabila sebaran data berada di luar kontrol, maka fungsi/metode peramalan yang

digunakan tidak sesuai dan perlu dilakukan revisi. Moving Range Chart dapat

dilihat pada Gambar 2.1.

Gambar 2.1. Moving Range Chart

Empat aturan titik yang dapat digunakan untuk memeriksa kondisi out of

control adalah sebagai berikut:

1. Aturan Satu Titik

Bila titik sebaran berada di luar UCL dan LCL. Walaupun semua titik

sebaran berada di dalam batas kontrol, fungsi/metode peramalan belum

tentu representatif. Oleh karena itu, analisis perlu dilanjutkan

dengan membagi MRC dalam tiga daerah, yaitu A, B dan C.

2. Aturan Tiga Titik

Bila tiga buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, dimana

dua diantaranya jatuh pada daerah A.

15

3. Aturan Lima Titik

Bila lima buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, dimana

empat diantaranya jatuh pada daerah B.

4. Aturan Delapan Titik

Bila delapan buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi,

yaitu pada daerah C

2.2. Identifikasi Stasiun Kerja Bottleneck dan Non-Bottleneck

Dalam penelitian yang dilakukan dengan menggunakan pendekatan theory

of constraints di perusahaan pengecoran logam dan permesinan Bonjor Jaya,

untuk menentukan stasiun kerja pada lantai produksi merupakan stasiun kerja

bottleneck atau non-bottleneck perlu diketahui kapasitas waktu yang dibutuhkan

(capacity required) dan kapasitas waktu yang tersedia (capacity available)

(Sodikin dan Atmoko, 2013). Kapasitas dibutuhkan dan kapasitas tersedia dapat

dihitung dengan menggunakan rough-cut capacity planning (RCCP).

2.2.1. Rough Cut Capacity Planning (RCCP)

RCCP digunakan untuk menghitung kebutuhan kapasitas secara kasar dan

membandingkannya dengan kapasitas yang tersdia. Perhitungan secara kasar yang

dimaksdud adalah kebutuhan kapasitas masih didasarkan pada kelompon produk,

bukan produk per produk dan tidak memperhitungkan jumlah persediaan yang

telah ada.

Rumus untuk menghitung kapasitas yang dibutuhkan produk k pada

stasiun kerja i untuk periode j (Fogarty, dkk, 1991) yaitu:

16

Capacity Required = Σ aik bkj untuk semua i, j.................................. (2.8.)

Keterangan:

aik = Waktu pengerjaan produk k pada stasiun kerja i

bkj = Jumlah produk k yang akan dijadwalkan pada periode j

Sedangkan rumus untuk menghitung kapasitas tersedia yaitu:

Capacity Available = Time Available x Utilization x Efficiency

Time Available (waktu tersedia) diperoleh dengan mengalikan total jam

kerja selama periode satu bulan dengan jumlah mesin pada stasiun kerja tertentu.

Total jam kerja dapat diperoleh dengan mengalikan jumlah hari kerja, jumlah jam

kerja, dan jumlah shift kerja per hari. Utilitas adalah ukuran kemampuan stasiun

kerja dalam memanfaatkan kapasitas tersedia secara efektif. Sedangkan efisiensi

menjelaskan keadaan seberapa jauh stasiun kerja tertentu mampu menggunakan

kapasitas yang tersedia secara efisien.

Kapasitas dibutuhkan (Capacity Requirement) dapat dihitung apabila

diketahui waktu pengerjaan produk pada stasiun kerja tertentu atau disebut juga

waktu baku. Waktu baku dapat dicari dengan mengetahui waktu siklus proses,

rating factor, dan allowance dari operator. Dalam penelitian Kurnia dan Rochman

(2010) yang bergerak di bidang industri tekstil, pengukuran waktu siklus proses

dilakukan dengan metode jam henti. Metode ini menggunakan stopwatch sebagai

alat utamanya.

2.3. Pengukuran Waktu Kerja dengan Stopwatch Time Study

Pengukuran waktu kerja dengan jam henti (stop-watch time study)

diperkenalkan pertama kali oleh Frederick W. Taylor sekitar abad 19 yang lalu.

17

Metoda ini terutama sekali diaplikasikan untuk pekerjaan-pekerjaan yang

berlangsung singkat dan berulang-ulang (repetitive). Dari hasil pengukuran akan

diperoleh waktu baku untuk menyelesaikan suatu siklus pekerjaan, yang mana

waktu ini akan dipergunakan sebagai standard penyelesaian pekerjaan bagi semua

pekerja yang akan melaksanakan pekerjaan yang sama seperti itu. Secara garis

besar langkah-langkah untuk pelaksanaan pengukuran waktu kerja dengan jam

henti ini diuraikan sebagai berikut:

1. Definisi pekerjaan yang akan diteliti untuk diukur waktunya dan

beritahukan maksud dan tujuan oengukuran ini kepada pekerja yang

dipilih untuk diamati dan supervisor yang ada.

2. Catat semua informasi yang berkaitan erat dengan penyelesaian

pekerjaan seperti layout, karakteristik/spesifikasi mesin atau peralatan

kerja lain yang digunakan, dan lain-lain.

3. Bagi operasi kerja dalam elemen-elemen kerja sedetail-detailnya tapi

masih dalam batas-batas kemudahan untuk pengukuran waktunya.

4. Amati, ukur, catat waktu yang dibutuhkan oleh operator untuk

menyelesaikan elemen-elemen kerja tersebut.

5. Tetapkan jumlah siklus kerja yang harus diukur dan dicatat. Teliti

apakah jumlah siklus kerja yang dilaksanakan ini sudah memenuhi

syarat atau tidak. Test pula keseragaman data yang diperoleh.

6. Tetapkan rate of performance dari operator saat melaksanakan

aktivitas kerja yang diukur dan dicatat waktunya tersebut. Rate of

performance ini ditetapkan untuk setiap elemen kerja yang ada dan

hanya ditujukan untuk performance operator. Untuk elemen kerja

18

yang secara penuh dilakukan oleh mesin maka performance dianggap

normal (100%).

7. Sesuaikan waktu pengamatan berdasarkan performance yang

ditunjukkan oleh operator tersebut sehingga akhirnya akan diperoleh

waktu kerja normal.

8. Tetapkan waktu longgar (allowance time) guna memberikan

fleksibilitas. Waktu longgar yang akan diberikan ini guna

menghadapi kondisi-kondisi seperti kebutuhan personil yang

bersifat pribadi, faktor kelelahan, keterlambatan material, dan lain-

lainnya.

9. Tetapkan waktu kerja baku (standard time) yaitu jumlah total antara

waktu normal dan waktu longgar.

2.3.1. Uji Keseragaman Data

Kegunaan uji keseragaman data adalah untuk mengetahui homogenitas

data. Dari uji keseragaman data dapat diketahui apakah data berasal dari satu

populasi yang sama. uji keseragaman data dilakukan melalui tahap-tahap

perhitungan yaitu :

1. Mean (Nilai Rata – Rata)

Di dalam data kuantitatif yang terdapat dalam sebuah sampel, mean

atau rata–rata hitungnya dapat dihitung dengan menjumlahkan setiap

nilai dan membaginya dengan jumlah data. Nilai rata-rata dapat

dihitung dengan rumus berikut :

................................................................................... (2.9.)

n

XX

i

19

if

i

ii

f

fXX

atau untuk data kelompok dapat dihitung dengan menggunakan rumus

berikut:

Keterangan : X = Nilai rata - rata

= Frekuensi untuk nilai

= Nilai data

n = Jumlah data

2. Nilai Maksimum dan Minimum

Nilai maksimum merupakan nilai yang paling besar diantara data yang

diperoleh. Nilai maksimum dapat diperoleh dengan mengurutkan data

sesuai dengan nilainya. Nilai minimum merupakan nilai yang paling

kecil diantara data yang diperoleh. Untuk mendapatkan nilai minimum

juga sama dengan nilai maksimum.

3. Standar Deviasi (Simpangan Baku)

Standar deviasi merupakan standar penyimpangan data dari rata-

ratanya. Standar deviasi ini juga merupakan ukuran yang paling

banyak digunakan dalam analisa statistik, adapun untuk menghitung

standar deviasi dapat digunakan dengan rumus :

......................................................................... (2.11.)

Keterangan : = Standar deviasi:

X = Nilai rata - rata

iX= Nilai data

n = Jumlah data

iX

iX

1

)( 2

n

XX i

.................................................................... (2.10.)

20

Untuk menguji keseragaman data digunakan peta kontrol dengan

persamaan berikut :

............................................................................. (2.12.)

............................................................................. (2.13.)

Jika X min > BKB dan Xmaks < BKA maka Data Seragam

Jika X min < BKB dan Xmaks > BKA maka Data Tidak Seragam

2.3. 2. Uji Kecukupan Data

Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah data penelitian yang telah

diperoleh dari pengukuran waktu siklus pada poses pengolahan CPO sudah

mencukupi atau belum. Uji ini dipengaruhi oleh:

1. Tingkat Ketelitian (dalam persen), yaitu penyimpangan maksimum

dari hasil pengukuran terhadap nilai yang sebenarnya.

2. Tingkat Keyakinan (dalam persen), yaitu besarnya keyakinan atau

besarnya probabilitas bahwa data yang kita dapatkan terletak dalam

tingkat ketelitian yang telah ditentukan, adapun rumus uji kecukupan

data yaitu :

..................................................... (2.14.)

Keterangan :

N’ = Jumlah data yang dibutuhkan

N = Jumlah pengamatan yang dilakukan

Xi = Data waktu yang dibaca oleh stopwatch untuk tiap-tiap individu

pengamatan.

222

')(/

X

XXNskN

2 XBKB

2 XBKA

21

i = 1,2,3,….,n

s = Tingkat ketelitian yang digunakan

k = Harga indeks

Dari perhitungan nilai N' maka dapat diambil kesimpulan sebagai

berikut:

1) Jika N’ < N, maka data pengamatan cukup

2) Jika N’ > N, maka data pengamatan kurang dan perlu tambahan

data

Tingkat ketelitian (s) yang digunakan adalah tergantung dari tingkat

kepercayaan yang dipakai, yaitu:

1) Tingkat kepercayaan : 90% maka harga s = 0,10

2) Tingkat kepercayaan : 95% maka harga s = 0,05

3) Tingkat kepercayaan : 99% maka harga s = 0,01

Sedangkan harga indeks (k) yang digunakan adalah tergantung dari

tingkat kepercayaan yang dipakai, yaitu:

1) Tingkat kepercayaan : 90% maka harga k = 1

2) Tingkat kepercayaan : 95% maka harga k = 2

3) Tingkat kepercayaan : 99% maka harga k = 3 (Wingjosoebroto,

2008).

2.3.3. Rating Factor dan Allowance

Setelah pengukuran berlangsung, pengukur harus mengamati kewajaran

kerja yang ditunjukkan oleh operator. Andaikan ketidakwajaran ada maka

pengukur harus mengetahuinya dan menilai seberapa jauh hal tersebut terjadi.

22

Penilaian perlu dilakukan karena berdasarkan itu dapat dilakukan penyesuaian,

dan pengukur harus menormalkannya dengan melakukan penyesuaian.

Biasanya penyesuaian dilakukan dengan mengalikan waktu siklus rata-rata

dengan suatu harga p yang disebut faktor penyesuaian. Besarnya harga p

sedemikian rupa sehingga hasil perkalian yang diperoleh mencerminkan waktu

yang sewajarnya atau normal. Bila pengukur berpendapat bahwa operator bekerja

diatas normal maka harga p akan lebih besar dari 1 (p>1) dan sebaliknya jika

operator bekerja di bawah normal maka harga p akan lebih kecil dari 1 (p<1), dan

andaikan pengukur berpendapat bahwa operator bekerja secara wajar maka harga

p akan sama dengan 1 (p=1).

Beberapa sistem untuk memberikan rating yang umumnya diaplikasikan

dalam aktivitas pengukuran kerja, antara lain:

1. Skill dan Effort Rating

Sekitar tahun 1961, Charles E. Bedaux memperkenalkan suatu sistem

untuk pembayaran upah atau pengendalian tenaga kerja. Sistem yang

diperkenalkan olehnya ini berdasarkan pengukuran kerja dan waktu

baku yang dinyatakan dengan dalam “B” (huruf pertama Bedaux,

penemunya). Prosedur pengukuran kerja yang dilakukan oleh Bedaux

meliputi penentuan rating terhadap kecakapan (skill) dan usaha-usaha

yang ditunjukkan oleh operator pada saat bekerja, disamping itu juga

mempertimbangkan kelonggaran (allowance). Bedaux menetapkan 60

B sebagai performance standard yang harus dicapai oleh seorang

operator yang bekerja dengan kecepatan normal yang diharapkan akan

mampu mencapai angka 60 B per jam, dan pemberian insentif

23

dilakukan pada tempo kerja rata-rata sekitar 70 sampai dengan 85 B per

jam.

2. Westinghouse System Rating

Westing House Company (1972) berhasil membuat suatu tabel

performance rating yang berisikan nilai-nilai yang berdasarkan

tingkatan yang ada untuk 4 faktor yang menentukan kewajaran atau

ketidakwajaran dalam bekerja. Adapun 4 faktor tersebut antara lain:

a. Keterampilan atau skill, didefinisikan sebagai kemampuan mengikuti

cara kerja yang ditetapkan. Latihan dapat meningkatkan

keterampilan, tetapi hanya sampai ke tingkat tertentu saja. Untuk

keperluan penyesuaian, keterampilan dibagi menjadi 6 kelas dengan

ciri-ciri dari setiap kelas yaitu:

1) Super skill:

a) Secara bawaan cocok sekali dengan pekerjaannya.

b) Bekerja dengan sempurna.

c) Tampak seperti telah terlatih dengan baik.

d) Gerakan-gerakannya halus tetapi sangat cepat sehingga sangat

sulit untuk diikuti.

e) Kadang-kadang terkesan tidak berbeda dengan gerakan-gerakan

mesin.

f) Perpindahan dari satu elemen pekerjaan ke elemen lainnya

tidak terlampau terlihat karena lancarnya.

g) Tidak terkesan adanya gerakan-gerakan berpikir dan

merencana tentang apa yang dikerjakan (sudah sangat otomatis).

24

h) Secara umum dapat dikatakan bahwa pekerja yang

bersangkutan adalah pekerja yang sangat baik.

2) Excellent skill:

a) Percaya pada diri sendiri.

b) Tampak cocok dengan pekerjaannya.

c) Terlihat telah terlatih baik.

d) Bekerjanya teliti dengan tidak banyak melakukan pengukuran

atau pemeriksaan lagi.

e) Gerakan-gerakan kerjanya beserta urutan-urutannya dijalankan

tanpa kesalahan.

f) Menggunakan peralatan dengan baik.

g) Bekerjanya cepat tanpa mengorbankan mutu.

h) Bekerjanya cepat tetapi halus.

i) Bekerjanya berirama dan terkoordinasi.

