Pendahuluan
PT. XYZ merupakan
perusahaan industri yang memproduksi beton pracetak. Salah satu produksinya
yaitu membuat produk tiang pancang, dimana tiang pancang digunakan untuk bahan
dalam pembuatan bangunan yaitu seperti gedung pemerintahan, perumahan, rumah
sakit dan masih banyak lagi. Produksi PT. XYZ adalah make to order (MTO), maka semua produksinya sesuai dengan pesanan.
Produktivitas merupakan elemen penting bagi perusahaan untuk meningkatkan daya
saing perusahaan di era revolusi industri 4.0 yang dimulai pada tahun 2011
sampai sekarang. Yang perlu dilakukan untuk meningkatkan produktivitas yaitu
mengukur produktivitas agar mengetahui tolak ukur produktivitas yang telah dicapai
oleh perusahaan. Sehingga hal tersebut kemudian bisa menjadi bahan evaluasi
perusahaan agar dapat membuat perencanaan yang lebih baik kedepannya. Pada era
ini kemajuan pembangunan sangat meningkat dengan di dukungnya pemerataan
pembangunan di seluruh wilayah Indonesia. Dimana hal tersebut membuat
perusahaan industri beton mengalami banyak pemesanan. Karena banyaknya pemesanan tiang pancang membuat PT.
XYZ mengalami penurunan target produksi sehingga hal tersebut mengakibatkan
produktivitas menurun. Tentunya hal tersebut perlu dilakukan adanya evaluasi
untuk mengetahui penyebab terjadinya penurunan target produksi. Oleh sebab itu
perusahaan PT. XYZ perlu melakukan pengukuran produktivitas. Berikut adalah
perbandingan jumlah produksi dan target produksi tiang pancang pada tahun 2019
di PT. XYZ:
Tabel 1
Data Produksi Tiang Pancang Tahun
2019
|
Bulan |
Tiang Pancang Type
300x60x6A2 |
|
|
Jumlah Produksi |
Target Produksi |
|
|
Januari |
2069 |
2200 |
|
Februari |
1934 |
1900 |
|
Maret |
1902 |
1850 |
|
April |
1673 |
2120 |
|
Mei |
1835 |
1685 |
|
Juni |
1987 |
1900 |
|
Juli |
2100 |
2025 |
|
Agustus |
2014 |
1922 |
|
September |
2200 |
2025 |
|
Oktober |
1893 |
1985 |
|
November |
2143 |
2010 |
|
Desember |
2130 |
2055 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Dari hasil tabel diatas
adalah target produksi dan jumlah produksi perusahaan pada tahun 2019, produksi
perusahaan PT. XYZ mengalami penurunan dimana tidak memenuhi target produksi
yaitu pada bulan Januari 131 pcs, April 447 pcs, dan Oktober 92 pcs. Adanya
permasalahan tersebut, maka di perlukan suatu usulan atau perbaikan dengan menganalisis
produktivitas agar bisa memperbaiki kendala yang ada sehingga produktivitas
bisa meningkat.
Usulan perbaikan pada
penurunan produksi dilakukan dengan penerapan metode Marvin E. Mundel dan
Analisa SWOT. Kelebihan dari metode Marvin E. Mundel ini adalah dapat digunakan
untuk melihat peningkatan atau penurunan produktivitas secara spesifik atau
melihat input masing-masing.
Sedangkan kelebihan dari Analisa SWOT yaitu mampu mendeteksi setiap kelemahan dan
kelebihan perusahaan sehingga dapat meminimalisasi dampak atau konsekuensi yang
akan terjadi dimasa akan datang.
Dari hasil penelitian menggunakan metode Marvin E.
Mundel di dapatkan indeks produktivitas total terendah pada bulan April dengan
nilai indeks produktivitas sebesar 87,24%. Hal ini di sebabkan oleh kualitas
dan kemampuan tenaga kerja yang kurang memadai sehingga masih banyak jam kerja
yang tidak efektif, keterlambatan pengiriman material dari supplier dan
material yang tidak sesuai dengan standar quality
control, kenaikan harga biaya energi yang terus mengalami inflasi, dan
kerusakan pada mesin produksi sehingga biaya maintenance yang dikeluarkan relatif mahal. Sedangkan strategi yang
dapat diambil dari hasil analisa menggunakan metode Strengths, Weaknesses, Opportunities, dan Threats (SWOT) adalah strategi SO (Strengths Opportunities) dengan mendukung kebijakan pertumbuhan
yang agresif (strategi agresif) yaitu berupa pengembangan SDM (Sumber Daya
Manusia) dan pengembangan skala usaha perusahaan
Metode
Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT. XYZ yang beralamat di Kabupaten
Pasuruan, Jawa Timur, Indonesia.
Data
diambil secara langsung dengan melihat produktivitas yang ada di perusahaan.
Data primer didapatkan dari histori perusahaan tentang produktivitas pada tahun
2018, dan 2019 di departemen Perencanaan dan Evaluasi Produksi. Data sekunder
penelitian ini didapatkan dari pembagian kuesioner dan wawancara seluruh
stakeholder yang ada di perusahaan untuk mengambil data analisa Strengths,
Weaknesses, Opportunities, dan Threats (SWOT).
