43 BAB IV
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Dalam bab ini penulis mengumpulkan dan mengolah data untuk mengukur nilai produktivitas dari aktivitas pemeliharaan gedung di PT. XYZ. Dimana data – data yang diperoleh pada bab ini akan digunakan untuk mengukur nilai indikator performansi yang menunjukan tingkat efisiensi dan efektifitas penggunaan sumber daya manusia, penyelesaian waktu maintenance request, deviasi waktu penyelesaian maintenance request, man hour, dan biaya yang dikeluarkan untuk penyelesaian maintenancerequest.
4.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Omax untuk melakukan pengukuran produktivitas, dengan menggunakan kriteria – kriteria yang akan dijadikan alat pengukuran produktivitas sebagai berikut:
1. Kriteria Efisiensi
Merupakan kriteria terkait dengan penggunaan tenaga kerja, material, modal, sehemat mungkin.
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑠𝑡 𝑇𝑒𝑛𝑎𝑔𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎
Penjelasan:
Rasio ini menunjukan berapa banyak jumlah maintenance request yang dapat diselesaikan oleh tiap tenaga kerja yang ada pada bagian maintenance.
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 2 = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑠𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑠𝑡
Penjelasan:
Rasio ini menunjukan berapa jumlah biaya yang dikeluarkan dari tiap maintenance request yang diselesaikan.
2. Kriteria Efektivitas
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 3 = 𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑒𝑙𝑒𝑠𝑎𝑖𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑠𝑡
Penjelasan:
Rasio ini menjelaskan mengenai deviasi waktu pengerjaan dari tiap maintenance request yang ada
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 4 = 𝐽𝑢𝑚𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑠𝑡 𝑀𝑎𝑛 𝐻𝑜𝑢𝑟
Penjelasan:
Rasio ini menunjukan banyaknya maintenance request yang akan dikerjakan dibandingkan dengan jumlah waktu kerja yang ada.
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 5 = 𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑒𝑙𝑒𝑠𝑎𝑖𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑛 𝐻𝑜𝑢𝑟
Penjelasan:
Rasio ini menunjukan deviasi pengerjaan maintenance request dibandingkan dengan waktu kerja yang ada.
Setelah ditetapkan ratio – ratio apa saja yang akan diukur dan dihitung pada tugas akhir ini. Langkah selanjutnya adalah penulis melakukan pengumpulan data dari lini produksi yang akan diolah lebih lanjut sebagai berikut:
Tabel 4.1 Data Lini Produksi Building Management
Sumber : Report bulanan BM 1 Januari 2012 – 30 Juni 2014
Mtn. Req Man Power Cost Deviasi Man Hour (case) (Mp) (Rpx1000) (%) (Hour) Januari 18 7 38,550 20 8 Februari 18 7 38,900 19 8 Maret 15 7 32,000 18 8 April 22 7 45,340 25 8 Mei 20 7 42,356 19 8 Juni 18 7 39,500 15 8 Juli 22 7 43,742 25 8 Agustus 17 7 40,890 16 8 September 18 7 39,450 18 8 Oktober 19 7 44,750 17 8 November 23 7 43,250 24 8 Desember 20 7 44,765 16 8 Januari 17 7 42,750 18 8 Februari 19 7 45,598 15 8 Maret 16 7 40,236 19 8 April 15 7 41,000 13 8 Mei 20 7 47,608 20 8 Juni 16 7 42,053 18 8 Juli 18 7 42,899 20 8 Agustus 19 7 47,890 25 8 September 23 7 49,725 21 8 Oktober 22 7 48,560 11 8 November 18 7 43,400 19 8 Desember 19 7 44,750 18 8 Januari 25 7 49,673 25 8 Februari 25 7 48,250 24 8 Maret 26 7 49,325 23 8 April 23 7 52,287 25 8 Mei 22 7 47,703 27 8 Juni 28 7 50,800 20 8 2012 2013 2014 Tahun
Secara singkat data yang dikumpulkan dapat dijelaskan sebagai berikut: Maintenance request : Data ini menunjukan banykanya maintenance
request yang ada pada bagian BM tiap bulan Man power : Data ini merupakan data yang menunjukan
banyaknya tenaga kerja yang melakukan penyelesaian maintenance request