3) Good skill:

a) Kualitas hasil baik.

b) Bekerjanya tampak lebih baik daripada kebanyakan

pekerja pada umumnya.

c) Dapat memberi petunjuk-petunjuk pada pekerja lain

yang keterampilannya lebih rendah.

d) Tampak jelas sebagai pekerja yang cakap.

e) Tidak memerlukan banyak pengawasan.

f) Tiada keragu-raguan.

g) Bekerjanya “stabil”

25

h) Gerakan-gerakannya terkoordinasi dengan baik.

i) Gerakan-gerakannya cepat.

4) Average skill:

a) Tampak adanya kepercayaan pada diri sendiri.

b) Gerakannya cepat tetapi tidak lambat.

c) Terlihat adanya pekerjaan-pekerjaan perencanaan.

d) Tampak sebagai pekerja yang cakap.

e) Gerakan-gerakannya cukup menunjukkan tidak ada keragu-

raguan.

f) Mengkoordinasi tangan dan pikiran dengan cukup baik.

g) Tampak cukup terlatih dan karenanya mengetahui seluk

beluk pekerjaannya.

h) Bekerja cukup teliti.

i) Secara keseluruhan cukup memuaskan.

5) Fair skill:

a) Tampak terlatih tetapi belum cukup baik.

b) Mengenal peralatan dan lingkungan secukupnya.

c) Terlihat adanya perencanaan-perencanaan sebelum melakukan

gerakan-gerakan.

d) Tidak mempunyai kepercayaan diri yang cukup.

e) Tampaknya seperti tidak cocok dengan pekerjaannya tetapi

telah dipekerjakan di bagian itu sejak lama.

f) Mengetahui apa-apa yang dilakukan dan harus dilakukan tapi

tampak tidak selalu yakin.

26

g) Sebagian waktunya terbuang karena kesalahan-kesalahan

sendiri.

h) Jika tidak bekerja secara sungguh-sungguh outputnya akan

sangat rendah.

i) Biasanya tidak ragu-ragu dalam menjalankan gerakan-

gerakannya.

6) Poor skill:

a) Tidak bisa mengkoordinasikan tangan dan pikiran.

b) Gerakan-gerakannya kaku.

c) Kelihatan ketidakyakinannya pada urutan-urutan gerakan.

d) Seperti yang tidak terlatih untuk pekerjaan yang bersangkutan.

e) Tidak terlihat adanaya kecocokan dengan pekerjaannya.

f) Ragu-ragu dalam melaksanakan gerakan-gerakan kerja.

g) Sering melakukan kesalahan-kesalahan.

h) Tidak adanya kepercayaan pada diri sendiri.

i) Tidak bisa mengambil inisiatif sendiri.

b. Usaha, adalah kesungguhan yang ditunjukkan atau yang diberikan

operator ketika melakukan pekerjaannya. Usaha atau effort ini dibagi

atas 6 kelas usaha dengan ciri-cirinya, yaitu:

1) Excessive effort:

a) Kecepatan sangat berlebihan.

b) Usahanya sangat bersungguh-sungguh tetapi dapat

membahayakan kesehatannya.

27

c) Kecepatan yang ditimbulkannya tidak dapat diperthankan

sepanjang hari kerja.

2) Excellent effort:

a) Jelas terlihat kecepatannya sangat tinggi.

b) Gerakan-gerakan lebih ekonomis daripada operator-operator

biasa.

c) Penuh perhatian pada pekerjaannya.

d) Banyak memberi saran.

e) Menerima saran-saran petunjuk dengan senang.

f) Percaya pada kebaikan maksud pengukuran waktu.

g) Tidak bertahan lebih dari beberapa hari.

h) Bangga atas kelebihannya.

i) Gerakan-gerakan yang salah terjadi sangat jarang sekali.

j) Bekerjanya sangat sistematis.

k) Karena lancarnya perpindahan dari suatu elemen ke elemen

lain tidak terlihat.

3) Good effort:

a) Bekerja berirama.

b) Saat-saat menganggur dangat sedikit, nahkan kadang-

kadang tidak ada.

c) Penuh perhatian pada pekerjaannnya.

d) Senang pada pekerjaannnya.

e) Kecepatannya baik dan dapat dipertahankan sepanjang hari.

f) Percaya pada kebaikan waktu pengukuran waktu.

28

g) Menerima saran-saran dan petunjuk dengan senang.

h) Dapat memberi saran-saran untuk perbaikan kerja.

i) Tempat kerjanya diatur baik dan rapi.

j) Menggunakan alat-alat yang tepat dengan baik.

k) Memelihara dengan baik kondisi peralatan.

4) Average effort:

a) Tidak sebaik good, tapi lebih baik dari poor.

b) Bekerja dengan stabil.

c) Menerima saran-saran tetapi tidak melaksanakannya.

d) Set up dilaksanakan dengan baik.

e) Melakukan kegiatan-kegiatan perencanaan.

5) Fair effort:

a) Saran-saran perbaikan diterima dengan kesal.

b) Kadang-kadang perhatian tidak ditujukan pada pekerjaannnya.

c) Kurang sungguh-sungguh.

d) Tidak mengeluarkan tenaga dengan secukupnya.

e) Terjadi sedikit penyimpangan dari cara kerja baku.

f) Alat-alat yang dipakainya tidak selalu yang terbaik.

g) Terlihat adanya kecenderungan kurang perhatian pada

pekerjaannnya.

h) Terlampau hati-hati.

i) Sistematika kerjanya sedang-sedang saja.

j) Gerakan-gerakannya tidak terencana.

29

6) Poor effort:

a) Banyak membuang-buang waktu.

b) Tidak memperhatikan adanya minat bekerja.

c) Tidak mau menerima saran-saran.

d) Tampak malas dan lambat bekerja.

e) Melakukan gerakan-gerakan yang tidak perlu untuk

mengambil alat- alat dan bahan.

f) Tempat kerjanya tidak diatur rapi.

g) Tidak peduli pada cocok/baik tidaknya peralatan yang dipakai.

h) Mengubah-ubah tata letak tempat kerja yang telah diatur.

i) Set up kerjanya terlihat tidak baik.

c. Kondisi kerja atau condition, adalah kondisi fisik lingkungannya

seperti keadaan pencahayaan, suhu, dan kebisingan ruangan. Kondisi

kerja merupakan sesuatu di luar operator yang diterima apa adanya

oleh operator tanpa banyak kemampuan mengubahnya. Kondisi kerja

dibedakan menjadi 6 kelas, yaitu Ideal, Excellent, Good, Average,

Fair, dan Poor. Kondisi kerja yang ideal tidak selalu sama bagi setiap

pekerjaan karena berdasarkan karaketristiknya masing-masing pekerja

membutuhkan kondisi ideal sendiri- sendiri. Pada dasarnya, kondisi

ideal adalah kondisi yang paling cocok untuk pekerjaan yang

bersangkutan, yaitu yang memungkinkan kinerja maksimal dari

pekerja. Sebaliknya kondisi poor adalah kondisi yang tidak membantu

jalannya pekerjaan atau bahkan sangat menghambat pencapaian

kinerja yang baik.

30

d. Konsistensi, adalah keseragaman hasil pengukuran yang diperoleh

selama operator bekerja. Selama ini masih dalam batas-batas

kewajaran masalah tidak timbul, tetapi jika variabilitasnya tinggi

maka hal tersebut harus diperhatikan. Konsistensi dibagi atas 6 kelas,

yaitu Perfect, Excellent, Good, Average, Fair dan Poor. Seseorang

yang bekerja Perfect adalah yang dapat bekerja dengan waktu

penyelesaian yang boleh dikatakan tetap dari saat ke saat. Sebaliknya

konsistensi yang Poor terjadi bila waktu-waktu penyelesaiannya

berselisih jauh dari rata-rata secara acak. Konsistensi rata- rata atau

Average adalah bila selisih antara waktu penyelesaian dengan rata-

ratanya tidak besar walaupun ada satu dua yang “letaknya” jauh.

Angka-angka yang diberikan bagi setiap kelas dari faktor-faktor di atas

diperlihatkan pada Tabel 2.2 berikut.

Tabel 2.2. Penyesuaian Menurut Westinghouse Faktor Kelas Lambang Penyesuaian

Keterampilan

Super Skill A1 A2

+0,15 +0,13

Excellent B1 B2

+0,11 +0,08

Good C1 C2

+0,06 +0,03

Average D 0,00

Fair E1 E2

-0,05 -0,10

Poor F1 F2

-0,16 -0,22

Usaha

Excessive A1 A2

+0,13 +0,12

Excellent B1 B2

+0,10 +0,08

Good C1 C2

+0,05 +0,02

Average D 0,00

Fair E1 E2

-0,04 -0,08

Poor F1 F2

-0,12 -0,17

31

Tabel 2.2. Penyesuaian Menurut Westinghouse (Lanjutan)

Faktor Kelas Lambang Penyesuaian

Kondisi Kerja

Ideal A +0,06

Excellent B +0,04 Good C +0,02

Average D 0,00 Fair E -0,03 Poor F1 -0,07

Kondisi Kerja

Perfect A +0,04 Excellent B +0,03

Good C +0,01 Average D 0,00

Fair E -0,02 Poor F1 -0,04

Sumber: Sutalaksana, 2006

Faktor penyesuaian p diperoleh dengan menjumlahkan harga empat

penyesuaian itu lalu ditambah satu. Sebagai contoh, suatu pekerjaan diselesaikan

dalam keadaan sebagai berikut

Keterampilan : Fair (E1) = - 0,05

Usaha : Good (C1) = + 0,02

Kondisi : Excellent (B) = + 0,04

Konsistensi : Poor (F) = - 0,04

Jumlah : - 0,03

Jadi, p = 1 + (- 0,03)

p = 0,97

3. Synthetic Rating

Synthetic rating adalah metode untuk mengevaluasi tempo kerja

operator berdasarkan nilai waktu yang telah ditetapkan terlebih dahulu.

Prosedur yang dilakukan adalah dengan melaksanakan pengukuran

32

kerja seperti biasanya dan membandingkan waktu yang diukur dengan

waktu penyelesaian elemen kerja sebelumnya sudah diketahui data

waktunya. Perbandingan ini merupakan indeks performance atau

rating factor dari operator untuk melaksanakan elemen kerja

tersebut. Rasio untuk menghitung indeks performance atau rating ini

dapat dirumuskan sebagai:

R = P A ............................................................................................. (2.15.)

Dimana:

R = indeks performance atau rating factor

P = predetermined time untuk elemen kerja yang diamati (menit)

A = rata-rata waktu dari elemen kerja yang diukur (menit)

4. Performance Rating atau Speed Rating

Didalam praktek pengukuran kerja maka metode penetapan rating

performance kerja operator didasarkan pada satu faktor tunggal yaitu

operator speed, space atau tempo. Sistem ini dikenal dengan

“performance rating” atau ”speed rating”. Rating factor ini umumya

dinyatakan dalam presentase atau angka desimal, dimana performance

kerja normal akan sama dengan 100% atau 1,00.

Kelonggaran (allowance) diberikan kepada tiga hal yaitu untuk kebutuhan

pribadi, melepaskan kelelahan dan hambatan yang tidak dapat dihindarkan.

Penjelasan ketiga hal tersebut sebagai berikut:

1) Kelonggaran waktu untuk kebutuhan pribadi (personal allowance)

Yang termasuk didalam kebutuhan pribadi adalah hal-hal sepeti minum

sekedarnya untuk menghilangkan rasa haus, ke kamar kecil, bercakap-

33

cakap dengan teman sekedarnya untuk menghilangkan

ketegangan ataupun kejenuhan sewaktu bekerja.

2) Kelonggaran waktu untuk melepaskan lelah (fatigue allowance)

Rasa fatigue tercermin antara lain dari menurunya hasil produksi baik

jumlah maupun kualitasnya. Salah satu cara untuk menentukan

besarnya kelonggaran ini adalah dengan melakukan pengamatan

sepanjang hari kerja dan mencatat pada saat-saat dimana hasil produksi

menurun. Jika rasa fatigue telah datang dan pekerja harus bekerja untuk

menghasilkan performance normalnya, maka usaha yang dikeluarkan

pekerja lebih besar dari normal dan ini akan menambah rasa fatigue.

Oleh karena itu harus diberikan kelonggaran bagi para pekerja untuk

menghilangkan rasa lelahnya.

3) Kelonggaran waktu karena keterlambatan-keterlambatan (delay

allowance) Dalam melakukan pekerjaannya, seorang operator tidak

luput dari segala hambatan-hambatan dalam pekerjaannya. Beberapa

contoh dalam hambatan- hambatan tak terhindarkan adalah menerima

atau meminta petunjuk kepada pengawas, melakukan penyesuaian-

penyesuaian mesin, mengasah alat potong, mengambil alat-alat atau

bahan-bahan khusus dari gudang dan lain sebagainya. Besarnya

hambatan seperti itu sangat bervariasi sehingga perlu diberikan sedikit

kelonggaran bagi operator.

Ketiganya merupakan hal yang secara nyata dibutuhkan oleh pekerja

selama pengamatan karenanya setelah mendapatkan waktu normal perlu

ditambahkan kelonggaran. Dalam menghitung besarnya allowance, bagi keadaan

34

yang dianggap wajar diambil harga allowance 100%. Sedangkan bila terjadi

penyimpangan dari keadaan ini, harga p harus ditambah dengan faktor-faktor yang

sesuai dengan waktu siklus yang diperoleh.

Besarnya kelonggaran untuk ketiga hal di atas yaitu untuk kebutuhan

pribadi, menghilangkan rasa fatigue, dan hambatan yang tidak terhindarkan. Dua

hal yang pertama antara lain dapat diperoleh dari Tabel 2.2. yaitu dengan

memperhatikan kondisi yang sesuai dengan pekerjaan yang bersangkutan.

Sedangkan untuk yang ketiga dapat diperoleh melalui pengukuran khusus seperti

sampling pekerjaan. Kesemuanya masing-masing dinyatakan dalam persentase,

dijumlahkan dan kemudian mengalikan jumlah ini dengan waktu normal yang

telah dihitung sebelumnya.

Misalkan suatu pekerjaan yang sangat ringan yang dilakukan sambil duduk

dengan gerakan-gerakan yang terbatas, membutuhkan pengawasan mata terus

menerus dengan pencahayaan yang kurang memadai, suhu dan kelembaban

ruangan normal, siklus udara baik, tidak bising. Maka dari Tabel 2.2. didapatkan

persentase kelonggaran untuk kebutuhan pribadi dan untuk fatigue sebagai

berikut:

(7 + 0 + 3 + 5+ 2,5 + 0 + 2)% = 19,5%

Jika dari sampling pekerjaan didapat bahwa kelonggaran untuk hambatan

yang terhindarkan adalah 5%, maka kelonggaran total yang harus diberikan untuk

pekerjaan itu adalah (19,5 + 5)% = 24,5%.