Hasil
Penelitian dan
Pembahasan
Hasil Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data
di lakukan dengan melakukan studi pustaka dan studi lapangan yang di dapatkan
dari histori perusahaan. Hasil dari pengumpulan data kemudian dilakukan
pengolahan data menggunakan metode Marvin E. Mundel dan Analisa SWOT untuk
mengukur tingkat produktivitas perusahaan.
Adapun data � data yang
di perlukan dalam pengukuran produktivitas menggunakan metode Marvin E. Mundel
dan Analisa SWOT ini adalah data jam operasional pabrik, data biaya tenaga
kerja, material, energi, dan maintenance
serta data output produksi pada tahun
2019.
Data Jam Operasional
PT.XYZ Tahun 2019
Berdasarkan data yang
diperoleh dari PT. XYZ, data jam operasional pabrik pada tahun 2019 dapat
dilihat pada tabel 1.
Tabel 1
Jam Operasional PT. XYZ Tahun 2019
|
Jam Operasional |
||
|
No |
Periode 2019 |
Jumlah Jam Operasional (Jam) |
|
1. |
Januari |
594 |
|
2. |
Februari |
528 |
|
3. |
Maret |
572 |
|
4. |
April |
572 |
|
5. |
Mei |
594 |
|
6. |
Juni |
550 |
|
7. |
Juli |
594 |
|
8. |
Agustus |
594 |
|
9. |
September |
550 |
|
10. |
Oktober |
594 |
|
11. |
November |
572 |
|
12. |
Desember |
572 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Biaya Tenaga Kerja
PT.XYZ Tahun 2019
Berikut data biaya tenaga
kerja pada PT. XYZ pada tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2
Data
Biaya Tenaga Kerja PT. XYZ Tahun 2019
|
Biaya
Tenaga Kerja |
||
|
No |
Periode
2019 |
Jumlah
Biaya (Rp) |
|
1. |
Januari |
Rp� 4.048.996.036 |
|
2. |
Februari |
Rp� 3.669.514.052 |
|
3. |
Maret |
Rp� 3.999.393.260 |
|
4. |
April |
Rp� 3.939.176.800 |
|
5. |
Mei |
Rp� 4.199.072.400 |
|
6. |
Juni |
Rp� 3.907.330.000 |
|
7. |
Juli |
Rp� 4.211.578.800 |
|
8. |
Agustus |
Rp� 4.144.878.000 |
|
9. |
September |
Rp� 3.806.970.000 |
|
10. |
Oktober |
Rp� 3.965.619.600 |
|
11. |
November |
Rp� 4.015.450.400 |
|
12. |
Desember |
Rp� 4.039.536.800 |
|
|
Total |
Rp 47.947.516.148 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Biaya Material
PT.XYZ Tahun 2019
Berikut
data biaya material yang digunakan pada PT. XYZ pada tahun 2019 dapat dilihat
pada tabel 3 sebagai berikut.
Tabel
3
Data
Biaya Material PT. XYZ Tahun 2019
|
Biaya
Material |
||
|
No |
Periode
2019 |
Jumlah
Biaya (Rp) |
|
1. |
Januari |
Rp���� 517.250.000 |
|
2. |
Februari |
Rp���� 483.500.000 |
|
3. |
Maret |
Rp���� 475.500.000 |
|
4. |
April |
Rp���� 418.250.000 |
|
5. |
Mei |
Rp���� 458.750.000 |
|
6. |
Juni |
Rp���� 496.750.000 |
|
7. |
Juli |
Rp���� 525.000.000 |
|
8. |
Agustus |
Rp���� 503.500.000 |
|
9. |
September |
Rp���� 550.000.000 |
|
10. |
Oktober |
Rp���� 473.250.000 |
|
11. |
November |
Rp���� 535.750.000 |
|
12. |
Desember |
Rp���� 532.500.000 |
|
|
Total |
Rp� 5.970.000.000 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Biaya Energi PT.XYZ
Tahun 2019
Berikut data biaya energi
pada PT. XYZ pada tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut.
Tabel
4
Data
Biaya Energi PT. XYZ Tahun 2019
|
Biaya
Energi |
||
|
No |
Periode
2019 |
Jumlah
Biaya (Rp) |
|
1. |
Januari |
Rp� 1.003.465.000 |
|
2. |
Februari |
Rp���� 937.990.000 |
|
3. |
Maret |
Rp���� 922.470.000 |
|
4. |
April |
Rp���� 811.405.000 |
|
5. |
Mei |
Rp���� 889.975.000 |
|
6. |
Juni |
Rp���� 963.695.000 |
|
7. |
Juli |
Rp� 1.018.500.000 |
|
8. |
Agustus |
Rp���� 976.790.000 |
|
9. |
September |
Rp� 1.067.000.000 |
|
10. |
Oktober |
Rp���� 918.105.000 |
|
11. |
November |
Rp� 1.039.355.000 |
|
12. |
Desember |
Rp� 1.033.050.000 |
|
|
Total |
Rp 11.581.800.000 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data
Biaya Maintenance PT.XYZ Tahun 2019
Berikut data biaya maintenance pada PT. XYZ pada tahun 2019
dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut.