Cost : Data ini merupakan data yang menunujukan biaya yang dikeluarkan dalam pengerjaan maintenance request
Deviasi : Data ini merupakan data yang menunjukan deviasi target dan actual waktu penyelesaian maintenance request
Man hour : Data ini merupakan data yang menunjukan data jumlah waktu kerja dari aktivitas maintenance
Dimana data yang akan digunakan pada tugas akhir ini adalah data yang diperoleh selama 2,5 tahun dikelompokkan menjadi data triwulan, sehingga kriteria produktivitas pada aktivitas kerja maintenance PT. XYZ yang telah diubah dalam bentuk ratio, diperoleh hasil pengukuran data yang digambarkan pada tabel 4.1 dibawah, yakni tabel ratio produktivitas maintenance sebagai berikut:
Tabel 4.2 Ratio Produktivitas Maintenance PT. XYZ
Sumber : Report bulanan BM 1 Januari 2012 – 30 Juni 2014
Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5
case/mp Rp/case %/case case/hour %/hour
Triwulan 1 2.43 2145.37 1.12 2.13 2.38 Triwulan 2 2.86 2124.38 0.97 2.50 2.46 Triwulan 3 2.71 2195.08 1.03 2.38 2.46 Triwulan 4 2.95 2157.98 0.91 2.58 2.38 Triwulan 5 2.48 2476.45 1.01 2.17 2.17 Triwulan 6 2.43 2580.68 1.00 2.13 2.13 Triwulan 7 2.86 2355.25 1.11 2.50 2.75 Triwulan 8 2.81 2324.55 0.83 2.46 2.00 Triwulan 9 3.62 1938.01 0.95 3.17 3.00 Triwulan 10 3.48 2085.32 1.01 2.88 3.00 Rata2 2.86 2238.31 0.99 2.49 2.47 Terbaik 3.62 2580.68 1.12 3.17 3.00 Terburuk 2.43 1938.01 0.83 2.13 2.00 Tahun
4.2 Pengolahan Data
Setelah dilakukan perhitungan nilai produktivitas tiap triwulan dari ratio yang ada. Tahapan berikutnya dalam bab pengolahan data ini adalah membuat matriks tabel Omax, untuk megetahui ratio mana yang menyebabkan turunnya produktivitas kerja bagian Building Maintenance.
Untuk membuat tabel Omax, penulis melakukan langkah – langkah pembuatan tabel Omax secara sederhana sebagai berikut:
1. Nilai kriteria preformansi menggunakan data pada triwulan 10
2. Nilai level 0 menggunakan nilai terburuk, nilai level 3 menggunakan nilai rata – rata, dan nilai level 10 menggunakan nilai terbaik
3. Nilai untuk level 1 dan 2 dihitung menggunakan metode interpolasi sebagai berikut:
𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 1 = 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 3 +(𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 3 − 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 0)
𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 0 𝑥 (𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 3 − 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 0) Nilai untuk level 4 – 9 dihitung menggunakan metode interpolasi sebagai berikut:
𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 4 = 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 10 + (𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 10 − 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 3)
𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙 3 𝑥 (𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 10 − 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 3) 4. Sedangkan untuk pembobotan dalam pengolahan data ini penulis
menggunakan penentuan prioritas nilai dari tiap perbandingan kriteria sebagai berikut:
Tabel 4.3 Pembobotan Nilai Pada Tiap Ratio
Sumber : KPI Three Diagram BM Section 2014
Keterangan:
Jauh sangat penting 0.4 Sangat penting 0.25
Lebih penting 0.2
Sedikit penting 0.1
Sama penting 0.05
Pembobotan ini didasarkan pada konsep balanced scorecard PT. XYZ dimana penyusunan pengambilan keputusan harus diperhatikan dari sisi financial
(biaya yang timbul dari aktifitas maintenance request) dan customer satisfaction
(maintenance request yang terselesaikan dan deviasi waktu penyelesaian
maintenance request).