35

2.3.4. Penetapan Waktu Baku

Waktu baku adalah waktu yang diperlukan oleh seorang pekerja normal

untuk bekerja secara wajar dalam sistem kerja yang terbaik untuk saat itu. Pekerja

normal berarti pekerja dengan kemampuan rata-rata dibanding dengan pekerja

lainnya dengan beban kerja yang sejenis. Bekerja secara normal artinya ada atau

tidak adanya pengamatan, pekerja tersebut tetap bekerja seperti biasanya (irama

kerjanya tetap). Sistem kerja terbaik dalam hal ini artinya bahwa metode kerja dan

lingkungan kerjanya sudah terstandarisasi.

Waktu baku ini sangat diperlukan terutama sekali untuk:

1. Man Power Planning (perencanaan kebutuhan tenaga kerja).

2. Estimasi biaya-biaya untuk upah karyawan/pekerja.

3. Penjadwalan produksi dan penganggaran.

4. Perencanaan sistem pemberian bonus dan insentif bagi

karyawan/pekerja yang berprestasi.

5. Indikasi keluaran (output) yang mampu dihasilkan seorang pekerja.

Penetapan waktu baku bertujuan untuk mendapatkan waktu yang

dibutuhkan pekerja dengan kemampuan diatas rata-rata untuk menyelesaikan

pekerjaannya. Penetapan waktu baku ini melibatkan perhitungan waktu normal,

rating factor dan allowance. Rumus untuk menghitung waktu baku adalah:

Waktu Baku = WT x PP x RF x 100%

TP. 100 - Allowance

Dimana:

WT = Waktu total

PP = Persen produktif

................................................ (2.16)

36

RF = Rating factor

TP = Total produk

2.4. Utilisasi

Faktor utilisasi adalah ukuran kemampuan stasiun kerja dalam

memanfaatkan kapasitas tersedia secara tersedia (available capacity) secara

efektif. Utilisasi merupakan persentase dari waktu yang tersedia dengan kata lain

utilisasi merupakan ukuran seberapa intensif sumberdaya dapat dimanfaatkan.

Dalam hal ini idle time harus dilaporkan guna mengidentifikasi dan memperbaiki

masalah-masalah seperti equipment breakdown, kekurangan tenaga kerja, material

problem dan lain-lain. Utiliasi pada umumnya menekankan bahwa semua stasiun

kerja tidak perlu beroperasi pada tingkat 100% tetapi seharusnya beroperasi pada

tingkat permintaan normal.

Utilisasi mencerminkan seberapa besar suatu sumberdaya seperti mesin atau

waktu yang digunakan. Misalnya suatu stasiun kerja mempunyai kapasitas

tersedia sebesar 40 jam-mesin per minggu. Sehubungan dengan berbagai

permasalahan teknis yang berakibat tingginya idle time yang mencapai jam rata-

rata 6 jam perminggu maka tingkat utilisasi stasiun

kerja tersebut menjadi rendah yaitu [(40-6)/40] x 100% = 85 %

Utilisasi = x 100%

................ (2.17.)

37

2.5. Depresiasi

Kemampuan dari mesin ataupun benda lainnya yang digunakan akan

menurun secara perlahan-lahan tetapi pasti. Kenyataannya umur ekonomis suatu

mesin akan tergantung kepada beberapa faktor antara lain : rencana teknis waktu

mesin dibuat, frekuensi pengunaan maupun pemeliharaan mesin. Bila umur

ekonomis suatu mesin sudah dilampaui, mesin tersebut umumnya mengalami

gangguan seperti frekuensi kerusakan bertambah tinggi yang mengakibatkan

naiknya nilai ongkos pemeliharaan mesin, menurunnya kapasitas produksi dan

bahkan kemungkinan kualitas produksi menjadi diluar standar

Mesin adalah benda modal. Oleh karena itu nilai mesin menjadi berkurang

karena dipakai, maka nilai uang hilang tersebut dianggap sebagai biaya dan

diperhitungkan tahun demi tahun sampai pada batas umurnya. Pengurangan nilai

mesin peralatan disebut depresiasi

Pengurangan nilai mesin dapat disebabkan oleh :

1. Physical Depreciation (pengurangan nilai secara fisik)

2. Functional Depreciation (pengurangan nilai secara fungsional)

3. Technological Depreciation (pengurangan secara teknik)

4. Monetary Depreciation (pengurangan secara moneter)

2.5.1. Metode Perhitungan Depresiasi

Metode perhitungan depresiasi yang umum digunakan adalah metode

akutansi. Metode tersebut didasarkan kepada nilai yang tetap dari semua asset.

Tujuan utama pemakaian metode akutansi adalah untuk penetapan pajak.

Metode perhitungan depresiasi terdiri atas:

38

1. Straight line method (metode garis lurus)

2. Declining balance method (metode persentasi tetap)

3. Sum of the year digit method (metode jumlah digit)

4. Sinking find method (metode dana lunas)

5. Service output method (metode hasil layanan)

6. Machine hour method (metode jam mesin)

1. Straight line method (metode garis lurus)

Perhitungan depresiasi dengan straight line method mengasumsikan bahwa

nilai, misalnya sebuah mesin mempunyai harga awal Rp 4.000.000,

diperkirakan mempunyai harga akhir Rp 500.000 maka total depresiasi

selama umurnya adalah Rp 4.000.000 – Rp 500.000 = Rp 3.500.000. Jika

ditaksir umur mesin 10 tahun, maka depresiasi/tahun adalah Rp

3.500.000/10 = Rp 350.000. Jadi depresiasi dengan straight line method

berbanding lurus dengan umur peralatan.

Keterangan

D = Depresiasi tahunan

n = umur ekonomis

P = harga awal

L = harga akhir

39

2.6. Biaya Lembur (Overtime)

Menurut Swastha dan Sukotjo (2007), Premi Shift Kerja adalah Upah yang

diberikan kepada karyawan karena bekerja diluar jam kerja normal, misalnya sore

atau malam hari. Upah tipe ini biasanya diberikan kepada karyawan pabrik yang

bekerja 24 jam sehari,yang terbagi 3 shift, yaitu: pagi, sore dan malam. Premi

sihft malam biasanya lebih tinggi dari pada tarif upah biasa. Perlakuan terhadap

premi lembur tergantung atas alasan-alasan terjadinya lembur tersebut. Premi

lembur dapat ditambahkan pada upah tenaga kerja langsung dan dibebankan pada

pekerjaan atau departemen tempat terjadinya lembur tersebut.Perlakuan ini dapat

dibenarkan apabila pabrik telah bekerja pada kapasitas penuh. Premi lembur dapat

diperlakukan sebagai unsur biaya overhead pabrik atau dikeluarkan sama sekali

dari harga pokok produk dan dianggap sebagai biaya periode ( period expenses ).

Perlakuan yang terakhir ini hanya dapat dibenarkan jika lembur tersebut terjadi

karena ketidak efesienan atau pemborosan waktu kerja.

Berdasarkan Pasal 1 Keputusan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi

Republik Indonesia Nomor KEP.102/MEN/VI/2004 tentang waktu kerja lembur

dan upah kerja lembur, waktu kerja lembur adalah waktu kerja yang melebihi 7

(tujuh) jam sehari dan 40 (empat puluh) jam dalam1 (satu) minggu untuk 6

(enam) hari kerja dalam 1 (satu) minggu, atau 8 (delapan) jam sehari, dan 40

(empat puluh) jam dalam 1 (satu) minggu untuk 5 (lima) hari

2.7. Theory of Constraint (TOC)

Theory of constraints (TOC) adalah filosofi perbaikan terus-menerus yang

berfokus pada identifikasi dan manajemen kendala untuk tujuan akhir yang

40

diperoleh perusahaan (Tersine, 1994). Dalam kebanyakan organisasi, angka kecil

dari kendala akan mempengaruhi performansi keseluruhan. Jika beberapa kendala

ini dapat diselesaikan, maka performansi perusahaan seluruhnya dapat diperbaiki.

Goldratt telah mengembangkan lima langkah dalam memperbaiki setiap

elemen yang terdapat di dalam sistem (Deffmer, 1997), yaitu:

1. Identifikasi kendala sebuah sistem

Kendala-kendala sebuah sistem dapat berupa material, mesin, orang,

tingkat permintaan atau manajerial. Identifikasi kendala dengan baik dan

membuat prioritas berdasarkan pengaruhnya pada tujuan organisasi

sangat penting dilakukan.

2. Eksploitasi kendala-kendala yang ada

Goldratt memberi contoh lebih baik menajamkan mata gergaji yang

ada (jikalau masih mungkin) daripada langsung mengganti dengan yang

baru. Dengan demikian, proses berpikirnya adalah bagaimana mensiasati

atau memanfaatkan kendala-kendala yang ada untuk memperbaiki kerja

sistem dan tidak langsung membuang kendala tersebut.

3. Subordinasi

Semua non kendala dari sistem harus diupayakan untuk mendukung

secara maksimum keefektifan dan perbaikan kendala yang sudah

ditentukan. Segala sumber daya yang ada harus disinkronisasi karena

perbaikan throughput (penjualan maksimal) perusahaan.

4. Elevasi kendala sistem

Apabila setelah melakukan langkah pertama sampai ketiga perbaikan

kendala yang paling kritis belum menunjukkan hasil, maka usaha

41

perbaikan yang keras harus dilakukan. Pada tahap inilah dilakukan

penambahan kapasitas kendala tersebut. Langkah keempat ini berusaha

mengatasi kendala selangkah demi selangkah sampai akhirnya kendala

ini teratasi dan menjadi non kendala.

5. Kembali ke langkah 1 dan hindari inersia

Jika sebelum langkah keempat, kendala yang ada sudah berhasil diatasi,

maka kembali ke langkah pertama karena prinsip perbaikan terus

menerus harus dilakukan. Waspadai kelembaman (inertia). Ukuran

operasional dalam TOC adalah:

1) Throughput (TH), yaitu tingkat dimana keseluruhan sistem

menghasilkan uang melalui penjualan barang atau jasa. TH

merupakan perbedaan antara pendapatan yang didapat dari penjualan

dengan material cost.

2) Inventory (I), yaitu seluruh uang yang diinvestasikan dalam bentuk

barang yang dimaksudkan untuk dijual.

3) Operating expense (OE), yaitu seluruh uang yang digunakan sistem

untuk merubah persediaan menjadi terhapus.

2.7.1. Thinking Process Theory of Constraint

Thinking process berperan sebagai panduan dalam proses pengambilan

keputusan sebagaimana gambaran logika. Tools dalam thinking proses tersebut

terdiri dari Current Reality Tree (CRT), Evaporating Cloud (EC), Future Reality

Tree (FRT), Prerequisite Tree (PRT) and Transition Tree (TRT).

42

1. Current Reality Tree

Current reality tree salah satu cara menganalisa sebuah permasalahan

dalam system maupun dalam permasalahan yang berhubungan dengan

organisasi. Caranya ialah dengan mengidentifikasi akar dari suatu

permasalahan secara keseluruhan . Kelebihan utama dari CRT ini

ialah dapat dengan terfokus dalam melakukan perbaikan maupun

peningkatan kinerja suatu system. Current reality tree bukan diartikan

sebagai“tree” (pohon) secara real. Melainkan sebuah grafik yang

menunjukanhubungan langsung suatu komponen sistem.

2. Evaporating Cloud (EC)

Evaporating cloud sering disebut sebagai conflict resolution diagram,

merupakan diagram kondisi yang diperlukan dimaksudkan untuk

membantu menyelesaikan konflik dasar seputar kebutuhan untuk

mengubah kebijakan. Ini singkat memaparkan argumen bersaing

(mengubah vs tidak berubah) dan yang paling penting, yang

mendasari (biasanya tersembunyi) asumsi di balik setiap sisi masalah

perubahan.

3. Future Reality Tree

Future reality tree adalah jenis solusi test bench. Future reality tree

adalah cara logis menunjukkan bahwa perubahan yang diusulkan akan

memberikan hasil yang diinginkan sebelum menginvestasikan waktu

substansial, uang, dan energi dalam implementasinya, hanya untuk

mengetahui bahwa itu ditakdirkan untuk gagal di tempat pertama.

Pembentukan sebuah Future reality tree, agen perubahan dapat

43

memungkinkan orang lain dalam organisasi untuk melihat

bagaimana perubahan ini diharapkan terungkap sehingga kelalaian

serius atau kesalahan dapat dideteksi dan dikoreksi sebelumnya.

4. Prereequisite Tree

Prereequisite tree adalah alat perencanaan implementasi. Prereequisite

tree membantu untuk struktur kegiatan yang kompleks melaksanakan

perubahan kebijakan (efektivitas yang divalidasi dalam future reality

tree). Kegiatan komponen dan tugas-apa yang harus terjadi dahulu,

dan hambatan yang harus diatasi-tersusun dalam urutan yang

diperlukan untuk cepat, pelaksanaan yang efektif. Prereequisite tree

biasanya menggambarkan jaringan saling tergantung kegiatan

yang mudah dikonversi menjadi jaringan kegiatan proyek atau

implementasi perubahan dapat dikelola sebagai proyek formal, dengan

kinerja diskrit, biaya, dan parameter jadwal.

5. Transition Tree

Transition tree mengubah prereequisite tree, yang biasanya lebih

seperti kerangka kegiatan yang kompleks, menjadi langkah-demi-

langkah panduan untuk menyelesaikan tugas-tugas komponen. Alat ini

dapat berguna ketika tugas-tugas yang harus diselesaikan oleh

orang-orang yang tidak akrab dengan langkah-langkah untuk

melakukannya. Hal ini juga efektif dalam menjelaskan mengapa

langkah-langkah tertentu harus diselesaikan dalam urutan tertentu.

45

BAB 3

METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Jenis Penelitian

Berdasarkan sifatnya, maka penelitian ini digolongkan sebagai penelitian

deskriftif (descriptif research) yaitu penelitian yang melakukan pemecahan

terhadap suatu masalah yang ada sekarang secara sistematis dan faktual

berdasarkan data yang ada.

3.2. Tempat dan Waktu Pelaksanaan Penelitian

Penelitian ini dilakukan di PT. Fajar Baizury And Brother yang bergerak

dalam pengolahan buah sawit menjadi produk minyak CPO yang berfokus pada

unit produksi pengolahan Tandan Buah Segar (TBS), adapun letak perusahaan di

Desa Cembering Kecamatan Kuala, Kabupaten Nagan Raya, Provinsi Aceh.