Tabel
5
Data
Biaya Maintenance PT. XYZ Tahun 2019
|
Biaya Maintenance |
||
|
No |
Periode 2019 |
Jumlah Biaya (Rp) |
|
1. |
Januari |
�Rp������ 51.725.000 |
|
2. |
Februari |
�Rp������ 48.350.000 |
|
3. |
Maret |
�Rp������ 47.550.000 |
|
4. |
April |
�Rp������ 41.825.000 |
|
5. |
Mei |
�Rp������ 45.875.000 |
|
6. |
Juni |
�Rp������
49.675.000 |
|
7. |
Juli |
�Rp������
52.500.000 |
|
8. |
Agustus |
�Rp������
50.350.000 |
|
9. |
September |
�Rp������
55.000.000 |
|
10. |
Oktober |
�Rp��� ���47.325.000 |
|
11. |
November |
�Rp������
53.575.000 |
|
12. |
Desember |
�Rp������
53.250.000 |
|
|
Total |
�Rp����
597.000.000 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Harga Produk PT.XYZ
Tahun 2019
Berikut adalah harga produk pada PT. XYZ
Tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut.
Tabel
6
Data
Harga Produk PT. XYZ Tahun 2019
|
Harga Produk |
||
|
No |
Periode
2019 |
Harga Produk (Rp) |
|
1. |
Januari |
�Rp� 3.000.000 |
|
2. |
Februari |
�Rp� 3.000.000 |
|
3. |
Maret |
�Rp� 3.000.000 |
|
4. |
April |
�Rp� 3.000.000 |
|
5. |
Mei |
�Rp� 3.000.000 |
|
6. |
Juni |
�Rp� 3.000.000 |
|
7. |
Juli |
�Rp� 3.000.000 |
|
8. |
Agustus |
�Rp� 3.000.000 |
|
9. |
September |
�Rp� 3.000.000 |
|
10. |
Oktober |
�Rp� 3.000.000 |
|
11. |
November |
�Rp� 3.000.000 |
|
12. |
Desember |
�Rp� 3.000.000 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Hasil Produksi
PT.XYZ Tahun 2019
PT. XYZ menghasilkan
produk berupa beton, salah satu yang di produksi adalah produk tiang pancang.
Berikut adalah data hasil produksi pada PT. XYZ pada tahun 2019 dapat dilihat
pada tabel 7
sebagai berikut.
Tabel 7
Data Hasil Produksi PT. XYZ Tahun
2019
|
Hasil Produksi |
||
|
Periode |
Tiang
Pancang Type 300x60x6A2 |
|
|
Jumlah
Produksi (Batang) |
Target Produksi |
|
|
Januari |
2069 |
2200 |
|
Februari |
1934 |
1900 |
|
Maret |
1902 |
1850 |
|
April |
1673 |
2120 |
|
Mei |
1835 |
1685 |
|
Juni |
1987 |
1900 |
|
Juli |
2100 |
2025 |
|
Agustus |
2014 |
1922 |
|
September |
2200 |
2025 |
|
Oktober |
1893 |
1985 |
|
November |
2143 |
2010 |
|
Desember |
2130 |
2055 |
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Hasil Penjualan
Produk PT.XYZ Tahun 2019
Berdasarkan
dari data PT. XYZ hasil penjualan produk tiang pancang pada tahun 2019 dapat
dilihat pada tabel 8
sebagai berikut.
Tabel
8
Hasil
Penjualan PT. XYZ Tahun 2019
|
Hasil Penjualan |
||||
|
No |
Periode 2019 |
Harga Produk (Rp) |
Jumlah
Produksi (Batang) |
Output |
|
1. |
Januari |
Rp� 3.000.000 |
2069 |
Rp 6.207.000.000 |
|
2. |
Februari |
Rp� 3.000.000 |
1934 |
Rp 5.802.000.000 |
|
3. |
Maret |
Rp� 3.000.000 |
1902 |
Rp 5.706.000.000 |
|
4. |
April |
Rp� 3.000.000 |
1673 |
Rp 5.019.000.000 |
|
5. |
Mei |
Rp� 3.000.000 |
1835 |
Rp 5.505.000.000 |
|
6. |
Juni |
Rp� 3.000.000 |
1987 |
Rp 5.961.000.000 |
|
7. |
Juli |
Rp� 3.000.000 |
2100 |
Rp 6.300.000.000 |
|
8. |
Agustus |
Rp� 3.000.000 |
2014 |
Rp 6.042.000.000 |
|
9. |
September |
Rp� 3.000.000 |
2200 |
Rp 6.600.000.000 |
|
10. |
Oktober |
Rp� 3.000.000 |
1893 |
Rp 5.679.000.000 |
|
11. |
November |
Rp� 3.000.000 |
2143 |
Rp 6.429.000.000 |
|
12. |
Desember |
Rp� 3.000.000 |
2130 |
Rp 6.390.000.000 |
|
Total |
23880 |
Rp 71.640.000.000 |
||
Sumber: PT. XYZ (2020)
Data Indeks Harga
Berdasarkan
dari data PT. XYZ indeks harga pada tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 9
sebagai berikut.