Dari perbandingan nilai kriteria tersebut kemudian dihitung nilai bobotnya. Perhitungan nilai bobot dihitung dari rata – rata tiap baris yang ada sehingga diperoleh hasil bobot sebagai berikut:
1 2 3 4 5 1 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 2 0,4 0,4 0,2 0,4 0,2 3 0,25 0,25 0,4 0,25 0,4 4 0,1 0,05 0,1 0,1 0,1 5 0,2 0,25 0,25 0,2 0,25 Ratio 1 2 3 4 5 Bobot 5 32 31 9 23
Dari hasil perhitungan tiap komponen untuk membuat matriks Omax, maka secara singkat dapat diperoleh hasil perhitungan produktivitas secara parsial, dapat digambarkan pada tabel 4.3 berikut, yakni tabel matriks indikator performansi:
Tabel 4.4 Matriks Indikator Performansi
Sumber : Pengolahan Data
Dari hasil omax tersebut kemudian penulis mengukur nilai performansi dari tiap triwulan yang datanya sedang diuji. Dari hasil pengujian data 10 triwulan yang ada, dapat kita lihat grafik indikator performansi dari data yang diperoleh penulis ditunjukan pada gambar 4.1 berikut:
Kriteria Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5
Performansi 3,48 2085,32 1,01 2,88 3,00 Target 10 3,62 2580,68 1,12 3,17 3,00 9 3,51 2531,77 1,10 3,07 2,92 8 3,40 2482,86 1,09 2,97 2,85 7 3,29 2433,95 1,07 2,88 2,77 6 3,19 2385,04 1,05 2,78 2,70 5 3,08 2336,13 1,03 2,68 2,62 4 2,97 2287,22 1,01 2,58 2,55 3 2,86 2238,31 0,99 2,49 2,47 2 2,72 2138,21 0,94 2,37 2,31 1 2,57 2038,11 0,89 2,25 2,16 0 2,43 1938,01 0,83 2,13 2,00 Skor 8 0 2 7 10 Bobot % 5 32 31 9 23 Nilai 40 0 62 63 230 395 OMAX Indikator performansi
Gambar 4.1 Indeks Performansi Sebelum Improvement
Langkah berikutnya setelah mengetahui nilai indikator performansi dari tiap triwulan yang ada, penulis melakukan pendataan terhadap skor dari tiap ratio pada 10 triwulan data yang diamati, hasil pendataan skor tiap ratio ini dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut:
Tabel 4.5 Tabel Hasil Perhitungan Skor Tiap Ratio
Sumber : Report bulanan BM 1 Januari 2012 – 30 Juni 2014 Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5
Triwulan 1 0 3 10 0 3 Triwulan 2 3 3 3 3 0 Triwulan 3 2 3 6 2 3 Triwulan 4 3 4 3 3 3 Triwulan 5 1 8 5 1 2 Triwulan 6 0 9 5 1 2 Triwulan 7 3 6 9 3 7 Triwulan 8 3 6 1 3 1 Triwulan 9 8 1 3 8 10 Triwulan 10 8 0 2 7 10 475 231 379 332 471 498 674 288 467 395 0 100 200 300 400 500 600 700 800 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 In d e ks Per for m an si Triwulan
Dari data yang ada, penulis melakukan pengategorian skor, untuk dapat diolah dan diketahui ratio mana yang bernilai rendah sehingga dapat dilakukan perbaikan nilai ratio untuk meningkatkan nilai produktivitas. Pengelompokan skor tersebut sebagai berikut:
Skor 0 - 2 : Sangat buruk (SBU) Skor 3 – 4 : Buruk (BU)
Skor 5 – 6 : Sedang (S) Skor 7 – 8 : Baik (BA)
Skor 9 – 10 : Sangat baik (SBA)
Dari pengategorian nilai yang telah dibuat, penulis melakukan pengelompokan data dari hasil pengategorian skor, data ini dibuat dengan cara mengelompokan seberapa banyak (frekuensi) dari tiap ratio pada satu kategori, secara singkat dapat digambarkan pada table 4.5 berikut:
Tabel 4.6 Tabel Frekuensi Sebaran Hasil Skoring Ratio
Sumber : Report bulanan BM 1 Januari 2012 – 30 Juni 2014
Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5
SBU 4 2 2 4 4
BU 4 4 3 4 3
S 2 3
BA 2 1 2 1
Pada penelitian ini penulis melakukan pengelompokan data dari ratio mana saja yang sering mendapatkan nilai buruk dan sangat buruk, untuk kemudian data hasil pengelompokan ini akan diolah pada bab 5 yakni analisa hasil.