Adapun waktu pelaksanaan penelitian dan penyusunan Tugas Akhir

direncanakan 6 (enam) bulan, time line penelitian dapat dilihat pada tabel 3.1 di

bawah ini:

Tabel 3.1: Time Line Penelitian

AKTIVITAS BULAN

Pertama Kedua Ketiga Keempat Kelima Keenam Pengajuan Judul

Proposal Tugas Akhir

dan Studi Pustaka

- - - - -

Penyusunan Proposal

-

-

- -

Pengumpulan data dan

Penyusunan Hasil

Penelitian

- - - -

Laporan - - - -

Sumber : Data Sekunder, 2016

46

3.3. Rancangan Penelitian

Rancangan Penelitian dapat dilihat pada blok diagram metodologi

penelitian pada Gambar 3.1. Blok Diagram Prosedur Penelitian

46

Gambar 3.1. Blok Diagram Prosedur Penelitian

Pengumpulan Data

Studi Literatur

Kesimpulan dan Saran

Data Primer 1. Data Waktu Siklus Setiap Stasiun Kerja

Pengolahan CPO

2. Data Faktor Efisiensi

3. Data Faktor Utilitas

Data Skunder 1. Data Jumlah Hari Kerja

2. Data Jumlah Jam dan Shift Kerja

3. Data Permintaan Produk CPO

4. Data Jumlah Mesin

5. Data Biaya lembur

6. Data Biaya produksi dan harga jual produk CPO

Selesai

Menggunakan Peta Kontrol

Metode Linier dan

Siklis

Metode Sampling

Uji Kecukupan Data

Uji Keseragaman Data

Perhitungan Parameter

Peramalan Jumlah

Permintaan Produk CPO

Penyusunan Jadwal Induk

Produksi

Perhitungan

Waktu Baku

Perhitungan Rating

Factor Perhitungan

Allowance

Perhitungan Rough Cut

Capacity Planning

Pengidentifikasian Stasiun

Kerja Bottleneck dan Non-

Bottleneck

Perhitungan Utilisasi

Stasiun Kerja

Pengoptimalan Stasiun

Kerja Bottleneck dengan

menambahkan jam kerja

lembur berdasarkan

Prinsip TOC

Pendahuluan

47

3.3.1. Pendahuluan

Peninjauan Lapangan dilakukan untuk melihat secara nyata proses

produksi dan data yang ada didalam perusahaan serta untuk mengetahui masalah-

masalah yang terjadi dilapangan. Dan masalah yang ditemui adalah terjadinya

penumpukan bahan baku (Bottleneck) pada proses produksi yang mengakibatkan

penurunan kapasitas kinerja mesin pengolahan tandan buah segar untuk

menghasilkan CPO.

3.3.2. Studi literatur

Studi literatur dilakukan untuk melihat atau meninjau pustaka-pustaka

yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan atau mengumpulkan data

pustaka tentang perencanaan dan pengendalian produksi, Perhitungan kapasitas

dengan Theory of constraints (TOC) dan dan mempelajari teori-teori literatur yang

berhubungan dengan Pengoptimalan Stasiun Kerja Bottleneck dengan

menambahkan jam kerja lembur berdasarkan Prinsip Theory of Constraints.

3.3.3. Pengumpulan Data

Penelitian ini menggunakan beberapa metode atau teknik dan instrumen

yang digunakan untuk pengumpulan data diantaranya adalah:

1. Metode observasi, yaitu syarat utama dalam metodologi penelitian,

yang melihat secara langsung proses produksi dan mengukur waktu

siklus setiap stasiun kerja. Pengamatan dilakukan dengan menggunakan

metode pengukuran waktu stopwatch time study yang berguna dalam

proses pengumpulan data secara sistematis dan analisis logis terhadap

pengambilan datas secara langsung, sehingga dapat memberikan suatu

48

kesimpulan atau diagnosis permasalahan ditempat penelitian demi

mencapai suatu tujuan dalam kegiatan penelitian.

2. Teknik dokumentasi, yaitu mencatat data yang dibutuhkan pada proses

pengolahan mesin sterilizer, mesin penebah, mesin screw press dan

mesin pemurnian minyak untuk bahan penelitian yang ada di

perusahaan.

3. Wawancara dengan pekerja tentang proses produksi.

Dalam penelitian descriptif research (pemecahan terhadap suatu

masalah) wawancara menjadi metode pengumpulan data yang utama.

Adapun data yang di perlukan dalam penelitian ini terbagi dalam dua

bagian diantaranya adalah:

1. Data primer yang dikumpulkan dalam penelitian ini dengan

melakukan pengamatan secara langsung pada daerah kerja atau

tempat pengolahan tandah buah segar diantaranya meliputi data:

1) Data Waktu Siklus Setiap Stasiun Kerja Pengolahan CPO.

2) Data Faktor Efisiensi

3) Data Faktor Utilitas

Adapun instrumen yang digunakan dalam pengambilan data

primer adalah Stop Watch yang digunakan untuk menghitung

Waktu Siklus mesin produksi CPO.

2. Data Sekunder adalah data yang hanya dapat kita peroleh dari

sumber asli perusahaan. Adapun data skunder dalam penelitian ini

adalah adalah sebagai berikut:

1) Data Jumlah Hari Kerja

49

2) Data Jumlah Jam dan Shift Kerja

3) Data Permintaan Produk CPO

4) Data Jumlah Mesin

5) Data Biaya lembur

6) Data Biaya produksi dan harga jual produk CPO

3.3.4. Pengolahan Data

Langkah-langkah dalam proses pengolahan data adalah sebagai berikut:

1. Menghitung waktu baku produksi. Perhitungan waktu baku melalui

tahapan sebagai berikut:

1) Mengukur waktu siklus dengan metode jam henti (stop watch).

2) Menguji keseragaman dan kecukupan data dari hasil pengamatan

waktu siklus.

3) Menentukan rating factor dan allowance untuk masing-masing

operator di setiap stasiun kerja.

4) Menghitung waktu baku.

2. Menentukan jumlah permintaan untuk dua belas bulan ke depan dengan

melakukan peramalan.

3. Menghitung Rough-Cut Capacity Planning (RCCP).

4. Mengidentifikasi stasiun kerja yang bottleneck dan non-bottleneck.

5. Menghitung utilisasi stasiun kerja sebelum dan sesudah perbaikan.

6. Menentukan penambahan jam kerja dan biaya lembur yang optimal dengan

pendekatan Theory Of Constraint (TOC).

50

3.3.5. Kesimpulan dan Saran

Penarikan kesimpulan dilakukan untuk merangkum hal-hal penting

berdasarkan tujuan dari penelitian tersebut. Saran diberikan untuk perusahaan dan

penelitian selanjutnya yang ingin mengembangkan penelitian ini.

BAB 4

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1. Pengumpulan Data

4.1.1. Pengukuran Waktu Siklus

Pengukuran waktu siklus dilakukan menggunakan metode jam henti (stop

watch time study). Dimana pengukuran waktu dilakukan pada proses produksi CPO

pada PT. Fajar Baizuru and Brothers. Pengukuran waktu olah di fokuskan pada

stasiun Sterilizer, Thesher/Penebah, Screw Press dan Pemurnian Minyak dengan

menggunakan alat ukur stop watch. Adapun data waktu siklus pada proses produksi

CPO adalah sebagai berikut.

4.1.1.1. Pengukuran Waktu Siklus Mesin Sterilizer

Lamanya proses pengolahan yang terjadi pada mesin Sterilizer pada

perebusan TBS maka dapat dilihat waktu siklus penyelesaiannya pada Tabel 4.1.

berikut.

Tabel 4.1. Waktu Siklus Proses Perebusan TBS pada Stasiun Sterilizer

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

1. 01 Februari 20 16 5466

2. 02 Februari 20 16 5510

3. 03 Februari 20 16 5567

4. 04 Februari 20 16 5456

5. 05 Februari 20 16 5694

6. 06 Februari 20 16 5511

7. 08 Februari 20 16 5611

8. 09 Februari 20 16 5426

9. 10 Februari 20 16 5696

10. 11 Februari 20 16 5642

11. 12 Februari 20 16 5448

51

52

Tabel 4.1. Waktu Siklus Proses Perebusan TBS

pada Stasiun Sterilizer (Lanjutan)

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

12. 13 Februari 20 16 5338

13. 15 Februari 20 16 5349

14. 16 Februari 20 16 5510

15. 17 Februari 20 16 5659

16. 18 Februari 20 16 5492

17. 19 Februari 20 16 5700

18. 20 Februari 20 16 5561

19. 21 Februari 20 16 5507

20. 22 Februari 20 16 5556

21. 23 Februari 20 16 5537

22. 24 Februari 20 16 5312

23. 25 Februari 20 16 5648

24. 26 Februari 20 16 5324

25. 27 Februari 20 16 5572

26. 29 Februari 20 16 5436 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.1.1.2. Pengukuran Waktu Siklus Mesin Thesher/Penebah

Lamanya proses pengolahan yang terjadi pada mesin Thesher/Penebah pada

Perontokan TBS maka dapat dilihat waktu siklus penyelesaiannya pada Tabel 4.2.

berikut.

Tabel 4.2. Waktu Siklus Proses Perontokan TBS pada Stasiun Thesher/Penebah

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

1. 01 Februari 20 16 4503

2. 02 Februari 20 16 4215

3. 03 Februari 20 16 4420

4. 04 Februari 20 16 4435

5. 05 Februari 20 16 4597

6. 06 Februari 20 16 4543

7. 08 Februari 20 16 4300

8. 09 Februari 20 16 4255

9. 10 Februari 20 16 4476

10. 11 Februari 20 16 4596

11. 12 Februari 20 16 4223

53

Tabel 4.2. Tabel 4.2. Waktu Siklus Proses Perontokan TBS

pada Stasiun Thesher/Penebah (Lanjutan)

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

12. 13 Februari 20 16 4510

13. 15 Februari 20 16 4363

14. 16 Februari 20 16 4594

15. 17 Februari 20 16 4419

16. 18 Februari 20 16 4308

17. 19 Februari 20 16 4324

18. 20 Februari 20 16 4387

19. 21 Februari 20 16 4443

20. 22 Februari 20 16 4527

21. 23 Februari 20 16 4243

22. 24 Februari 20 16 4355

23. 25 Februari 20 16 4550

24. 26 Februari 20 16 4451

25. 27 Februari 20 16 4319

26. 29 Februari 20 16 4463 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.1.1.3. Pengukuran Waktu Siklus Mesin Screw Press

Lamanya proses pengolahan yang terjadi pada mesin Screw Press pada

Pengepressan TBS maka dapat dilihat waktu siklus penyelesaiannya pada Tabel 4.3.

berikut.

Tabel 4.3. Waktu Siklus Proses Pengepressan TBS pada Stasiun Screw Press

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

1. 01 Februari 20 16 5557

2. 02 Februari 20 16 5564

3. 03 Februari 20 16 5496

4. 04 Februari 20 16 5474

5. 05 Februari 20 16 5395

6. 06 Februari 20 16 5502

7. 08 Februari 20 16 5491

8. 09 Februari 20 16 5338

9. 10 Februari 20 16 5360

10. 11 Februari 20 16 5296

11. 12 Februari 20 16 5559

54

Tabel 4.3. Waktu Siklus Proses Pengepressan TBS

pada Stasiun Screw Press (Lanjutan)

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

12. 13 Februari 20 16 5394

13. 15 Februari 20 16 5293

14. 16 Februari 20 16 5504

15. 17 Februari 20 16 5600

16. 18 Februari 20 16 5394

17. 19 Februari 20 16 5341

18. 20 Februari 20 16 5461

19. 21 Februari 20 16 5494

20. 22 Februari 20 16 5433

21. 23 Februari 20 16 5519

22. 24 Februari 20 16 5303

23. 25 Februari 20 16 5398

24. 26 Februari 20 16 5559

25. 27 Februari 20 16 5481

26. 29 Februari 20 16 5451 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.1.1.4. Pengukuran Waktu Siklus Mesin Pemurnian Minyak

Lamanya proses pengolahan yang terjadi pada mesin Pemurnian Minyak

pada Clarification Station TBS maka dapat dilihat waktu siklus penyelesaiannya

pada Tabel 4.4. berikut.

Tabel 4.4. Waktu Siklus Proses Pemurnian Minyak TBS

pada Clarification Station

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

1. 01 Februari 20 16 5248

2. 02 Februari 20 16 5131

3. 03 Februari 20 16 5166

4. 04 Februari 20 16 5066

5. 05 Februari 20 16 5090

6. 06 Februari 20 16 5033

7. 08 Februari 20 16 5170

8. 09 Februari 20 16 5035

9. 10 Februari 20 16 5160

10. 11 Februari 20 16 5236

11. 12 Februari 20 16 5289

55

Tabel 4.4. Waktu Siklus Proses Pemurnian Minyak TBS

pada Clarification Station (Lanjutan)

No Hari Penelitian Waktu Siklus (Detik)

12. 13 Februari 20 16 5299

13. 15 Februari 20 16 5195

14. 16 Februari 20 16 5137

15. 17 Februari 20 16 5103

16. 18 Februari 20 16 5153

17. 19 Februari 20 16 5195

18. 20 Februari 20 16 5019

19. 21 Februari 20 16 5067

20. 22 Februari 20 16 5213

21. 23 Februari 20 16 5300

22. 24 Februari 20 16 5062

23. 25 Februari 20 16 5220

24. 26 Februari 20 16 5147

25. 27 Februari 20 16 5225

26. 29 Februari 20 16 5206 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.1.2. Data Produksi CPO

Data Produksi CPO yang akan digunakan sebagai input dalam melakukan

peramalan untuk dua belas bulan ke depan yaitu bulan Januari sampai Desember 2015

dapat dilihat pada Tabel 4.5. berikut.

Tabel 4.5. Data Produksi CPO selama Bulan Januari-Desember 2015

No Bulan Jumlah Produksi CPO (Ton)

1. Januari 2015 2487,309 2. Februari 2015 2706,239 3. Maret 2015 2996,700 4. April 2015 2789,919 5. Mei 2015 3109,761 6. Juni 2015 3032,165 7. Juli 2015 2715,045 8. Agustus 2015 3072,729

9. September 2015 2881,319 10. Oktober 2015 2629,458 11. November 2015 2417,662 12. Desember 2015 2045,886

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.1.3. Data Hari Kerja, Shift Kerja dan Jam Kerja

56

Data jumlah hari kerja dibutuhkan sebagai input dalam menghitung kapasitas

yang tersedia di pabrik untuk setiap stasiun kerja. Data jumlah hari kerja di PT. Fajar

Baizuri and Brothers selama tahun 2015 dapat dilihat pada Tabel 4.6. berikut.

Tabel 4.6. Data Hari Kerja, Shift Kerja dan Jam Kerja Tahun 2015

No Bulan Hari Kerja Shift Kerja Jam Kerja 1. Januari 2015 26 2 8 2. Februari 2015 26 2 8 3. Maret 2015 26 2 8 4. April 2015 26 2 8 5. Mei 2015 26 2 8 6. Juni 2015 26 2 8 7. Juli 2015 26 2 8

8. Agustus 2015 26 2 8 9. September 2015 26 2 8

10. Oktober 2015 26 2 8 11. November 2015 26 2 8 12. Desember 2015 26 2 8

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.1.4. Data Jumlah Masin

Jumlah mesin yang terdapat pada PT. Fajar Baizuri and Brothers dapat

dilihat pada Tabel 4.7. berikut.