Tabel
9
Data
Indeks Harga
|
Data
Indeks Harga |
||||
|
Bulan |
Tenaga Kerja |
Material |
Energi |
Maintenance |
|
Januari |
99,08 |
94,05 |
94,05 |
94,05 |
|
Februari |
98,41 |
89,95 |
89,95 |
89,95 |
|
Maret |
94,77 |
96,70 |
96,70 |
96,70 |
|
April |
104,75 |
80,59 |
80,59 |
80,59 |
|
Mei |
100,60 |
92,21 |
92,21 |
92,21 |
|
Juni |
98,99 |
94,17 |
94,17 |
94,17 |
|
Juli |
107,24 |
98,82 |
98,82 |
98,82 |
|
Agustus |
100,40 |
100,70 |
100,70 |
100,70 |
|
September |
102,60 |
100,14 |
100,14 |
100,14 |
|
Oktober |
94,07 |
86,44 |
86,44 |
86,44 |
|
November |
101,83 |
101,66 |
101,66 |
101,66 |
|
Desember |
103,07 |
97,35 |
97,35 |
97,35 |
Sumber:
PT. XYZ (2020)
Pengolahan
Data Menggunakan Metode Marvin E. Mundel
Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam pengolahan
data pada pengukuran produktivitas menggunakan metode Marvin E. Mundel. Adapun
tahapannya yaitu sebagai berikut.
Perhitungan Deflator
Perhitungan deflator
berdasarkan indeks harga yang selanjutnya nilai deflator digunakan untuk
memperoleh harga konstan dari masing � masing input. Nilai deflator dapat di hitung dengan rumus sebagai berikut:
Deflator��������� = 
Berikut perhitungan deflator input tenaga kerja untuk
periode Februari 2019
Deflator feb��� = 
Deflator
feb��� = 
Deflator
feb��� = 
Deflator feb��� = -0,01
Perhitungan deflator input tenaga kerja, material, energi,
dan maintenance dilakukan menggunakan
cara yang sama. Hasil perhitungan deflator dapat kita lihat pada tabel 10
sebagai berikut.
Tabel 10
Deflator
|
No |
Periode |
Deflator |
|||
|
Tenaga Kerja |
Material |
Energi |
Maintenance |
||
|
1 |
Januari |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
|
2 |
Februari |
-0,01 |
-0,04 |
-0,04 |
-0,04 |
|
3 |
Maret |
-0,04 |
0,03 |
0,03 |
0,03 |
|
4 |
April |
0,06 |
-0,14 |
-0,14 |
-0,14 |
|
5 |
Mei |
0,02 |
-0,02 |
-0,02 |
-0,02 |
|
6 |
Juni |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
|
7 |
Juli |
0,08 |
0,05 |
0,05 |
0,05 |
|
8 |
Agustus |
0,01 |
0,07 |
0,07 |
0,07 |
|
9 |
September |
0,04 |
0,06 |
0,06 |
0,06 |
|
10 |
Oktober |
-0,05 |
-0,08 |
-0,08 |
-0,08 |
|
11 |
November |
0,03 |
0,08 |
0,08 |
0,08 |
|
12 |
Desember |
0,04 |
0,04 |
0,04 |
0,04 |
Sumber: Pengolahan Data
Perhitungan Harga Konstan
Hasil perhitungan nilai
deflator selanjutnya digunakan untuk menghitung harga konstan masing � masing input menggunakan rumus sebagai berikut:
Harga konstan = 
Berikut perhitungan harga konstan terhadap
input biaya tenaga kerja:
Harga konstan feb = 
Harga konstan feb = 
Harga konstan feb = 
Harga
konstan feb = Rp3.669.762.209
Perhitungan harga konstan
input tenaga kerja, material, energi,
dan maintenance menggunakan rumus
yang sama. Hasil perhitungan harga konstan dapat dilihat pada tabel 11 Sebagai
berikut:
Tabel 11
Harga Konstan
|
Bulan |
Tenaga Kerja (Rp) |
Material (Rp) |
Energi (Rp) |
Maintenance (Rp) |
|
Januari |
4.048.996.036 |
517.250.000 |
1.003.465.000 |
51.725.000 |
|
Februari |
3.669.762.209 |
483.710.868 |
938.399.084 |
48.371.087 |
|
Maret |
4.001.133.761 |
475.366.058 |
922.210.153 |
47.536.606 |
|
April |
3.936.923.837 |
418.849.438 |
812.567.910 |
41.884.944 |
|
Mei |
4.198.428.313 |
458.839.768 |
890.149.149 |
45.883.977 |
|
Juni |
3.907.365.493 |
496.743.662 |
963.682.704 |
49.674.366 |
|
Juli |
4.208.113.095 |
524.733.867 |
1.017.983.702 |
52.473.387 |
|
Agustus |
4.144.325.869 |
503.144.241 |
976.099.828 |
50.314.424 |
|
September |
3.805.617.984 |
549.644.090 |
1.066.309.535 |
54.964.409 |
|
Oktober |
3.967.625.838 |
473.633.238 |
918.848.481 |
47.363.324 |
|
November |
4.014.336.207 |
535.316.852 |
1.038.514.692 |
53.531.685 |
|
Desember |
4.037.910.714 |
532.313.223 |
1.032.687.653 |
53.231.322 |
Sumber: Pengolahan Data
Perhitungan Total RIP (Resources Input Partial)
Setelah
mendapatkan harga konstan untuk setiap input
