1
Penentuan Lokasi Kantor Cabang
Perusahaan Jasa Servis Pembangkit Listrik
Gita Widi BhawikaI NyomanPujawan
InstitutTeknolog SepuluhNopember Surabaya
gita@mmt.its.ac.id
Abstrak
PT.X adalah perusahaan jasa operasi dan pemeliharaan pembangkit listrik. PT. X yang hanya memiliki kantor di Sidoarjo ini berencana mendirikan sebuah kantor cabang dengan tiga kota alternatif pilihan, yaitu Jakarta, Semarang, dan Medan. Tujuan dari kebijakan ini adalah untuk menentukan lokasi kantor cabang PT. X dan untuk meminimalkan biaya transportasi karyawan dari kantor ke lokasi pembangkit listrik. Model transportasi dilakukan untuk menentukan kota alternatif dengan biaya transportasi terendah. Dari model ini juga didapatkan alokasi karyawan dari kantor pusat dan kantor cabang ke pembangkit listrik milik klien. Hasil Metode Transportasi menunjukkan bahwa dari tiga lokasi kota alternatif didapatkan biaya transportasi terendah adalah Jakarta (Rp8.769.277.711), disusul oleh Semarang (Rp10.375.888.100), dan Medan (Rp17.773.045.320). Selain itu, biaya transportasi pegawai pada tahun 2013 dibandingkan 2012 turun sebesar 42,58%. Hal itu membuktikan bahwa dengan penambahan kantor cabang, maka biaya transportasi dapat ditekan terkait penentuan lokasi.
Kata kunci: Pemilihan Lokasi, Model Transportasi,Alokasi Karyawan, Biaya
2 Abstract
PT. X is operation and maintenance service company for power plant. PT. X which only has an office in Sidoarjois planning to set up a branch office with three alternatives, namely Jakarta, Semarang and Medan. This strategy objectives are to determine the branch office location and to minimize the employee’s transportation cost. Transportation Model was conducted to determine alternative cities with the lowest transportation cost. This model also obtained the allocation of employees that transported from head office and branch office to client’s power plant. The result showed that from those three city candidates, Jakarta has the lowest transportation cost (Rp8.769.277.711), followed by Semarang, (Rp10.375.888.100), and Medan (Rp17.773.045.320). Moreover, transportation cost for employee in 2013 compared with 2012 decreased by 42.58%. It was proved that branch office establishment can reduce employee’s transportation cost related to office location decision.
Keywords: Location Decision, Transportation Model, Employee’s Allocation,
3
PENDAHULUAN
PT. X adalah perusahaan jasa servis dan perawatan pembangkit listrik. Perusahaan ini berencana mendirikan sebuah kantor cabang sebagai salah satu strateginya untuk meningkatkan pelayanan kepada klien. Pihak pengambil keputusan telah mempertimbangkan tiga kota alternatif adalah Jakarta, Medan, dan Semarang.
Salah satu alasan pengambilan kebijakan ini karena pemerintah mengeluarkan Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) tahun 2012-2021 (PT. PLN (Persero), 2012) yang membuka kesempatan kepada pihak swasta untuk bergerak di bidang penyediaan listrik demi pemerataan dan peningkatan elektrifikasi ke seluruh pelosok Indonesia.
Dalam RUPTL tersebut (PT. PLN (Persero), 2012) menyebutkan bahwa, dengan menggunakan asumsi pertumbuhan ekonomi sepuluh tahun mendatang rata-rata 6,9% per tahun dan bergerak dari realisasi kebutuhan tenaga listrik tahun 2011, proyeksi penjualan tenaga listrik pada tahun 2021 diperkirakan akan mencapai 358 TWh, atau mengalami pertumbuhan rata-rata 8,7% selama 10 tahun mendatang. Beban puncak pada tahun 2021 diproyeksikan akan mencapai 62.000 MW. Untuk memenuhi kebutuhan tenaga listrik tersebut, diprogramkan pembangunan pembangkit listrik baru untuk periode 2012-2021 sebesar 57.000 MW, diantaranya yang akan dibangun oleh PT PLN sebesar 3.757 MW dan
Independent Power Producer (IPP) sebesar 6.290 MW.