Tabel 4.7. Jumlah Mesin

No Nama Mesin Jumlah Mesin (Unit)

1 Sterilizer 4

2 Thesher/ Penebah 3

3 Screw Press 4

4 Pemurnian Minyak 4 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.2. Pengolahan Data

4.2.1. Uji Keseragaman Data

57

Uji keseragaman data dilakukan untuk melihat apakah variasi waktu

penyelesaian setiap proses produksi yang merupakan hasil pengamatan masih berada

dalam batas-batas kewajaran atau tidak. Dalam uji keseragaman ini digunakan tingkat

kepercayaan 95 % dan tingkat keyakinan 5 %.

4.2.1.1. Uji Keseragaman Data Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji keseragaman data waktu siklus

pada stasiun sterilizer yang dapat dilihat pada Tabel 4.8. berikut.

Perhitungan – 5520,31– 5466 = 54,31

– 2 = 54,31

2 = 2949,5761

Tabel 4.8 Uji Keseragaman Data Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer

No Tanggal X 2

1. 01 Februari 20 16 5466 5520,31 54,31 2949,5761

2. 02 Februari 20 16 5510 5520,31 10,31 106,2961

3. 03 Februari 20 16 5567 5520,31 -46,69 2179,9561

4. 04 Februari 20 16 5456 5520,31 64,31 4135,7761

5. 05 Februari 20 16 5694 5520,31 -173,69 30168,2161

6. 06 Februari 20 16 5511 5520,31 9,31 86,6761

7. 08 Februari 20 16 5611 5520,31 -90,69 8224,6761

8. 09 Februari 20 16 5426 5520,31 94,31 8894,3761

9. 10 Februari 20 16 5696 5520,31 -175,69 30866,9761

10. 11 Februari 20 16 5642 5520,31 -121,69 14808,4561

11. 12 Februari 20 16 5448 5520,31 72,31 5228,7361

12. 13 Februari 20 16 5338 5520,31 182,31 33236,9361

13. 15 Februari 20 16 5349 5520,31 171,31 29347,1161

14. 16 Februari 20 16 5510 5520,31 10,31 106,2961

Tabel 4.8 Uji Keseragaman Data Proses Perebusan

pada Stasiun Sterilizer (Lanjutan)

No Tanggal X 2

15. 17 Februari 20 16 5659 5520,31 -138,69 19234,9161

58

5000

5100

5200

5300

5400

5500

5600

5700

5800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

DATA

Rata-Rata

PETA KONTROL PROSES PEREBUSAN

JUMLAH PENGAMATAN

WA

KT

U

PE

NG

AM

AT

AN

16. 18 Februari 20 16 5492 5520,31 28,31 801,4561

17. 19 Februari 20 16 5700 5520,31 -179,69 32288,4961

18. 20 Februari 20 16 5561 5520,31 -40,69 1655,6761

19. 21 Februari 20 16 5507 5520,31 13,31 177,1561

20. 22 Februari 20 16 5556 5520,31 -35,69 1273,7761

21. 23 Februari 20 16 5537 5520,31 -16,69 278,5561

22. 24 Februari 20 16 5312 5520,31 208,31 43393,0561

23. 25 Februari 20 16 5648 5520,31 -127,69 16304,7361

24. 26 Februari 20 16 5324 5520,31 196,31 38537,6161

25. 27 Februari 20 16 5572 5520,31 -51,69 2671,8561

26. 29 Februari 20 16 5436 5520,31 84,31 7108,1761

Total 143528 334065,5386

Rata-Rata 5520,31

Standar Deviasi 115,6

BKA 5751,51

BKB 5289,11 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Dari data waktu Siklus Proses Perebusan TBS diatas dialakukan perhitungan

sebagai berikut:

Simpangan baku (σ)

Batas Kontrol Atas (BKA)

BKA =

= 5520,31+ 2 (115,6)

= 5751,51

Berdasarkan hasil perhitungan uji keseragaman data pada proses perebusan

TBS di stasiun Strelilizer diatas, maka untuk lebih jelsanya dapat dilihat pada gambar

4.1. berikut.

413362,621525

6334065,538

1-26

6334065,538

1

)(1

2

N

n

i

i

115,6

BKB =

= 5520,31 - 2 (115,6)

= 5289,11

59

Gambar 4.1. Peta Kontrol Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer

Berdasarkan gambar 4.1. peta kontrol proses perebusan TBS diatas dapat

dilihat bahwa semua data berada dalam batas kontrol (in control) yang berarti

keseluruhan data dapat diterima.

4.2.1.2. Uji Keseragaman Data Proses Perontokan pada Stasiun

Thesher/Penebah

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji keseragaman data waktu siklus

pada stasiun Thesher/Penebah, yang dapat dilihat pada Tabel 4.9. berikut.

Perhitungan – 4416,12– 4503= -86,88

– 2 = -86,88

2 = 7548,1344

Tabel 4.9. Uji Keseragaman Data Proses Perontokan

pada Stasiun Thesher/Penebah

No Tanggal X 2

1. 01 Februari 20 16 4503 4416,12 -86,88 7548,1344

60

2. 02 Februari 20 16 4215 4416,12 201,12 40449,2544

3. 03 Februari 20 16 4420 4416,12 -3,88 15,0544

4. 04 Februari 20 16 4435 4416,12 -18,88 356,4544

5. 05 Februari 20 16 4597 4416,12 -180,88 32717,5744

6. 06 Februari 20 16 4543 4416,12 -126,88 16098,5344

7. 08 Februari 20 16 4300 4416,12 116,12 13483,8544

8. 09 Februari 20 16 4255 4416,12 161,12 25959,6544

9. 10 Februari 20 16 4476 4416,12 -59,88 3585,6144

10. 11 Februari 20 16 4596 4416,12 -179,88 32356,8144

11. 12 Februari 20 16 4223 4416,12 193,12 37295,3344

12. 13 Februari 20 16 4510 4416,12 -93,88 8813,4544

13. 15 Februari 20 16 4363 4416,12 53,12 2821,7344

14. 16 Februari 20 16 4594 4416,12 -177,88 31641,2944

15. 17 Februari 20 16 4419 4416,12 -2,88 8,2944

16. 18 Februari 20 16 4308 4416,12 108,12 11689,9344

17. 19 Februari 20 16 4324 4416,12 92,12 8486,0944

18. 20 Februari 20 16 4387 4416,12 29,12 847,9744

19. 21 Februari 20 16 4443 4416,12 -26,88 722,5344

20. 22 Februari 20 16 4527 4416,12 -110,88 12294,3744

21. 23 Februari 20 16 4243 4416,12 173,12 29970,5344

22. 24 Februari 20 16 4355 4416,12 61,12 3735,6544

23. 25 Februari 20 16 4550 4416,12 -133,88 17923,8544

24. 26 Februari 20 16 4451 4416,12 -34,88 1216,6144

25. 27 Februari 20 16 4319 4416,12 97,12 9432,2944

26. 29 Februari 20 16 4463 4416,12 -46,88 2197,7344

Total 114819 351668,6544

Rata-Rata 4416,12

Standar Deviasi 118,6

BKA 4653,32

BKB 4178,92 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Dari data waktu Siklus Proses Perontokan TBS diatas dialakukan perhitungan

sebagai berikut: Simpangan baku (σ)

Batas Kontrol Atas (BKA)

BKA =

814066,746125

4351668,654

1-26

4351668,654

1

)(1

2

N

n

i

i

118,6

BKB =

= 4416,12 - 2 (118,6)

= 4178,92

61

3900

4000

4100

4200

4300

4400

4500

4600

4700

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

DATA

Rata-Rata

BKA

BKB

PETA KONTROL PROSES PERONTOKAN TBS

JUMLAH PENGAMATAN

WA

KT

U

PE

NG

AM

AT

AN

= 4416,12 + 2 (118,6)

= 4653,32

Berdasarkan hasil perhitungan uji keseragaman data pada proses perontokan

TBS di stasiun Thesher/Penebah diatas, maka untuk lebih jelsanya dapat dilihat pada

gambar 4.2. berikut.

Gambar 4.2. Peta Kontrol Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/Penebah

Berdasarkan gambar 4.2. peta kontrol proses perontokan TBS diatas dapat

dilihat bahwa semua data berada dalam batas kontrol (in control) yang berarti

keseluruhan data dapat diterima.

4.2.1.3. Uji Keseragaman Data Proses Pengepressan pada Stasiun Screw Press

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji keseragaman data waktu siklus

pada stasiun Screw Press, yang dapat dilihat pada Tabel 4.10. berikut.

Perhitungan – 4416,12– 4503= -86,88

– 2 = -86,88

2 = 7548,1344

Tabel 4.10. Uji Keseragaman Data Proses Pengepressan

pada Stasiun Screw Press

No Tanggal X 2

62

1. 01 Februari 20 16 5557 5444,5 -112,5 12656,25

2. 02 Februari 20 16 5564 5444,5 -119,5 14280,25

3. 03 Februari 20 16 5496 5444,5 -51,5 2652,25

4. 04 Februari 20 16 5474 5444,5 -29,5 870,25

5. 05 Februari 20 16 5395 5444,5 49,5 2450,25

6. 06 Februari 20 16 5502 5444,5 -57,5 3306,25

7. 08 Februari 20 16 5491 5444,5 -46,5 2162,25

8. 09 Februari 20 16 5338 5444,5 106,5 11342,25

9. 10 Februari 20 16 5360 5444,5 84,5 7140,25

10. 11 Februari 20 16 5296 5444,5 148,5 22052,25

11. 12 Februari 20 16 5559 5444,5 -114,5 13110,25

12. 13 Februari 20 16 5394 5444,5 50,5 2550,25

13. 15 Februari 20 16 5293 5444,5 151,5 22952,25

14. 16 Februari 20 16 5504 5444,5 -59,5 3540,25

15. 17 Februari 20 16 5600 5444,5 -155,5 24180,25

16. 18 Februari 20 16 5394 5444,5 50,5 2550,25

17. 19 Februari 20 16 5341 5444,5 103,5 10712,25

18. 20 Februari 20 16 5461 5444,5 -16,5 272,25

19. 21 Februari 20 16 5494 5444,5 -49,5 2450,25

20. 22 Februari 20 16 5433 5444,5 11,5 132,25

21. 23 Februari 20 16 5519 5444,5 -74,5 5550,25

22. 24 Februari 20 16 5303 5444,5 141,5 20022,25

23. 25 Februari 20 16 5398 5444,5 46,5 2162,25

24. 26 Februari 20 16 5559 5444,5 -114,5 13110,25

25. 27 Februari 20 16 5481 5444,5 -36,5 1332,25

26. 29 Februari 20 16 5451 5444,5 -6,5 42,25

Total 141657 203582,5

Rata-Rata 5448,35

Standar Deviasi 90,15

BKA 5628,65

BKB 5268,05 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Dari data waktu Siklus Proses Pengepressan TBS diatas dialakukan

perhitungan sebagai berikut: Simpangan baku (σ)

Batas Kontrol Atas (BKA)

BKA =

8143,30025

203582,5

1-26

203582,5

1

)(1

2

N

n

i

i

90,15

BKB =

= 5448,35 - 2 (90,15)

= 5268,05

63

5000

5100

5200

5300

5400

5500

5600

5700

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

DATA

Rata-Rata

BKA

BKB

PETA KONTROL PROSES PENGEPRESSAN TBS

JUMLAH PENGAMATAN

WA

KT

U P

EN

GA

MA

TA

N

= 5448,35+ 2 (90,15)

= 5628,65

Berdasarkan hasil perhitungan uji keseragaman data pada proses pengepresan

TBS di stasiun Screw Press diatas, maka untuk lebih jelsanya dapat dilihat pada

gambar 4.3. berikut.

Gambar 4.3. Peta Kontrol Proses Perngepressan pada Stasiun Screw Press

Berdasarkan gambar 4.3. peta kontrol proses pengepressan TBS diatas dapat

dilihat bahwa semua data berada dalam batas kontrol (in control) yang berarti

keseluruhan data dapat diterima.

4.2.1.4. Uji Keseragaman Data Proses Pemurnian Minyak pada Stasiun

Clarification

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji keseragaman data waktu siklus

pada stasiun Clarification yang dapat dilihat pada Tabel 4.11. berikut.

Perhitungan – 5160,19 – 5248= -87,81

– 2 = -87,81

2 = 7710,5961

Tabel 4.11. Uji Keseragaman Data Proses Pemurnian

Minyak pada Stasiun Clarification

No Tanggal X 2

64

1. 01 Februari 20 16 5248 5160,19 -87,81 7710,5961

2. 02 Februari 20 16 5131 5160,19 29,19 852,0561

3. 03 Februari 20 16 5166 5160,19 -5,81 33,7561

4. 04 Februari 20 16 5066 5160,19 94,19 8871,7561

5. 05 Februari 20 16 5090 5160,19 70,19 4926,6361

6. 06 Februari 20 16 5033 5160,19 127,19 16177,2961

7. 08 Februari 20 16 5170 5160,19 -9,81 96,2361

8. 09 Februari 20 16 5035 5160,19 125,19 15672,5361

9. 10 Februari 20 16 5160 5160,19 0,19 0,0361

10. 11 Februari 20 16 5236 5160,19 -75,81 5747,1561

11. 12 Februari 20 16 5289 5160,19 -128,81 16592,0161

12. 13 Februari 20 16 5299 5160,19 -138,81 19268,2161

13. 15 Februari 20 16 5195 5160,19 -34,81 1211,7361

14. 16 Februari 20 16 5137 5160,19 23,19 537,7761

15. 17 Februari 20 16 5103 5160,19 57,19 3270,6961

16. 18 Februari 20 16 5153 5160,19 7,19 51,6961

17. 19 Februari 20 16 5195 5160,19 -34,81 1211,7361

18. 20 Februari 20 16 5019 5160,19 141,19 19934,6161

19. 21 Februari 20 16 5067 5160,19 93,19 8684,3761

20. 22 Februari 20 16 5213 5160,19 -52,81 2788,8961

21. 23 Februari 20 16 5300 5160,19 -139,81 19546,8361

22. 24 Februari 20 16 5062 5160,19 98,19 9641,2761

23. 25 Februari 20 16 5220 5160,19 -59,81 3577,2361

24. 26 Februari 20 16 5147 5160,19 13,19 173,9761

25. 27 Februari 20 16 5225 5160,19 -64,81 4200,3361

26. 29 Februari 20 16 5206 5160,19 -45,81 2098,5561

Total 134165 172878,0386

Rata-Rata 5160,19

Standar Deviasi 83,16

BKA 5326,51

BKB 4993,87 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Dari data waktu Siklus Proses Pemurnian Minyak diatas dialakukan

perhitungan sebagai berikut: Simpangan baku (σ)

Batas Kontrol Atas (BKA)

46915,1215425

6172878,038

1-26

6172878,038

1

)(1

2

N

n

i

i

83,16

BKB =

= 5160,19 - 2 (83,16)

= 4993,87

65

4800

4900

5000

5100

5200

5300

5400

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

DATA

Rata-Rata

BKA

BKB

PETA KONTROL PROSES PEMURNIAN MINYAK

JUMLAH PENGAMATAN

WA

KT

U

PE

NG

AM

AT

AN

BKA =

= 5160,19+ 2 (83,16)

= 5326,51

Berdasarkan hasil perhitungan uji keseragaman data pada proses perontokan

TBS di stasiun Thesher/Penebah diatas, maka untuk lebih jelsanya dapat dilihat pada

gambar 4.4. berikut.