maka selanjutnya dilakukan perhitungan total Resources Input Partial (RIP) dengan rumus sebagai berikut:
RIP
total�������� = Biaya Tenaga Kerja + Biaya
Material + Biaya Energi + Biaya Maintenance
Perhitungan
RIP pada bulan Januari 2019 sebagai berikut:
RIP
total Januari = Rp4.048.996.036 + Rp517.250.000 + Rp1.003.465.000 + Rp51.725.000
RIP
total Januari = Rp5.621.436.036
Perhitungan RIP untuk bulan selanjutnya dilakukan
dengan cara yang sama. Hasil dari perhitungan RIP (Resources Input Partial) pada tabel 12
Tabel 12
Total
Resources Input Partial (RIP)
|
Bulan |
Tenaga
Kerja (Rp) |
Material (Rp) |
Energi (Rp) |
Maintenance (Rp) |
Total
RIP (Rp) |
|
Januari |
4.048.996.036 |
517.250.000 |
1.003.465.000 |
51.725.000 |
5.621.436.036 |
|
Februari |
3.669.762.209 |
483.710.868 |
938.399.084 |
48.371.087 |
5.140.243.248 |
|
Maret |
4.001.133.761 |
475.366.058 |
922.210.153 |
47.536.606 |
5.446.246.578 |
|
April |
3.936.923.837 |
418.849.438 |
812.567.910 |
41.884.944 |
5.210.226.129 |
|
Mei |
4.198.428.313 |
458.839.768 |
890.149.149 |
45.883.977 |
5.593.301.207 |
|
Juni |
3.907.365.493 |
496.743.662 |
963.682.704 |
49.674.366 |
5.417.466.225 |
|
Juli |
4.208.113.095 |
524.733.867 |
1.017.983.702 |
52.473.387 |
5.803.304.051 |
|
Agustus |
4.144.325.869 |
503.144.241 |
976.099.828 |
50.314.424 |
5.673.884.362 |
|
September |
3.805.617.984 |
549.644.090 |
1.066.309.535 |
54.964.409 |
5.476.536.018 |
|
Oktober |
3.967.625.838 |
473.633.238 |
918.848.481 |
47.363.324 |
5.407.470.881 |
|
November |
4.014.336.207 |
535.316.852 |
1.038.514.692 |
53.531.685 |
5.641.699.436 |
|
Desember |
4.037.910.714 |
532.313.223 |
1.032.687.653 |
53.231.322 |
5.656.142.912 |
Sumber:
Pengolahan Data
Dari
tabel 12 dapat dilihat total Resources
Input Partial (RIP) terbesar terjadi pada bulan Juli 2019 sebesar Rp5.803.304.051
Perhitungan Agregat Output
Selanjutnya dilakukan perhitungan agregat output dengan rumus sebagai berikut :
Agregat output ���������������������� =
jumlah produksi x harga jual produk
Berikut
adalah perhitungan agregat output pada
bulan Januari 2019
Agregat
output Januari���������� = jumlah produksi x harga jual produk
Agregat
output Januari���������� = 2069 x 3.000.000
����������������������������������������������� = Rp6.207.000.000
Hasil
perhitungan agregat output pada
periode selanjutnya terdapat pada tabel 13 sebagai berikut.
Tabel
13
Agregat
Output
|
Agregat Output |
|||
|
Periode |
Hasil Produksi (Pcs) |
Harga Jual Produk (Rp) |
Output (Rp) |
|
Januari |
2069 |
3.000.000 |
Rp6.207.000.000 |
|
Februari |
1934 |
3.000.000 |
Rp5.802.000.000 |
|
Maret |
1902 |
3.000.000 |
Rp5.706.000.000 |
|
April |
1673 |
3.000.000 |
Rp5.019.000.000 |
|
Mei |
1835 |
3.000.000 |
Rp5.505.000.000 |
|
Juni |
1987 |
3.000.000 |
Rp5.961.000.000 |
|
Juli |
2100 |
3.000.000 |
Rp6.300.000.000 |
|
Agustus |
2014 |
3.000.000 |
Rp6.042.000.000 |
|
September |
2200 |
3.000.000 |
Rp6.600.000.000 |
|
Oktober |
1893 |
3.000.000 |
Rp5.679.000.000 |
|
November |
2143 |
3.000.000 |
Rp6.429.000.000 |
|
Desember |
2130 |
3.000.000 |
Rp6.390.000.000 |
Sumber:
Pengolahan Data
Dari
tabel 13 nilai agregat output terbesar
yaitu pada bulan September 2019 sebesar Rp.6.600.000.000.
Perhitungan Indeks
Produktivitas Parsial
Produktivitas parsial didapat dari
perbandingan salah satu input terhadap
output yang dihasilkan. Perhitungan
indeks produktivitas parsial dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
IP
Parsial = 
�x 100
Dimana:
IP
Parsial������� = indeks produktivitas
parsial
AOMP������������ = agregat output periode yang diukur
AOBP������������� = agregat output periode dasar
RIMP������������� = input periode yang diukur
RIBP�������������� = input periode dasar
Indeks
produktivitas parsial tenaga kerja diperoleh dari perbandingan output yang dihasilkan dengan input tenaga kerja. Perhitungan indeks
produktivitas parsial tenaga kerja pada periode Februari 2019 sebagai berikut.
