BAB VI PEMECAHAN MASALAH
6.2 Analisis Hasil Pemecahan Masalah
A. Analisis Nilai Estimasi Probabilitas Human Error (λ)
Pengkategorisasian probabilitas human error untuk setiap aktivitas dilakukan untuk menghindarkan kesalahan dalam penilaian yang akan berdampak terhadap hasil penelitian ini nantinya. Hasil pengkategorian ini menunjukkan bahwa probabilitas
human error saat ini masih relatif kecil namun hal ini tentunya tidak bisa dibiarkan
tanpa ada tindakan yang tepat. Dari 23 jenis human error yang telah diperoleh berdasarkan dekomposisi pekerjaan 11 diantaranya memiliki level human error sebesar 0,05 (mungkin terjadi), 5 aktivitas pada level 0,005 (kadang-kadang) dan lainnya pada level 0,0005 (jarang terjadi)
Probailitas efek kegagalan yang ditimbulkan dari human error untuk setiap aktivitas ditentukan dengan cara yang sama, yaitu dengan cara menetapkan kategori efek kegagalan yang ditimbulkan. Berdasarkan estimasi yang diberikan oleh ahli yang ada diperusahaan, terlihat bahwa efek yang ditimbulkan pasti rugi dengan level 1 sebanyak 7 (tujuh) human error, kemungkinan rugi besar sebanyak 12 human error
dan 4 (empat) diantaranya akan memiliki dampak kemungkinan rugi kecil. Bentuk kerugian ini memang sangat bergantung dari jenis kesalahan yang dilakukan, misalnya penempatan mata pisau tidak pada skala, hal ini akan mengakibatkan terjadinya kerugian karena hasil pemotongan yang diperoleh tidak sesuai dengan yang diharapkan.
C. Analisis Nilai Estimasi Probabilitas Kerusakan Hardware ( γ)
Kerusakan hardware/mesin juga sangat berpengaruh terhadap munculnya
human error, misalnya penggunaan mesin dengan masa pakai yang sudah melebihi
umur ekonomisnya. Kondisi kemampuan penggunaan mesin sesuai fungsinya dapat juga diartikan sebagai fungsi keterandalan mesin tersebut. Pada penelitian ini probabilitas kerusakan hardware tidak diberikan karena seluruh aktivitas yang dilakukan oleh operator tanpa menggunakan peralatan/mesin.
D. Analisis HEP (Human Error Probability)
HEP menyatakan besarnya kemungkinan tiap kejadian human error (human
error mode) yang terjadi pada setiap aktivitas/pekerjaan. Nilai HEP merupakan
perkalian probabilitas λ, β, dan χ. Berdasarkan nilai ketiga parameter tersebut, terdapat 6 diantara 23 human error yang sudah didekomposisikan memiliki probabilitas sebesar 5%. Dengan hasil HEP terbesar 5% dapat dikatakan bahwa performansi ini kurang baik sehingga masih perlu dilakukan perbaikan. HEP dikatakan makin baik jika nilainya makin mendekati 0,0.
E. Analisis Aktivitas Kritis Probabilitas Kegagalan Tiap Aktivitas
Aktivitas kritis merupakan aktivitas dengan probabilitas kegagalan yang paling besar yang ditunjukkan dari besarnya kemungkinan suatu aktivitas gagal karena kejadian human error yang berkaitan. Berdasarkan nilai HEP terdahulu maka probabilitas kegagalan (Fi) yang paling besar adalah pada aktivitas set-up mesin ekstruder dan mesin cutting yaitu sebesar 0,0975. Set-up mesin cutting dan ekstruder ini merupakan proses yang sangat menentukan keberhasilan suatu produk dengan kualitas yang diharapkan, set-up yang dilakukan misalnya penempatan mata pisau sesuai skala pada mesin potong dan pengaturan kecepatan motor serta temperatur pada mesin ekstruder. Jika aktivitas ini tidak dilaksanakan seperti ketentuan teknis yang sebenarnya, maka dipastikan produk akan tidak sesuai dengan ukuran kualitas yang sudah ditetapkan.