Gambar 4.4. Peta Kontrol Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/Penebah

Berdasarkan gambar 4.4. peta kontrol proses Pemurnian Minyak diatas dapat

dilihat bahwa semua data berada dalam batas kontrol (in control) yang berarti

keseluruhan data dapat diterima.

4.2.2. Uji Kecukupan Data

Dalam menentukan banyaknya data yang dibutuhkan maka harus dilakukan

terlebih dahulu berapa tingkat kepercayaan (convidence level) dan derajat ketelitian

(degree of accuracy) untuk pengukuran kerja ini. Di dalam aktivitas pengukuran kerja

66

biasanya akan diambil 95 % tingkat kepercayaan dan 5% tingkat ketelitian. Hal ini

berarti bahwa sekurang-kurangnya 95 dari 100 harga rata-rata dari waktu yang dicatat

untuk suatu elemen kerja yang memiliki penyimpangan tidak lebih dari 5 %. Adapun

persamaan yang digunakan seperti yang terlihat pada persamaan 2.14 sebelumnya.

Berikut ini akan dilakukan perhitungan kecukupan data yang diambil pada

pengukuran waktu siklus pada stasiun sterilizer yang dapat dilihat pada Tabel 4.12.

berikut.

4.2.2.1. Uji Kecukupan Data Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji kecukupan data waktu siklus pada

stasiun sterilizer yang dapat dilihat pada Tabel 4.12. berikut

Tabel 4.12. Uji Kecukupan Data Proses Perebusan pada Stasiun Sterilizer

No Tanggal X X2

1. 01 Februari 20 16 5466 29877156

2. 02 Februari 20 16 5510 30360100

3. 03 Februari 20 16 5567 30991489

4. 04 Februari 20 16 5456 29767936

5. 05 Februari 20 16 5694 32421636

6. 06 Februari 20 16 5511 30371121

7. 08 Februari 20 16 5611 31483321

8. 09 Februari 20 16 5426 29441476

9. 10 Februari 20 16 5696 32444416

10. 11 Februari 20 16 5642 31832164

11. 12 Februari 20 16 5448 29680704

12. 13 Februari 20 16 5338 28494244

13. 15 Februari 20 16 5349 28611801

14. 16 Februari 20 16 5510 30360100

Tabel 4.12. Uji Kecukupan Data Proses Perebusan

pada Stasiun Sterilizer (Lanjutan)

67

No Tanggal X X2

15. 17 Februari 20 16 5659 32024281

16. 18 Februari 20 16 5492 30162064

17. 19 Februari 20 16 5700 32490000

18. 20 Februari 20 16 5561 30924721

19. 21 Februari 20 16 5507 30327049

20. 22 Februari 20 16 5556 30869136

21. 23 Februari 20 16 5537 30658369

22. 24 Februari 20 16 5312 28217344

23. 25 Februari 20 16 5648 31899904

24. 26 Februari 20 16 5324 28344976

25. 27 Februari 20 16 5572 31047184

26. 29 Februari 20 16 5436 29550096

Total 143528 792652788

N' 0,67 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Adapun cara perhitungan uji kecukupan data proses perebusan pada stasiun

Sterilizer sebagai berikut:

N1 = 0,67< 26 Terlihat bahwa N

1<N, berarti data pengamatan yang

dilakukan cukup memenuhi syarat.

4.2.2.2. Uji Kecukupan Data Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/Penebah

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji kecukupan data waktu siklus pada

stasiun Thesher/Penebah yang dapat dilihat pada Tabel 4.13. berikut

Tabel 4.13. Uji Kecukupan Data Proses Perontokan pada Stasiun Thesher/Penebah

67,0143528

(143528)-792652788)(26402

2

'

N

68

No Tanggal X X2

1. 01 Februari 20 16 4503 20277009

2. 02 Februari 20 16 4215 17766225

3. 03 Februari 20 16 4420 19536400

4. 04 Februari 20 16 4435 19669225

5. 05 Februari 20 16 4597 21132409

6. 06 Februari 20 16 4543 20638849

7. 08 Februari 20 16 4300 18490000

8. 09 Februari 20 16 4255 18105025

9. 10 Februari 20 16 4476 20034576

10. 11 Februari 20 16 4596 21123216

11. 12 Februari 20 16 4223 17833729

12. 13 Februari 20 16 4510 20340100

13. 15 Februari 20 16 4363 19035769

14. 16 Februari 20 16 4594 21104836

15. 17 Februari 20 16 4419 19527561

16. 18 Februari 20 16 4308 18558864

17. 19 Februari 20 16 4324 18696976

18. 20 Februari 20 16 4387 19245769

19. 21 Februari 20 16 4443 19740249

20. 22 Februari 20 16 4527 20493729

21. 23 Februari 20 16 4243 18003049

22. 24 Februari 20 16 4355 18966025

23. 25 Februari 20 16 4550 20702500

24. 26 Februari 20 16 4451 19811401

25. 27 Februari 20 16 4319 18653761

26. 29 Februari 20 16 4463 19918369

Total 114819 507405621

N' 1,11 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Adapun cara perhitungan uji kecukupan data proses perontokan pada stasiun

Thesher/Penebah sebagai berikut:

N1 = 1,11< 26 Terlihat bahwa N

1<N, berarti data pengamatan yang

dilakukan cukup memenuhi syarat.

11,1114819

(114819)-507405621)(26402

2

'

N

69

4.2.2.3. Uji Kecukupan Data Proses Pengepressan pada Stasiun Press

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji kecukupan data waktu siklus pada

stasiun Press yang dapat dilihat pada Tabel 4.14. berikut

Tabel 4.14. Uji Kecukupan Data Proses Pengepressan pada Stasiun Press

No Tanggal X X2

1. 01 Februari 20 16 5557 30880249

2. 02 Februari 20 16 5564 30958096

3. 03 Februari 20 16 5496 30206016

4. 04 Februari 20 16 5474 29964676

5. 05 Februari 20 16 5395 29106025

6. 06 Februari 20 16 5502 30272004

7. 08 Februari 20 16 5491 30151081

8. 09 Februari 20 16 5338 28494244

9. 10 Februari 20 16 5360 28729600

10. 11 Februari 20 16 5296 28047616

11. 12 Februari 20 16 5559 30902481

12. 13 Februari 20 16 5394 29095236

13. 15 Februari 20 16 5293 28015849

14. 16 Februari 20 16 5504 30294016

15. 17 Februari 20 16 5600 31360000

16. 18 Februari 20 16 5394 29095236

17. 19 Februari 20 16 5341 28526281

18. 20 Februari 20 16 5461 29822521

19. 21 Februari 20 16 5494 30184036

20. 22 Februari 20 16 5433 29517489

21. 23 Februari 20 16 5519 30459361

22. 24 Februari 20 16 5303 28121809

23. 25 Februari 20 16 5398 29138404

24. 26 Februari 20 16 5559 30902481

25. 27 Februari 20 16 5481 30041361

26. 29 Februari 20 16 5451 29713401

Total 141657 771999569

N' 0,42 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Adapun cara perhitungan uji kecukupan data proses pengepressan pada

stasiun Press sebagai berikut:

42,0141657

(141657)-771999569)(26402

2

'

N

N1 = 0,42 < 26 Terlihat bahwa N

1<N, berarti data pengamatan yang

dilakukan cukup memenuhi syarat.

70

4.2.2.4. Uji Kecukupan Data Proses Pemurnian Minyak pada Stasiun Clarification

Berikut ini akan dilakukan perhitungan uji kecukupan data waktu siklus pada

stasiun Clarification yang dapat dilihat pada Tabel 4.15. berikut

Tabel 4.15. Uji Kecukupan Data Proses Pemurnian Minyak pada Stasiun Clarification

No Tanggal X X2

1. 01 Februari 20 16 5248 27541504

2. 02 Februari 20 16 5131 26327161

3. 03 Februari 20 16 5166 26687556

4. 04 Februari 20 16 5066 25664356

5. 05 Februari 20 16 5090 25908100

6. 06 Februari 20 16 5033 25331089

7. 08 Februari 20 16 5170 26728900

8. 09 Februari 20 16 5035 25351225

9. 10 Februari 20 16 5160 26625600

10. 11 Februari 20 16 5236 27415696

11. 12 Februari 20 16 5289 27973521

12. 13 Februari 20 16 5299 28079401

13. 15 Februari 20 16 5195 26988025

14. 16 Februari 20 16 5137 26388769

15. 17 Februari 20 16 5103 26040609

16. 18 Februari 20 16 5153 26553409

17. 19 Februari 20 16 5195 26988025

18. 20 Februari 20 16 5019 25190361

19. 21 Februari 20 16 5067 25674489

20. 22 Februari 20 16 5213 27175369

21. 23 Februari 20 16 5300 28090000

22. 24 Februari 20 16 5062 25623844

23. 25 Februari 20 16 5220 27248400

24. 26 Februari 20 16 5147 26491609

25. 27 Februari 20 16 5225 27300625

26. 29 Februari 20 16 5206 27102436

Total 134165 692490079

N' 0,40 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Adapun cara perhitungan uji kecukupan data proses pemurnian minyak pada

stasiun Clarification sebagai berikut:

40,0

134165

(134165)-692490079)(26402

2

'

N

N1 = 0,40 < 26 Terlihat bahwa N

1<N, berarti data pengamatan yang

dilakukan cukup memenuhi syarat.

71

4.2.3. Penentuan Rating Factor

Penentuan Rating Factor untuk pengukuran waktu ini menggunakan metode

Westinghouse. Penilaian dilakukan berdasarkan 4 faktor penting yang menentukan

kewajaran dalam bekerja yaitu keterampilan, usaha, kondisi kerja dan konsistensi.

Tabel 4.16. Rating Factor untuk Operator Proses Perebusan TBS Pada Stasiun

Srelilizer

No Rating Factor Nilai

1 Keterampilan Average : + 0.07

2 Usaha Good : +0.04

3 Kondisi Kerja Average : 0

4 Konsistensi Good : +0.02

Total Rating Factor 1 +0.16 = 1.13

Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Tabel 4.17. Rating Factor untuk Operator Proses Peronntokan

TBS Pada Stasiun Thesher/Penebah

No Rating Factor Nilai

1 Keterampilan Good : +0.05

2 Usaha Good : +0.04

3 Kondisi Kerja Excellent : +0,03

4 Konsistensi Good : +0.02

Total Rating Factor 1 +0.16 = 1.14

Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

72

Tabel 4.18. Rating Factor untuk Operator Proses Pengepressan

TBS Pada Stasiun Scew Press

No Rating Factor Nilai

1 Keterampilan Excellent : +0.05

2 Usaha Good : +0.04

3 Kondisi Kerja Average : 0

4 Konsistensi Good : +0.02

Total Rating Factor 1 +0.14 = 1.11

Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Tabel 4.19. Rating Factor untuk Operator Proses Pemurnian Minyak

TBS Pada Stasiun Clarification

No Rating Factor Nilai

1 Keterampilan Excellent : +0.06

2 Usaha Good : +0.02

3 Kondisi Kerja Average : 0

4 Konsistensi Good : +0.01

Total Rating Factor 1 +0.09 = 1.09

Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

4.2.4. Penentuan Allowance

Untuk menghitung waktu baku terlebih dahulu ditentukan Allowance atau

kelonggaran bagi operator pada saat bekerja. Berikut ini adalah Allowance yang

diberikan untuk seorang operator pada proses produksi CPO.

73

Tabel 4.20. Allowance untuk Operator Proses Perebusan TBS Pada Stasiun Srelilizer

FAKTOR % Allowance

1. Tenaga yang dikeluarkan (Ringan) 7,5

2. Sikap kerja (Berdiri diatas dua Kaki) 1

3. Gerakan kerja (normal) 0

4. Kelelahan mata (pandangan yang hampir terus-

menerus) 1

5. Keadaan atmosfer (normal) 0

6. Keadaan lingkungan (Sangat Bising) 2

7. Keadaan temperatur tempat kerja (Tinggi) 5

Total 16,5 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Hasil perolehan allowance tersebut harus ditambah lagi dengan kelonggaran

untuk kebutuhan pribadi sebesar 2%, sehinnga diperoleh:

Allowance Total = 16,5% + 2%

Allowance Total = 18,5%

Tabel 4.21. Allowance untuk Operator Proses Peronntokan

TBS Pada Stasiun Thesher/Penebah

FAKTOR % Allowance

1. Tenaga yang dikeluarkan (Ringan) 7,5

2. Sikap kerja (Berdiri diatas Dua Kaki) 1

3. Gerakan kerja (normal) 1

4. Kelelahan mata (pandangan yang hampir terus-

menerus) 0

5. Keadaan temperature tempat kerja (normal) 0

6. Keadaan atmosfer (cukup) 0

7. Keadaan lingkungan (Sangat Bising) 2

Total 11,5 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Hasil perolehan allowance tersebut harus ditambah lagi dengan kelonggaran

untuk kebutuhan pribadi sebesar 2%, sehinnga diperoleh:

Allowance Total = 11,5% + 2%

Allowance Total = 13,5%

74

Tabel 4.22. Allowance untuk Operator Proses Pengepressan

TBS Pada Stasiun Scew Press

FAKTOR % Allowance

1. Tenaga yang dikeluarkan (dapat diabaikan) 7,5

2. Sikap kerja (berdiri diatas dua kaki) 1

3. Gerakan kerja (normal) 0

4. Kelelahan mata (pandangan yang hampir terus-

menerus) 0

5. Keadaan temperature tempat kerja (Tinggi) 3

6. Keadaan atmosfer (Cukup) 0

7. Keadaan lingkungan Sangat Bising 3

Total 14,5 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Hasil perolehan allowance tersebut harus ditambah lagi dengan kelonggaran

untuk kebutuhan sebesar 2%, sehingga diperoleh

Allowance = 1 4,5% + 2%

Allowance Total = 16,5%

Tabel 4.23. Allowance untuk Operator Proses Pemurnian Minyak

TBS Pada Stasiun Clarification

FAKTOR % Allowance

1. Tenaga yang dikeluarkan (dapat diabaikan) 7,5

2. Sikap kerja (berdiri diatas dua kaki) 1

3. Gerakan kerja (normal) 0

4. Kelelahan mata (pandangan yang hampir terus-

menerus) 0

5. Keadaan temperature tempat kerja (Tinggi) 5

6. Keadaan atmosfer (Cukup) 0

7. Keadaan lingkungan (Normal) 0

Total 13,5 Sumber : PT. Fajar Baizuri and Brothers Nagan Raya, 2016 yang diolah)