IP
Parsial Feb� = 
�x 100
IP
Parsial Feb� = 
�x 100
IP
Parsial Feb� = 103,13
Perhitungan
indeks produktivitas tenaga kerja, material, energi, dan maintenance dilakukan dengan cara yang sama. Berikut hasil dari
perhitungan indeks produktivitas parsial pada tabel 14
Tabel
14
Indeks
Produktivitas Parsial
|
Produktivitas Parsial |
||||
|
Periode |
Tenaga Kerja |
Material |
Energi |
Maintenance |
|
Januari |
100,00 |
100,00 |
100,00 |
100,00 |
|
Februari |
103,13 |
99,96 |
99,96 |
99,96 |
|
Maret |
93,03 |
100,03 |
100,03 |
100,03 |
|
April |
83,16 |
99,86 |
99,86 |
99,86 |
|
Mei |
85,53 |
99,98 |
99,98 |
99,98 |
|
Juni |
99,52 |
100,00 |
100,00 |
100,00 |
|
Juli |
97,66 |
100,05 |
100,05 |
100,05 |
|
Agustus |
95,10 |
100,07 |
100,07 |
100,07 |
|
September |
113,13 |
100,06 |
100,06 |
100,06 |
|
Oktober |
93,37 |
99,92 |
99,92 |
99,92 |
|
November |
104,47 |
100,08 |
100,08 |
100,08 |
|
Desember |
103,23 |
100,04 |
100,04 |
100,04 |
Sumber:
Pengolahan Data
Perhitungan Indeks
Produktivitas Total
Indeks produktivitas total diperoleh dari
perbandingan output yang dihasilkan
dengan total input. Perhitungan
indeks produktivitas total dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
IP
Total = �x 100
Dimana:
IP
Total���������� = indeks produktivitas
total
AOMP������������ = agregat output periode yang diukur
AOBP������������� = agregat output periode dasar
RIMP������������� = input periode yang diukur
RIBP�� ����������� =
input periode dasar
Perhitungan
indeks produktivitas total pada periode Februari 2019 adalah sebagai berikut.
IP
Total���������� = 
�x 100
IP
Total���������� = 
x 100
����������������������� =
102,23
Perhitungan
indeks produktivitas total untuk periode selanjutnya dilakukan dengan cara yang
sama. Berikut adalah hasil dari perhitungan indeks produktivitas total pada
tabel 15
Tabel
15
Indeks
Produktivitas Total
|
Periode |
Produktivitas Total |
|
Januari |
100,00 |
|
Februari |
102,23 |
|
Maret |
94,89 |
|
April |
87,24 |
|
Mei |
89,14 |
|
Juni |
99,65 |
|
Juli |
98,32 |
|
Agustus |
96,44 |
|
September |
109,14 |
|
Oktober |
95,11 |
|
November |
103,20 |
|
Desember |
102,32 |
Sumber:
Pengolahan Data
Pengolahan Data
Menggunakan Metode Analisa SWOT
Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam
pengolahan data pada pengukuran produktivitas menggunakan metode Analisa Strengths, Weaknesses, Opportunities,
dan Threats (SWOT). Adapun tahapannya
yaitu sebagai berikut.
Tahap Pengambilan Data
Pada
tahap pengambilan data ini di bagi menjadi dua data yaitu faktor internal dan
faktor eksternal. Tahap pengambilan data dapat dilihat sebagai berikut.
Identifikasi Faktor Internal (IFAS)
Berikut identifikasi
faktor Internal
Factor Analysis Strategic (IFAS) dari analisa
Strengths, Weaknesses, Opportunities,
dan Threats (SWOT).
A. Strengths
(Kekuatan)
Adapun kekuatan yang dimiliki oleh PT. XYZ
yaitu sebagai berikut:
1.
Mutu
dan kualitas produk terjamin
2.
Tidak
terpengaruh kondisi cuaca
3.
Kemampuan
managemen perusahaan
4.
Lokasi
yang strategis
5.
Penerapan
teknik dan teknologi pada setiap proyeknya
B. Weaknesses (Kelemahan)
Adapun kelemahan yang dimiliki oleh PT.
XYZ yaitu sebagai berikut:
1.
Harga
lebih mahal dari segi produk
2.
Sumber
daya manusia yang kurang memadai
3.
Terdapat
pelanggaran disiplin pegawai
4.
Upaya
peningkatan kualitas SDM belum maksimal
Identifikasi Faktor External (EFAS)
Berikut
identifikasi faktor External
Factor Analysis Strategic
(EFAS) dari analisa Strengths, Weaknesses, Opportunities, dan Threats (SWOT).
A. Opportunities (Peluang)
Adapun peluang yang dimiliki oleh PT. XYZ
yaitu sebagai berikut:
1. Banyaknya
proyek pembangunan infrastruktur saat ini
2. Cuaca
yang tidak menentu menjadikan beton pilihan yang baik
3. Kepuasan
konsumen
B. Threats
(Ancaman)
Adapun ancaman yang dimiliki oleh PT. XYZ
yaitu sebagai berikut:
1. Pertumbuhan
pesaing yang cepat
2. Kompetitor
yang kompeten di bidangnya
3. Langkanya
bahan baku
Tahap Analisis
Setelah diperoleh data
faktor internal dan faktor eksternal, selanjutnya dilakukan tahap analisis.
Pada tahap analisis ini di bagi menjadi beberapa tahapan yaitu pembuatan
matriks internal, matriks eksternal, dan matriks SWOT. Tahap analisis dapat
dilihat sebagai berikut.
Matriks Internal
Berikut adalah hasil dari
analisis matriks Internal Factor Analysis Strategic (IFAS) yang terdiri dari
kekuatan (Strengths),
dan kelemahan (Weaknesses), dapat
dilihat pada tabel 16 dan tabel 17 sebagai berikut.