F. Analisis Probabilitas Sukses Tiap Aktivitas
Probabilitas suatu aktivitas sukses (Ri) menunjukkan kemungkinan suatu
aktivitas tertentu berhasil sukses sesuai tujuan (tidak terdapat error). Hasil perkalian keseluruhan nilai ini merupakan gambaran tentang seberapa besar keandalan operator
(human reliability) dalam melakukan pekerjaan dengan hasil yang sesuai harapan.
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa performansi operator saat ini masih belum baik karena nilai keandalan yang diperoleh lebih kecil dari 1, yaitu 0,6718.
G. Analisis Metoda HECA (Human Error Criticality Analysis)
Metoda HECA yang digunakan dalam penelitian ini merupakan suatu metoda penilaian keandalan manusia dengan pendekatan kuantitattif. Metoda lain yang bisa digunakan untuk penilaian keandalan manusia adalah metoda THERP. Dibandingkan dengan THERP analisis metoda HECA ini lebih praktis. Dengan metoda ini dapat diketahui kejadian human error kritis dan aktivitas kritis, dimana hal ini tidak dapat diketahui jika yang digunakan adalah metoda THERP.
Meskipun demikian metoda ini juga mempunyai keterbatasan, yaitu dapat menjadi sangat komplek bila diaplikasikan untuk suatu sistem yang lebih besar. Keterbatasan ini tentunya dapat dikembangkan dengan versi komputerisasinya. Kelemahan lain metoda ini adalah sangat mengandalkan pada beberapa orang yang betul-betul ahli dalam melakukan estimasi error.
H. Analisis Pengujian Validitas dan Reliabilitas Instrumen
Uji validitas dilakukan untuk menguji butir-butir kuesioner, dengan menggunakan teknik korelasi Product Moment dari Karl Pearson. Selanjutnya butir- butir kuisioner yang valid diuji tingkat reliabilitasnya dengan menggunakan teknik
alpha cronbach. Hasil pengujian validitas menyatakan setiap butir-butir pertanyaan
memiliki nilai korelasi yang lebih besar dari nilai kritisnya. Sedangkan untuk pengujian keandalan (realibilitas) diperoleh nilai α hitung (Cronbach's Alpha) lebih kecil dari α standard (Cronbach's Alpha Based on Standardized Items). Berdasarkan perhitungan ini dapat disimpulkan kuesioner yang disusun sudah sangat layak untuk dilanjutkan pada tahapan pengumpulan data.
I. Analisis Faktor Dominan Penyebab Human Error
Faktor dominan penyebab human error diperoleh dari hasil pengolahan data kuesioner dengan menggunakan software SPSS 14.0 for windows Evaluation Version. Untuk mempermudah dalam melakukan analisis terhadap hasil jawaban pada kuesioner, maka selanjutnya rancangan yang akan dilakukan didasari pada ketentuan yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya yaitu pada Bab IV sub bab 4.2.3 Metoda Analisis. Berdasarkan ketentuan tersebut diperoleh 4 (empat) faktor dominan dari 12 faktor yang didefinisikan oleh Meister sebagai faktor yang menjadi penyebab munculnya human error.
J. Analisis Rancangan Sistem Pencahayaan
Seperti paparan pada bagian terdahulu, rancangan yang akan dilakukan lebih dititikberatkan pada aktivitas yang memiliki probabilitas terjadinya kegagalan paling besar, yaitu set-up pada mesin potong dan mesin ekstruder. Dari enam faktor yang muncul sebagai penyebab kesalahan dalam melakukan aktivitas set-up ini tiga diantaranya yang sangat memungkinkan untuk diperbaiki, yaitu sistem pencahayaan, model perhitungan pemberian bonus dan analisis kebutuhan pelatihan karyawan. Ketiga faktor ini akan dirancang dengan menggunakan beberapa teori-teori yang relevan sehingga hasil rancangan diharapkan dapat digunakan untuk masa akan datang.