Hasil perolehan allowance tersebut harus ditambah lagi dengan kelonggaran

untuk kebutuhan sebesar 2%, sehingga diperoleh

Allowance = 1 3,5% + 2%

Allowance Total = 14,5%

75

Detik 7653,92

5,18100

1006237,95

100

100

b

b

nb

W

xW

centperinallowancexWW

4.2.5. Perhitungan Waktu Baku Setiap Mesin

4.2.5.1. Perhitungan Waktu Baku Mesin Sterilizer

Untuk memperoleh waktu baku proses perebusan pada mesin sterilizer

perlu dilakukan perhitungan-perhitungan sebagai berikut:

1. Menghitung waktu siklus rata-rata (WS)

2. Menhitung waktu normal (Wn)

3. Menghitung waktu baku (Wb)

N

X

W

n

i

i

S

1

Detik5520,31

26

143528

S

S

W

W

Detik6237,95

13,1x5520,31

n

n

sn

W

W

pxWW

76

Detik 5820,08

5,13100

1005034,37

100

100

b

b

nb

W

xW

centperinallowancexWW

4.2.5.2. Perhitungan Waktu Baku Mesin Thesher/Penebah

Untuk memperoleh waktu baku pada proses perontokan TBS di mesin

penebah perlu dilakukan perhitungan-perhitungan sebagai berikut:

1. Menghitung waktu siklus rata-rata (WS)

2. Menhitung waktu normal (Wn)

3. Menghitung waktu baku (Wb)

N

X

W

n

i

i

S

1

Detik4416,12

26

114819

S

S

W

W

Detik5034,37

14,1x4416,12

n

n

sn

W

W

pxWW

77

Detik 7242,71

5,16100

1006047,66

100

100

b

b

nb

W

xW

centperinallowancexWW

4.2.5.3. Perhitungan Waktu Baku Mesin Screw Press

Untuk memperoleh waktu baku pada proses pengepressan di mesin screw

press perlu dilakukan perhitungan-perhitungan sebagai berikut:

1. Menghitung waktu siklus rata-rata (WS)

2. Menhitung waktu normal (Wn)

3. Menghitung waktu baku (Wb)

N

X

W

n

i

i

S

1

Detik5448,35

26

141657

S

S

W

W

Detik6047,66

11,1x5448,35

n

n

sn

W

W

pxWW

78

Detik 6578,49

5,14100

1005624,61

100

100

b

b

nb

W

xW

centperinallowancexWW

4.2.4.4. Perhitungan Waktu Standar Mesin Pemurnian Minyak

Untuk memperoleh waktu baku pada proses Pemurnian Minyak CPO di

mesin Clarification (mesin pemurnian minyak) perlu dilakukan perhitungan-

perhitungan sebagai berikut:

1. Menghitung waktu siklus rata-rata (WS)

2. Menhitung waktu normal (Wn)

3. Menghitung waktu baku (Wb)

N

X

W

n

i

i

S

1

Detik5160,19

26

134165

S

S

W

W

Detik5624,61

09,1x5160,19

n

n

sn

W

W

pxWW

79

4.2.6. Peramalan Permintaan

4.2.6.1.Peramalan Jumlah Permintaan CPO Bulan Januari-Desember 2016

Dari data permintaan produk CPO bulan Januari sampai Desember 2015,

maka akan dilakukan peramalan jumlah permintaan produk untuk satu tahun ke

depan. Data produksi CPO bulan Januari sampai Desember 2015 diperlihatkan pada

Tabel 4.24. berikut.

Tabel 4.24. Data Jumlah Produksi CPO Bulan Januari-Desember 2015

No Bulan Jumlah Produksi CPO (Ton)

1. Januari 2015 2487,309

2. Februari 2015 2706,239 3. Maret 2015 2996,70 4. April 2015 2789,919 5. Mei 2015 3109,761 6. Juni 2015 3032,165 7. Juli 2015 2715,045 8. Agustus 2015 3072,729

9. September 2015 2881,319 10. Oktober 2015 2629,458 11. November 2015 2417,662 12. Desember 2015 2045,886

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

Langkah-langkah peramalan yang dilakukan sebagai berikut:

1. Mendefenisikan Tujuan Peramalan

Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap

produk CPO untuk bulan Januari sampai Desember 2016.

2. Menentukan horizon peramalan

Horizon peramalan yaitu peramalan jangka panjang dengan periode

bulanan sebanyak 12 periode atau 1 tahun

3. Membuat diagram pencar

80

0,00

500,00

1000,00

1500,00

2000,00

2500,00

3000,00

3500,00 Jumlah Produksi CPO

Jumlah Produksi CPO

Jumlah Produksi CPO Tahun 2015

Diagram pencar dari jumlah permintaan produk CPO bulan Januari

sampai Desember 2015 yang bertujuan untuk melihat trend data masa lalu

sebagai acuan untuk memilih metode peramalan. Diagram produksi CPO

dapat dilihat pada gambar 4.5. berikut.

Gambar 4.5. Diagram Pancar Produkai CPO

Berdasarkan gambar 4.5. diatas dapat dilihat dari pola data, data cendrung

tidak stasioner, berfluktuasi, tidak membentuk pola musiman dan cendrung

membentuk tren maka dipilih peramalan dengan metode dekomposisi.

1. Pengolahan Permalan Produk CPO

Tahap pertama dalam mengolah peramalan dengan metode

dekomposisi adalah membagi pola data menjadi bagian-bagian yang

memiliki pola yang mirip dan berulang pada periode tertentu.

Berdasarkan pola data yang dapat dilihat pada Gambar 4.5. maka data

81

dibagi menjadi 3 pola berulang, sehingga perhitungannya sebagai

berikut:

Tabel 4.25. Pembagian Data Berdasarkan Pola t 1 2 3 4

dt 2487,31 2706,24 2996,70 2789,92

Tabel 4.25. Pembagian Data Berdasarkan Pola (lanjutan)

t 5 6 7 8

dt 3109,76 3032,17 2715,05 3072,73

Tabel 4.25. Pembagian Data Berdasarkan Pola (lanjutan)

t 9 10 11 12

dt 2881,32 2629,46 2417,66 2045,89

Selanjutnya dihitung nilai rata-rata dari setiap pembagian data tersebut,

sebagai berikut:

Pola 1 = (2487,31 + 2706,24 + 2996,70 + 2789,92) / 4

= 2745,04

Pola 2 = (3109,76 + 3032,17 + 2715,05 + 3072,73) / 4

= 2982,43

Pola 3 = (2881,32 + 2629,46 + 2417,66 + 2045,89 ) / 4

= 2493,58

2. Tahap berikutnya adalah menghitung indkes dari setiap periode

dengan cara membagikan nilai aktual setiap periode dengan nilai rata-

rata pada pembagian periode, perhitungannya sebagai berikut:

Januari = 2487,31/2745,04

= 0,91

82

Februari = 2706,24/ 2745,04

= 0,99

Demikian seterusnya selama 12 periode peramalan, Hasil rekapitulasi

perhitungan indeks setiap periode ditunjukkan pada Tabel 4.26.

berikut.

Tabel 4.26. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode

t 1 2 3 4

dt 2487,31 2706,24 2996,7 2789,92

Average 2745,04

Indeksi 0,91 0,99 1,09 1,02

Tabel 4.26. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode (Lanjutan)

t 5 6 7 8

dt 3109,76 3032,17 2715,05 3072,73

Average 2982,43

Indeksi 1,04 1,02 0,91 1,03

Tabel 4.26. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode (Lanjutan)

t 9 10 11 12

dt 2881,32 2629,46 2417,66 2045,89

Average 2493,58

Indeksi 1,16 1,05 0,97 0,82

Selanjutnya adalah menghitung nilai indeks musiman, berdasarkan

pembagian pola data. Karena data dibagi menjadi 3, maka

perhitungannya adalah sebagai berikut:

I1 = ( i1 + i5 + i9 ) / 3

= ( 0,91 + 1,04 + 1,16) / 3

= 1,01

83

I2 = ( i2 + i6 + i10 ) / 3

= ( 0,99 + 1,02 + 1,05) / 3

= 1,03

I3 = ( i3 + i7 + i11) / 3

= ( 1,09 + 0,91 + 0,97 ) / 3

= 0,99

I4 = ( i4 + i8 + i9 ) / 3

= 1,02 + 1,03 + 1,16

= 1,07

3. Memilih metode peramalan yang dianggap sesuai

Metode peramalan yang dipilih dan digunakan adalah:

1) Metode Linier

2) Metode siklis

4. Menghitung parameter peramalan

Untuk memudahkan perhitungan, maka dimisalkan X sebagai variabel

bulan dan Y sebagai variabel banyaknya permintaan.

1) Metode Linier

Fungsi peramalan : Y = a + bx

84

Tabel 4.27. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah

Permintaan CPO dengan Metode Linier

Bulan X Y XY X2

Januari 1 2487,309 2487,309 1

Februari 2 2706,239 5412,478 4

Maret 3 2996,70 8990,1 9

April 4 2789,919 11159,676 16

Mei 5 3109,761 15548,805 25

Juni 6 3032,165 18192,99 36

Juli 7 2715,045 19005,315 49

Agustus 8 3072,729 24581,832 64

September 9 2881,319 25931,871 81

Oktober 10 2629,458 26294,58 100

November 11 2417,662 26594,282 121

Desember 12 2045,886 24550,632 144

Total 78 32884,192 208750,870 650 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

22

XXn

YXXYnb

34,95

78)650(12

)(32884,192(78)-)208750,870(122

b

n

XbYa

2513,1712

(78)34,95-32884,192a

Nilai a dan b yang telah dihitung disubtitusi, sehingga fungsi

peramalannya adalah sebagai berikut:

x34,952513,17' Y

n

x 2

n

x 2

2) Metode Siklis

Fungsi peramalan: Fungsi peramalan : Y = a + b sin

+ c cos

Tabel 4.28. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah

Permintaan CPO dengan Metode Siklis

x Y Sin(2πx/n) Cos(2πx/n) Y.sin(2πx/n) Y.cos(2πx/n) sin2(2πx/n) cos

2(2πx/n) sin(2πx/n)cos(2πx/n)

1 2487,309 0,500 0,866 1243,655 2154,073 0,250 0,750 0,433 2 2706,239 0,866 0,500 2343,672 1353,120 0,750 0,250 0,433 3 2996,700 1,000 0,000 2996,700 0,000 1,000 0,000 0,000 4 2789,919 0,866 -0,500 2416,141 -1394,960 0,750 0,250 -0,433

5 3109,761 0,500 -0,866 1554,881 -2693,132 0,250 0,750 -0,433 6 3032,165 0,000 -1,000 0,000 -3032,165 0,000 1,000 0,000 7 2715,045 -0,500 -0,866 -1357,523 -2351,298 0,250 0,750 0,433 8 3072,729 -0,866 -0,500 -2661,061 -1536,365 0,750 0,250 0,433 9 2881,319 -1,000 0,000 -2881,319 0,000 1,000 0,000 0,000

10 2629,458 -0,866 0,500 -2277,177 1314,729 0,750 0,250 -0,433 11 2417,662 -0,500 0,866 -1208,831 2093,757 0,250 0,750 -0,433

12 2045,886 0,000 1,000 0,000 2045,886 0,000 1,000 0,000 78 32884,192 0,000 0 169,136 -2046,355 6 6,000 0,000

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

2740,35

12

32884,192

)0()0(1232884,192

22

a

a

cba

n

XCosc

n

XSinbnaY

85

Nilai a, b, dan c yang telah dihitung disubtitusi, sehingga fungsi

peramalannya adalah sebagai berikut:

12

2-341,06

12

228,192740,35'

XCos

XSinY

5. Menghitung kesalahan (error) dari setiap metode peramalan

Hasil perhitungan kesalahan (error) dari setiap metode dilakukan dengan

menggunakan metode Standard Error of Estimate (SEE) adalah sebagai

berikut:

Dimana :

y = data aktual

y’ = data peramalan

n = banyak data

f = derajat kebebasan

28,19

6

169,136

)0()6()0(169,136

22222. 2

b

b

cba

n

XCos

n

XSinc

n

XSinb

n

XSina

n

XSinY

341,06

6

2046,355-

)0()6()0(2046,355-

22222. 2

c

c

cba

n

XCosc

n

XCos

n

XSinb

n

XCosa

n

XCosY

fn

YY

SEE

m

t

1

2'

84 84

86

87

1. Metode Linier

Adapun perhitungan SEE untuk metode linier adalah sebagai berikut:

Tabel 4.29. Perhitungan SEE pada Peramalan

Jumlah Permintaan Produk CPO

X Y XY X2 Y' Y-Y' (Y-Y')

2

1 2487,309 2487,309 1 2933 -445 198245 2 2706,239 5412,478 4 2898 -191 36623 3 2996,7 8990,1 9 2863 134 17966

4 2789,919 11159,676 16 2828 -38 1429 5 3109,761 15548,805 25 2793 317 100484 6 3032,165 18192,99 36 2758 274 75264 7 2715,045 19005,315 49 2723 -8 61 8 3072,729 24581,832 64 2688 385 148071 9 2881,319 25931,871 81 2653 228 52138

10 2629,458 26294,58 100 2618 11 130

11 2417,662 26594,282 121 2583 -165 27366 12 2045,886 24550,632 144 2548 -502 252262

78 32884,192 208749,870 650 32884,19 0,00 210038 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

2. Metode siklis

Adapun perhitungan SEE untuk metode siklis yaitu:

Tabel 4.30. Perhitungan SEE pada Peramalan

Jumlah Permintaan Produk CPO

X Y Y' Y- Y' (Y- Y')2

1 2487,309 2459,08 28,231 796,983 2 2706,239 2594,23 112,007 12545,467 3 2996,700 2768,54 228,161 52057,582

4 2789,919 2935,29 -145,373 21133,197 5 3109,761 3049,81 59,951 3594,133 6 3032,165 3081,41 -49,243 2424,922 7 2715,045 3021,62 -306,576 93988,570 8 3072,729 2886,47 186,263 34693,825 9 2881,319 2712,16 169,159 28614,776

10 2629,458 2545,41 84,051 7064,562

11 2417,662 2430,89 -13,227 174,947 12 2045,886 2399,29 -353,404 124894,508

78 32884,192 32884,19 0,000 381983,472 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

144,9269

212

210038'

1

2

fn

YY

SEE

m

t

88

1. SEE metode linier = 144,92

2. SEE metode siklis = 195,44

Memilih metode yang terbaik dengan nilai kesalahan terkecil

Ho : SEE linier < SEE siklis

Hi : SEE linier > SEE siklis

α = 0,05 ; v1 = 12 – 2 = 10 ; v2 = 12 – 2 = 10

Uji statistik : 2,38 195,44

301,6722

Siklis

Linierhitung

SEE

SEEF

Ftabel = F(α;v1;v2) = F(0,05;10;10) = 2.98

Fhitung ≤ Ftabel ; maka H0 diterima

F tabel = 0,05 (10,10) = 2.98

Gambar 4.6. Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F

Peramalan Jumlah Permintaan Produk CPO

195,44

212

381983,472'

1

2

fn

YY

SEE

m

t

F Tabel 2,38 2,98

Daerah

Penerimaan

Hipotesa

Daerah

Penolakan Hipotesa

89

Kesimpulan: karena Fhitung (2,38) < Ftabel (2,98), maka Ho diterima.