Berdasarkan paparan RUPTL PT PLN tahun 2011-2020 di atas, maka dengan diprogramkannya pembangunan pembangkit listrik di seluruh pelosok Indonesia oleh PT PLN dan IPP tersebut, maka terbukalah peluang PT. X untuk mengembangkan pasarnya. Selain itu, PT. X sudah memiliki klien di pulau-pulau terbesar di Indonesia seperti Kalimantan, Jawa, dan Sumatera. Sehingga, PT. X berpotensi untuk memperbesar ekspansi pasarnya kepada pelanggan-pelanggan baru, sekaligus juga menjaga relasi dan servis yang maksimal kepada pelanggan lama.
Kondisi tersebut menyebabkan mobilitas karyawan PT. X sangat tinggi. Hal ini disebabkan mereka harus bolak balik dari kantor pusat di Sidoarjo ke pembangkit milik pelanggan tersebut untuk memberikan servisnya. Padahal karyawan PT. X harus tetap memberikan servis yang maksimal kepada pelanggan.
4 Penentuan lokasi kantor cabang adalah hal yang sangat kritis (Randhawa dan West, 1995), dimana kesalahan pengambilan keputusan terkait pendirian kantor cabang akan menghabiskan biaya yang cukup besar. Namun, jika penentuan lokasi dilakukan dengan tepat maka perusahaan berpotensi meningkatkan keuntungan mereka karena biaya-biaya seperti biaya transportasi dapat diminimalisasi.
Penelitian sebelumnya terkait penentuan lokasi telah dilakukan dengan berbagai metode antara lain seperti Model Transportasi (Randhawa dan West, 1995; Zhang, Johnson dan Sutherland, 2011), Analytic Hierarchy Process (AHP) (Viswanadham dan Kameshwaran, 2007),dan Analytic Network Process (ANP) (Tuzkaya dkk., 2008; Guneri dkk., 2009; Çelebi dkk., 2010).
Karena manajemen harus mempertimbangkan strategi jangka panjang dan yakin bahwa kantor yang akan dibangun di lokasi tertentu akan menurunkan biaya transportasi, maka penulis menawarkan solusi penentuan lokasi kantor cabangmetode transportasi. Model transportasi dilakukan de bertujuan untuk mendapatkan nilai objektif berupa biaya transportasi minimal dari semua kandidat lokasi serta alokasi pegawai yang dipindahkan.Diharapkan hal ini akan membantu PT. X dalam menentukan lokasi kantor cabangnya.
METODE
Model transportasi digunakan untuk meminimalisasi biaya perjalanan dinas pegawai PT. X dari kantor ke lokasi pembangkit milik klien. Data yang digunakan adalah data primer yaitu lokasi alternatif kantor cabang. Data ini didapatkan dari wawancara langsung dengan pihak pengambil keputusan PT. X. Selain itu juga diperlukan data sekunder perusahaan, antara lain periode kontrak PT. X dengan klien, jadwal servis karyawan, jumlah pegawai yang bepergian, dan biaya perjalanan pegawai dari kantor ke pembangkit milik klien serta lokasi pembangkit klien. Model transportasi kemudian disusun seperti pada Gambar 1.
5 Gambar1. Model Transportasiuntuk PT. X
Formulasi matematis dari model transportasi tersebut adalah: 1. VariabelKeputusan:
xij = jumlahkaryawan yang dialokasikandarikantorikepembangkit j 2. FungsiTujuan:
FungsiTujuandaripermasalahaniniadalahuntukmenentukanjumlah yang dikirim yang tidakdiketahui yang akanmeminimalkan total biayatransportasipegawaidarikantorikepembangkitlistrikmilikklien j yang memenuhibataspasokandankebutuhan, sehingga
min ∑𝑛𝑖=1(∑𝑚𝑗=1𝑐𝑖𝑗𝑥𝑖𝑗) (1)
3. FungsiPembatas:
a. Jumlahkaryawan yang dialokasikantidakmelebihi total karyawan di kantori
∑𝑛𝑖=1𝑥𝑖𝑗 = 𝐷𝑗 ∀𝑗 (2)
b. Semuapermintaanklien di pembangkit j terpenuhi
∑𝑚𝑖=1𝑥𝑖𝑗 ≤ 𝐾𝑖𝑌𝑖 ∀𝑗 (3) 4. Keterangan: i = indekskantor (1,2,..n) j = indekspembangkit (1,2,…m) Dj = permintaandaripembangkit j Ki = jumlahkaryawan di kantori cij = biayatransportasikaryawandarikantorikepembangkit j
6 Kemudian model tersebut diselesaikan dengan perangkat lunak. Karena memiliki tiga alternatif kantor cabang, sehingga penulis menggunakan model ini sebanyak 15model untuk alokasi karyawan, yaitu
1. Untuk mendapatkan biaya transportasi minimum (C1) dan alokasi pegawai dari Sidoarjo dan Semarang ke pembangkit, masing-masing untuk tahun 2013, 2014, 2015, 2016, dan 2017.