K. Analisis Rancangan Sistem Pencahayaan
Menurut The Chartered Institution of Building Services idealnya luminansi yang dibutuhkan untuk membantu operator supaya dapat melakukan pekerjaan set-up dengan baik pada unit yang dimaksud adalah sebesar 500 lux. Hal ini dikarenakan tingkat ketelitian operator dalam melakukan pemeriksaan jarak mata potong ataupun pada mesin ekstruder cukup tinggi. Namun pada kenyataannya luminansi yang ada saat ini hanya berkisar pada 40-50 lux. Untuk mendapatkan tingkat luminansi tersebut maka jenis lampu yang sebaiknya digunakan adalah lampu TL sebanyak 2 buat dengan masing-masing daya 200 watt (memiliki nilai manfaat lebih besar dari 2 jenis lainnya) yaitu sebesar 8,20. Lampu ini dipasang dengan ketentuan
• Tinggi lampu dari lantai hendaknya 3,04 meter dan membentuk sudut 600 dari mata pengamat secara horizontal, hal ini akan menghindari dampak/efek bayangan dan efek silau.
• Sebaiknya sistem pemasangan menggunakan model direct lighting system sehingga lampu mesti dilengkapi dengan fitting (kap lampu) berbentuk pemantul penyebar, hal ditujukan supaya pendistribusian cahaya lebih fokus kearea panel tempat operator melakukan set-up tersebut.
L. Analisis Rancangan Model Pemberian Bonus (insentif)
Pemberian bonus (insentif) adalah satu cara yang dianggap mempengaruhi motivasi pekerja agar bekerja dengan lebih baik. Dari beberapa model yang sering digunakan oleh para praktisi untuk perhitungan insentif ini terdapat dua model diantaranya yang bisa dipakai sebagai dasar perbaikan dari sistem pembayaran upah untuk karyawan yang dikelola oleh Koperasi Semen Padang, model tersbut adalah
pembayaran dengan tingkat efisiensi dan partisipasi rendah (x,p<1) serta pembayaran
berdasarkan prestasi kerja kelompok. Kedua model ini akan diusulkan sebagai solusi
terhadap masalah-masalah yang berhubungan dengan penurunan motivasi kerja sehingga jumlah produk cacat dapat dikurangi pada masa akan datang.
M.Analisis Kebutuhan Pelatihan Karyawan
Tingginya jumlah produk cacat dan penurunan motivasi karyawan adalah merupakan beberapa gejala yang dapat dijadikan dasar perlunya pelatihan bagi karyawan. Jika dilihat dari upaya yang selama ini dilakukan oleh perusahaan maka usaha pencapaian untuk meningkatkan pengetahuan, keterampilan dan sikap karyawan belum terlaksana, karena pelatihan yang diberikan masih memiliki kelemahan, terutama dalam hal :
• Kemampuan untuk beradaptasi dengan perkembangan teknologi sangat lemah, karena pengetahuan yang diberikan hanya berdasarkan pengalaman saja sementara perusahaan harus mampu mengimbangi perkembangan tersebut untuk bisa lebih
survive dalam bersaing.
• Belum menjawab kebutuhan pengembangan untuk karyawan, sehingga tanggung jawab yang diberikan tidak berorientasi pada masa datang. Hal ini dikarenakan budaya kerja yang hanya mengandalkan pengalaman masa lalu sudah menjadi tradisi.
Model yang diusulkan terhadap analisis kebutuhan pelatihan dalam penelitian ini adalah mencoba untuk mengakomodir kekurangan-kekurangan saat ini dengan cara merancang suatu prosedur pelatihan untuk pengembangan karyawan pada masa datang sehingga pengetahuan yang dimiliki oleh karyawan mampu mengimbangi arah kebijakan dan sasaran organisasi (selengkapnya dapat dilihat pada gambar 6.11).