Tabel 16
Analisis Matrik IFAS Kekuatan
|
No. |
Faktor Strategis Internal |
Bobot |
Rating |
Bobot x Rating |
|
Strength / Kekuatan |
||||
|
1. |
Mutu dan kualitas
produk terjamin |
0,23 |
3,63 |
0,85 |
|
2. |
Tidak terpengaruh
kondisi cuaca |
0,19 |
2,88 |
0,53 |
|
3. |
Kemampuan managemen perusahaan |
0,20 |
3,13 |
0,63 |
|
4. |
Lokasi yang strategis |
0,17 |
2,63 |
0,44 |
|
5. |
Penerapan teknik dan
teknologi pada setiap proyeknya |
0,21 |
3,25 |
0,68 |
|
Total |
|
1,00 |
15,50 |
3,14 |
Sumber:
Pengolahan Data
Tabel 17
Analisis Matrik IFAS Kelemahan
|
No. |
Faktor Strategis Internal |
Bobot |
Rating |
Bobot x Rating |
|
Weaknesses / Kelemahan |
||||
|
1. |
Harga lebih mahal dari segi produk |
0,27 |
2,88 |
0,77 |
|
2. |
Sumber daya manusia yang kurang memadai |
0,23 |
2,50 |
0,58 |
|
3. |
Terdapat pelanggaran disiplin pegawai |
0,24 |
2,63 |
0,64 |
|
4. |
Upaya peningkatan kualitas SDM belum maksimal |
0,26 |
2,75 |
0,70 |
|
Total |
|
1,00 |
10,75 |
2,69 |
Sumber:
Pengolahan Data
Berdasarkan
hasil dari pengolahan data faktor internal
yang menunjukkan matriks Internal
Factor Analysis Strategic (IFAS) diperoleh nilai (total score) Kekuatan (Strengths)
3,14 dan Kelemahan (Weaknesses) 2,69.
Matriks Eksternal
Berikut adalah hasil dari
analisis matrik External
Factor Analysis Strategic (EFAS) yang terdiri dari peluang (Opportunities), dan ancaman (Threats), dapat dilihat pada tabel 18
dan tabel 19 sebagai berikut.
Tabel 18
Analisis Matrik EFAS Peluang
|
No. |
Faktor Strategis Eksternal |
Bobot |
Rating |
Bobot x Rating |
|
Opportunities / Peluang |
||||
|
1. |
Banyaknya proyek pembangunan infrastruktur
saat ini |
0,35 |
3,75 |
1,31 |
|
2. |
Cuaca yang tidak menentu menjadikan beton
pilihan yang baik |
0,31 |
3,38 |
1,06 |
|
3. |
Kepuasan konsumen |
0,34 |
3,63 |
1,22 |
|
Total |
|
1,00 |
10,75 |
3,59 |
Sumber:
Pengolahan Data
Tabel 19
Analisis Matrik EFAS Ancaman
|
No. |
Faktor Strategis Eksternal |
Bobot |
Rating |
Bobot x Rating |
|
Threats / Ancaman |
||||
|
1. |
Pertumbuhan pesaing yang cepat |
0,37 |
3,13 |
1,15 |
|
2. |
Kompetitor yang kompeten di bidangnya |
0,34 |
2,88 |
0,97 |
|
3. |
Langkanya bahan baku |
0,29 |
2,50 |
0,74 |
|
Total |
|
1,00 |
8,50 |
2,86 |
Sumber: Pengolahan
Data
Berdasarkan
hasil dari pengolahan data faktor external
yang menunjukkan matrik External
Factor Analysis Strategic (EFAS) diperoleh nilai (total score) Peluang (Opportunities) 3,59 dan Ancaman (Threats) 2,86.
Matriks SWOT
Berikut adalah hasil dari
analisis matrik Strengths,
Weaknesses, Opportunities, dan Threats (SWOT),
dapat dilihat pada tabel 20 sebagai berikut.
Tabel
20
Matrik
SWOT
|
�������������
��������������Internal Eksternal |
Kekuatan (Strength): 1.
Mutu dan kualitas
produk terjamin 2.
Tidak terpengaruh
kondisi cuaca 3.
Kemampuan managemen
perusahaan 4.
Lokasi yang strategis 5.
Penerapan teknik dan
teknologi pada setiap proyeknya |
Kelemahan
(Weaknesses): 1.
Harga lebih mahal dari
segi produk 2.
Sumber daya manusia
yang kurang memadai 3.
Terdapat pelanggaran
disiplin pegawai 4.
Upaya peningkatan
kualitas SDM belum maksimal |
|
Peluang (Opportunities): 1.
Banyaknya proyek
pembangunan infrastruktur saat ini 2.
Cuaca yang tidak
menentu menjadikan beton pilihan yang baik 3.
Kepuasan konsumen |
Strategi SO: 1.
Pengembangan SDM 2.
Pengembangan skala
usaha |
Strategi WO: 1.
Pengembangan SDM 2.
Penambahan tenaga
kerja |
|
Ancaman (Threats): 1.
Pertumbuhan pesaing
yang cepat 2.
Kompetitor yang kompeten
di bidangnya 3.
Langkanya bahan baku |
Strategi ST: 1.
Mempertahankan mutu produk 2.
Menjamin kualitas produk 3.