2. Untuk mendapatkan biaya transportasi minimum (C2) dan alokasi pegawai dari Sidoarjo dan Jakarta ke pembangkit, masing-masing untuk tahun 2013, 2014, 2015, 2016, dan 2017.
3. Untuk mendapatkan biaya transportasi minimum (C3) dan alokasi pegawai dari Sidoarjo dan Medan ke pembangkit, masing-masing untuk tahun 2013, 2014, 2015, 2016, dan 2017.
HASIL DAN PEMBAHASAN Rekapitulasi Biaya Transportasi
Hasil/output dari model transportasi adalah total biaya transportasi dan alokasi pegawai. Berikut ini adalah hasil perhitungan model transportasi dengan asal kantor pusat dan seluruh kandidat kantor cabang ke lokasi pembangkit sesuai dengan permintaan klien untuk tahun 2013, 2014, 2015, 2016, dan 2017.
Tabel 1. RekapitulasiHasilPerhitunganBiayaTransportasi
No. Tahun Biaya Transportasi (Rp)
Dengan Kandidat Lokasi Kantor Cabang Semarang Dengan Kandidat Lokasi Kantor Cabang Jakarta Dengan Kandidat Lokasi Kantor Cabang Medan 1 2013 Rp976.921.100 Rp848.448.711 Rp1.664.691.320 2 2014 Rp1.423.112.000 Rp1.162.887.000 Rp2.164.148.000 3 2015 Rp1.864.861.000 Rp1.837.576.000 Rp3.036.954.000 4 2016 Rp2.957.071.000 Rp2.383.656.000 Rp5.246.701.000 5 2017 Rp3.153.923.000 Rp2.536.710.000 Rp5.660.551.000 Jumlah Rp10.375.888.100 Rp8.769.277.711 Rp17.773.045.320
7
Rata-Rata Rp2.075.177.620 Rp1.753.855.422 Rp3.554.609.064
Dari Tabel 1, hasil perhitungan biaya transportasi dapat digambarkan pada gambar 2.
Gambar 2. GrafikRekapitulasiHasilPerhitunganBiayaTransportasi
Sementara itu, sebagai bahan perbandingan, biaya transportasi yang dikeluarkan PT. X untuk tahun 2012 adalah Rp3.058.712.500.
Rekapitulasi Alokasi Pegawai
Alokasi pegawai yang ditampilkan pada tabel di bawah ini merupakan rekapitulasi alokasi pegawai dengan kandidat alternatif Jakarta karena memiliki biaya transportasi terendah daripada kandidat alternatif lainnya.