Jadi hasil pengujian menyatakan bahwa metode yang digunakan untuk

meramalkan produksi CPO adalah metode Linier. Karena metode Linier

lebih baik daripada metode Siklis. Adapun fungsi Linier tersebut adalah:

x34,952513,17' Y

Setelah didapatkan nilai indeks musiman dari data, maka selanjutnya adalah

meramalkan dengan metode linier permintaan produk CPO untuk periode Januari -

Desember 2016 dapat dilihat pada Tabel 4.31. berikut.

Tabel 4.31. Hasil Peramalan Permintaan Produk CPO Periode 2016 Bulan Total

Januari 2253,78

Februari 2667,99

Maret 3271,43

April 2835,53

Mei 3242,53

Juni 3082,74

Juli 3082,74

Agustus 2471,64

September 3165,77

Oktober 3329,35

November 2772,74

Desember 2344,05 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

Untuk lebih jelasnya seperti yang terlihat pada grafik perbandingan antara

data aktual dan hasil peramalan produk CPO yang disajikan pada Gambar 4.7.

berikut.

90

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

DataJumlah Produksi CPO Hasil Peramalan

Data Aktual Jumlah Produksi CPO

Gambar 4.7. Grafik Perbandingan Data Aktual

Produksi CPO dengan Hasil Peramalan 4.2.7. Penyusunan Jadwal Induk Produksi

Penyusunan jadwal induk produksi dilakukan untuk merencanakan jumlah

produk yang akan diproduksi selama satu tahun ke depan dimulai dari bulan Januari

sampai Desember 2016. Jadwal induk produksi untuk produk produk CPO seperti

yang terlihat pada tabel 4.32. sebagai berikut.

Tabel 4.32. Jadwal Induk Produksi Produk Tahun 2016

Bulan Total

Januari 2253,78

Februari 2667,99

Maret 3271,43

April 2835,53

Mei 3242,53

Juni 3082,74

Juli 3082,74

Agustus 2471,64

September 3165,77

Oktober 3329,35

November 2772,74

Desember 2344,05 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

91

4.2.8. Perhitungan Kapasitas Produksi Pabrik

Data kapasitas terpasang pabrik menurut laporan manajemen Bulan Januari-

Desember 2015 dapat dilihat pada Tabel 4.33. berikut ini.

Tabel 4.33. Jam Kerja yang Tersedia

Bulan Hari Kerja Jumlah Jam Kerja (Jam)

Januari 26 624 Februari 27 648 Maret 26 624 April 28 624 Mei 26 624 Juni 28 648 Juli 26 648

Agustus 27 648 September 28 648 Oktober 28 672 November 26 672 Desember 26 672

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

Untuk memperoleh kapasitas produksi pada setiap Bulannya maka dilakukan

perhitungan dengan cara berikut ini.

Kapasitas Produksi = Jumlah Jam Kerja x Kapasitas Terpasang x CPO yang

dihasilkan. Untuk hasil perhitungannya hasil rekapitulasi perhitungan kapasitas

produksi dapat dilihat pada tabel 4.34. berikut ini.

92

Tabel 4.34. Kapasitas Produksi

Bulan Kapasitas Tersedia

Januari 45.735 Februari 52.016 Maret 55.731

April 55.239 Mei 57.830 Juni 60.219 Juli 49.521 Agustus 58.379 September 46.880 Oktober 52.152.

November 45.044 Desember 38.098

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.2.9. Perhitungan Effisiensi dan Utilization Tiap Stasiun

Perhitungan Effisiensi dan Utilization dilakukan untuk mengetahui

kemampuan mesin dalam beroperasi adapun contoh perhitungannya adalah sebagai

berikut.

Untuk cara yang sama maka hasil rekapitulasi perhitungan efficiency dan

utilization untuk keseluruhan stasiun dapat dilihat pada tabel 4.35. berikut.

%87

%13%100

%1310031,5520

31,552095,6237

Efficiency

x

100WS

WS-WNsin xrStrelilizeMeEfficiency

100Evekti Kerja Jam

Time Idle-Evektif Kerja Jamsinn Utilizatio xrStrelilizeMe

%94100441

24-441sinn Utilizatio xrStrelilizeMe

93

Tabel 4.35. Faktor Efesiensi dan Utilitas Stasiun Kerja

Stasiun Efficiency (%) Utilization (%)

Strelilizer 87 94

Stasiun Penebah 86 89

Stasiun Press 89 90

Stasiun Pemurnian Minyak 90 92

Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

4.210. Perhitungan Rough Cut Capacity Planning

4.2.10.1. Perhitungan Kapasitas Mesin Sterilizer

Perhitungan untuk mencari kapasitas pada mesin sterilizer dilakukan dengan

rumus:

Kapasitas Mesin = Jumlah Mesin x Jumlah Jam Kerja x Efisiensi x Utilitas x Kapasitas Terpasang

= 4 Unit x 127,56 menit/unit x 87,00 x 94,00/60 Ton

Kapasitas Mesin = 69,54 Ton/Jam

4.2.10.2. Perhitungan Kapasitas Mesin Thesher/Penebah

Perhitungan untuk mencari kapasitas pada mesin Thesher/Penebah dilakukan

dengan rumus:

Kapasitas Mesin = Jumlah Mesin x Jumlah Jam Kerja x Efisiensi x Utilitas x Kapasitas terpasang

= 3Unit x 97,00 menit/unit x 86,00 x 94,00 /60 Ton

Kapasitas Mesin = 39,20 Ton/Jam

94

4.2.10.3. Perhitungan Kapasitas Mesin Screw Press

Perhitungan untuk mencari kapasitas pada mesin screw press dilakukan

dengan rumus:

Kapasitas Mesin = Jumlah Mesin x Jumlah Jam Kerja x Efisiensi x Utilitas x Kapasitas terpasang

= 4 Unit x 120,71 menit/unit x 89,00 x 94 x 60 Ton

Kapasitas Mesin = 64,45 Ton/Jam

4.2.10.4. Perhitungan Kapasitas Mesin Pemurnian Minyak

Perhitungan untuk mencari kapasitas pada mesin pemurnian miyak

dilakukan dengan rumus:

Kapasitas Mesin = Jumlah Mesin x Jumlah Jam Kerja x Efisiensi x Utilitas x Kapasitas terpasang

= 4 Unit x 109,64 Jam/unit x 90,00 x 94 x 60 Ton

Kapasitas Mesin = 61,83 Ton/Jam 2.11. Mengoptimalkan Kapasitas Setiap Stasiun berdasarkan Prinsip Theory of

Constraints

Berdasarkan perhitungan kapasitas setiap mesin dapat terlihat bahwa terdapat

dua keadaan berbeda tentang kesesuaian kapasitas yang dibutuhkan dan yang

tersedia. Stasiun kerja penebah adalah stasiun kerja yang kapasitas lebih kecil dari

pada kapasitas yang yang lain sehingga terjadi keadaan bottleneck. Sedangkan pada

Tabel 4.36. dapat dilihat bahwa pada stasiun kerja penebah/perontok pada bulan

Januari sampai Desember nilai kapasitas yang kurang membuat stasiun penebah

terjadi penumpukan buah tbs setelah proses perebusan hal ini menandakan kapasitas

95

yang tersedia tidak mampu untuk memenuhi kapasitas yang dibutuhkan. Oleh karena

itu dilakukan perbaikan untuk mengoptimalkan stasiun kerja bottleneck berdasarkan

prinsip perbaikan theory of constraint. Perbaikan untuk mengoptimalkan stasiun

kerja dengan langkah-langkah TOC sebagai berikut.

1. Identifikasi kendala yang ada

Berdasarkan Tabel 4.36. dapat dilihat bahwa stasiun kerja penebah

merupakan stasiun kerja bottleneck.

2. Eksploitasi kendala-kendala yang ada

Untuk mengeksploitasi kedala-kendala yang ada perbaikan yang dapat

dilakukan pada stasiun kerja antara lain dengan melakukan penambahan

jam kerja lembur. Penambahan jumlah jam kerja lembur dapat diketahui

berdasarkan kapasitas waktu pengerjaan yang kurang efektif pada stasiun

kerja bottleneck seperti terlihat pada Tabel 4.36. Kapasitas waktu

pengerjaan yang Kurang pada Stasiun Kerja Bottleneck

Tabel 4.36. Kapasitas yang Kurang pada Stasiun Kerja Bottleneck

Periode Kapasitas yang

kurang (Detik)

Kapasitas yang

kurang (Jam)

Januari 581831 161,6

Februari 613582 170,4

Maret 583252 162

April 867792 241,1

Mei 1283402 356,5

Juni 793368 220,4

Juli 1000094 277,8

Agustus 1043706 289,9

September 947575 263,2

Oktober 1020660 283,5

November 1549003 430,3

Desember 1578151 438,4 Sumber: Pengumpulan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

96

3. Subordinasi

Penambahan jumlah jam kerja lembur dapat diketahui berdasarkan

kapasitas waktu pengerjaan yang kurang pada stasiun kerja bottleneck.

Sebagai contoh pada periode Januari 2015, yaitu:

Jumlah jam kerja lembur = 161,6 jam / 3 unit mesin = 53,86 jam

Maka jumlah jam kerja lembur yang perlu ditambahkan pada periode

Januari 2015 adalah sebesar 26,9 jam per operator. Rekapitulasi

perhitungan jumlah jam kerja lembur disetiap periode dapat dilihat pada

tabel 4.37. berikut.

Tabel 5.31. Perhitungan Jumlah Jam Kerja Lembur

Periode Kapasitas jam

yang kurang

Jumlah

Mesin (unit)

Jumlah Jam

Kerja Lembur

(jam)

Januari 161,6 3 53,87 Februari 170,4 3 56,80 Maret 162 3 54,00 April 241,1 3 80,37 Mei 356,5 3 118,83 Juni 220,4 3 73,47 Juli 277,8 3 92,60 Agustus 289,9 3 96,63 September 263,2 3 87,73 Oktober 283,5 3 94,50 November 430,3 3 143,43 Desember 438,4 3 146,13

Sumber: Pengolahan Data Primer di PT. Fajar Baizuri and Brothers 2016

97

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Setelah melakukan analisa, diperoleh beberapa kesimpulan:

1. Waktu Baku yang diperlukan untuk mengolah 60 Ton tandan buah

sawit pada mesin sterilizer adalah 7653,92 Detik/unit, untuk mesin

thesher/penebah 5820,08 Detik/unit, untuk mesin screw press 7242,71

Detik/unit, dan mesin pemurnian minyak 6578,49 Detik/unit.

2. Utilisasi kapasitas produksi pada stasiun kerja mesin sterilizer adalah

94%, untuk mesin thesher/penebah 89%, untuk mesin screw press

90% dan mesin pemurnian minyak 92%.

3. Jam kerja lembur tertinggi berdasarkan prinsip theory of constraints

yaitu pada periode Mei yaitu sebesar 118,83 jam sedangkan jam

lembur terendah yaitu pada Januari yaitu sebesar 53,87 jam.

4. Kapasitas olah mesin sterilizer adalah 69,54 Ton/Jam, untuk mesin

thesher/penebah adalah 39,20 Ton/Jam , untuk mesin screw press

adalah 64,45 Ton/Jam, dan kapasitas mesin pemurnian minyak adalah

61,83 Ton/Jam.

5.2. Saran

Saran yang dapat diberikan kepada pihak perusahaan adalah:

1. Untuk mengetahui apakah jadwal induk produksi ini dapat

dilaksanakan dengan baik maka perusahaan dapat melakukan evaluasi

setiap bulannya.

98

2. Pihak perusahaan dapat memberi perhatian yang khusus pada stasiun

kerja bottleneck agar mesin atau peralatan pada stasiun kerja tersebut

jangan sampai mengalami kerusakan.

3. Agar mesin produksi CPO berjalan dengan optimal maka sebaiknya

pihak perusahaan melakukan perbaikan atau perawatan mesin secara

berkala dan taratur untuk mengurangi kerusakan pada mesin yang

menimbulkan tingginya jam stagnasi mesin. Tingginya jam stagnasi

mesin akan berpengaruh terhadap efisiensi mesin dan kapasitas olah

mesin dan yang nantinya akan berpengaruh pada jam kerja operator.

99

DAFTAR PUSTAKA

Arman Hakim., Nasution, 2003, Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Edisi

1, Guna Widya Surabaya.

Daryanto, 2011, Manajemen Pemasaran, Bandung: PT Sarana Tutorial Nurani

Sejahtera.

Deffmer, H. William. 1997. Goldratt’s Theory of Constraints: A Systems

Approach to Continuous Improvement. Wisconsin: ASQC Quality Press.

Franciska, L. 2012. Perencanaan Kebutuhan Kapasitas Untuk Memaksimisasi

Utilitas Pada Industri Pengolahan Plywood PT. Tjipta Rimba Djaja,

Universitas Sumatera Utara.

Fogarty, 1991, DW Blackstoner. Hoffman. Production & Inventory Management

2 edition. New York.

Ginting, Rosnani. 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Handoko, Hani, T. 2008. Manajemen Personalia dan Sumber Daya Manusia.

BPFE : Yogyakarta.

Render, Stair, Hanna. 2012. Quantitative Analysis For Management 10th Edition.

Harlow: Pearson Education International

Sinulingga, Sukaria. 2009. Perencanaan & Pengendalian Produksi. Yogyakarta :

Graha Ilmu.

Sodikin, 2013. Analisis Capacity Constrained Resources Guna Mengoptimalkan

Aliran Produksi Dengan Pendekatan Theory Of Constraints”, Jurnal

Teknologi, Vol. 6.

Sutalaksana, I.Z. 2006. Teknik Tata cara kerja Bandung: ITB.

Swastha, Basu. 2007, Manajemen Pemasaran Modern, FE UGM: Yogyakarta.

Tersine, Richard J., 1994 Principles of Inventory and Materials Management,

United States of America; Prentice Hall.