Tabel 2. Alokasi Pegawai dengan Lokasi Kantor Sidoarjo dan Jakarta
No. Var. Keput Lokasi Kantor Tujuan Pembangkit Listrik
Alokasi Pegawai (personel) 2013 2014 2015 2016 2017 Jakarta Semarang Medan 0 500.000.000 1.000.000.000 1.500.000.000 2.000.000.000 2.500.000.000 3.000.000.000 3.500.000.000 4.000.000.000 2013 2014 2015 2016 2017
8 usan 1 X101 Sidoarjo PPDE 01 71 0 0 225 225 2 X103 Sidoarjo PPDE 03 181 181 181 181 181 3 X104 Sidoarjo PPDE 04 225 225 225 225 225 4 X105 Sidoarjo PLTA 05 42 42 42 42 42 5 X106 Sidoarjo PLTA 06 66 65 66 66 66 6 X114 Sidoarjo PLTU14 225 225 225 225 225 7 X126 Sidoarjo PLTU 26 0 0 0 14 10 8 X107 Sidoarjo PLTA 07 0 56 56 56 56 9 X108 Sidoarjo PLTU 08 0 124 124 124 124 10 X116 Sidoarjo PLTU 16 0 124 124 124 124 11 X127 Sidoarjo PLTU 27 0 0 224 450 450 12 X301 Jakarta PPDE 01 154 225 225 0 0 13 X302 Jakarta PPDE 02 259 259 259 259 259 14 X306 Sidoarjo PLTA 06 0 1 0 0 0 15 X309 Jakarta PLTG09 18 18 18 18 18 16 X311 Jakarta PLTU 11 0 124 124 124 124 17 X312 Jakarta PLTU 12 124 124 124 124 124 18 X315 Jakarta PLTU 15 0 0 0 930 930 19 X324 Jakarta PLTG 24 45 45 45 45 45 20 X325 Jakarta PLTA 25 6 42 42 42 42 21 X326 Jakarta PLTU 26 79 79 79 65 62 22 X327 Jakarta PLTU 27 0 0 226 0 0 23 X328 Jakarta PLTU 28 124 124 124 124 124 Jumlah 1619 2083 2533 3339 3456
KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Hasil Metode Transportasi menunjukkan bahwa dari tiga lokasi kota alternatif didapatkan biaya transportasi terendah adalah Jakarta (Rp8.769.277.711), disusul oleh Semarang (Rp10.375.888.100), dan Medan (Rp17.773.045.320).
Rata-rata biaya transportasi pegawai pada tahun 2013 dengan kantor perwakilan Jakarta sebesar Rp1.753.855.542,lebih rendah daripada biaya transportasi yang dikeluarkan PT. X
9 tahun 2012 tanpa kantor cabang, senilai Rp3.058.712.500. Sehingga terjadi penurunan biaya transportasi sebesar 42,58% jika kantor cabang yang terpilih adalah Jakarta.
Oleh sebab itu, lokasi kantor cabang yang dipilih adalah Jakarta. Selain itu, hal ini membuktikan bahwa dengan penambahan kantor cabang, maka biaya transportasi dapat ditekan.
Saran
Untuk perbaikan di masa mendatang, penulis memiliki saran sebagai berikut.
1. Untukperusahaan, agar lebihakurat, data proyeksiperjalanandinas yang dipakaibisalebihdaritahun 2017.
2. Untuk mengakomodasi pendapat dan brainstorming dari para pengambil keputusan, dapat digunakan analisis keputusan multikriteria seperti Analytical
Hierarchy Process (AHP), Analytical Network Process(ANP), dan sejenisnyadan hasilnya bisa diintegrasikan dengan hasil penelitian ini.
3. Bisa menambahkan faktor lainnya yang berpengaruh bagi penentuan lokasi seperti biaya pembangunan kantor, biaya akomodasi, pajak, biaya buruh, dll. Selain itu, tarif biaya transportasi agar ditentukan berbeda untuk setiap jabatan pegawai yang bepergian.
DAFTAR PUSTAKA
Çelebi, D., Bayraktar, D., & Bingöl, L. (2010). Analytical Network Process for logistics management: A case study in a small electronic appliances manufacturer.
Computers & Industrial Engineering, 58, 432–441.
Guneri, A. F., Cengiz, M., & Seker, S. (2009). A fuzzy ANP approach to shipyard location selection. Expert Systems with Applications, 36, 7996-7999.
PT. PLN (Persero). (2012). Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik 2012-2021. Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia: PT PLN (Persero).
Randhawa, S. U., & West, T. M. (1995). An Integrated Approach to Facility Location Problems. Computers and Industrial Engineering, 29, 261-265
Sarkis, J., & Sundarraj, R. (2002). Hub Location at Digital Equipment Corporation: A Comprehensive Analysis of Qualitative and Quantitative Factors. European
10 Tuzkaya, G., Önüt, S., Tuzkaya, U. R., & Gülsün, B. (2008). An analytic network process approach for locating undesirable facilities: An example from Istanbul, Turkey.
Journal of Environmental Management, 88, 970–983
Viswanadham, N., & Kameshwaran, S. (2007). A Decision Framework for Location Selection in Global Supply Chains. Proceedings of the 3rd Annual IEEE
Conference on Automation Science and Engineering, (pp. 704-709). Scottsdale,
USA.
Zhang, F., Johnson, D. M., & Sutherland, J. W. (2011). A GIS-based method for identifying the optimal location for a facility to convert forest biomass to biofuel.