Produksi berkelanjutan 4.
Menambah Mitra Kerja |
Strategi WT: 1.
Pengembangan SDM 2.
Mempertahankan mutu
produk 3.
Menjaga kepercayaan
konsumen 4.
Membuat peraturan |
Sumber:
Pengolahan Data
1.
Strategi
SO (Strength Opportunity)
Strategi SO (Strength
Opportunity) merupakan strategi yang diperoleh dari
memanfaatkan kekuatan untuk mendapatkan peluang yang sebesar-besarnya. Berikut
ini adalah Strategi dari SO (Strength
Opportunity).
a. Pengembangan
SDM
Karyawan PT.XYZ terdiri dari manajer,
bagian teknik dan mutu, bagian perencanaan dan evaluasi produksi, bagian
peralatan, bagian keuangan dan sumber daya manusia, bagian produksi, bagian K3
(keselamatan dan kesehatan kerja) dibekali dengan keterampilan produksi dengan
turun langsung ke lapangan dan diadakan pelatihan kerja untuk meningkatkan
kemampuan dan keahlian sumber daya manusia (SDM).
b. Pengembangan
skala usaha
Untuk memenuhi tingginya permintaan
konsumen, perusahaan melakukan pengembangan usaha dengan pembukaan area
produksi baru yang berlokasi di Winong. Dengan pengembangan tersebut produksi
dapat ditingkatkan untuk memenuhi target produksi serta menjaga kualitas produk.
2.
Strategi
WO (Weaknesses Opportunity)
Strategi WO (Weaknesses Opportunity) merupakan strategi yang diperoleh dari
meminimalkan kelemahan dengan memanfaatkan peluang. Berikut ini adalah Strategi
dari WO (Weaknesses Opportunity).
a. Penambahan
tenaga kerja
Perusahaan telah melakukan perekrutan
karyawan baru yang memiliki keahlian dalam bidangnya masing-masing misalnya
pada bidang operasional, produksi, dan administrasi. Hal ini disebabkan karena kurangnya
tenaga ahli yang ada, masih ada beberapa karyawan-karyawan yang bekerja bukan
pada bidang keahliannya. Oleh karena itu, penambahan tenaga ahli dimaksudkan
agar setiap karyawan dapat bekerja sesuai dengan bidang keahliannya
masing-masing.
3.
Strategi
ST (Strength Threat)
Strategi ST (Strength
Threat) merupakan strategi yang diperoleh dari
memanfaatkan kekuatan untuk mengatasi ancaman. Berikut ini adalah Strategi dari
ST (Strength Threat).
a. Mempertahankan
mutu produksi
Keberhasilan perusahaan menembus pasar
ekspor disebabkan oleh kemampuan dalam menangani sistem produksi, sehingga
mampu menghasilkan produksi beton dengan kualitas unggul yang berpenampilan
kuat dan kokoh, menambah nilai ekonomis dan daya tahan produk. Perusahaan
mempertahankan produknya dengan mempertahankan SOP (Standar Operasional
Produksi) dalam penerimaan material produksi, dan mengantisipasi kemungkinan
terjadinya bahaya seperti kecelakaan kerja.
b. Menjamin
kualitas produk
Dengan banyaknya proyek pembangunan
infrastruktur saat ini, sehingga meningkatkan produksi pembuatan beton maka,
PT. XYZ menerapkan standar ISO 9000 sebagai standar sistem manajemen mutu untuk
menjamin kualitas produk secara keseluruhan.
c. Produksi
berkelanjutan
Untuk memenuhi permintaan produksi,
perusahaan mempersiapkan tenaga kerja ahli dan profesional yang siap memproduksi berdasarkan pesanan/permintaan
para konsumen.
d. Menambah
mitra kerja
Untuk mengantisipasi terjadinya kelangkaan
bahan baku / material produksi, maka PT. XYZ melakukan penambahan mitra kerja
di beberapa perusahaan, sehingga produksi bisa memenuhi target dan tidak mengalami
keterlambatan pada saat proses pengiriman.
4.
Strategi
WT (Weaknesses Threat)
Strategi WT (Weaknesses Threat) merupakan strategi yang diperoleh dari
meminimalkan kelemahan untuk mengatasi ancaman. Berikut ini adalah Strategi
dari WT (Weaknesses Threat).
a. Menjaga
kepercayaan konsumen
Perusahaan selalu menjaga kepercayaan
konsumen untuk memenuhi permintaan produk. Adapun upaya yang dilakukan dalam menjaga
kepercayaan produk dengan mempertahankan konsumen yaitu dengan cara menjaga
kualitas/mutu produk dengan mempertahankan teknik produksi secara baik sesuai
SOP (Standar Operasional Produksi).
b. Membuat
peraturan
Untuk
membuat pegawai menjadi disiplin, maka perusahaan membuat peraturan yang
terbagi menjadi tiga bagian yaitu hukuman disiplin ringan berupa teguran lisan
dan teguran tertulis, hukuman disiplin sedang berupa penurunan pangkat selama
satu tahun, dan hukuman disiplin berat berupa pemberhentian dengan tidak hormat
sebagai pegawai. Dengan ketentuan jumlah hari tidak masuk kerja tanpa alasan
yang sah yaitu, 5-15 hari kerja untuk hukuman disiplin ringan, 16-30 hari kerja
untuk hukuman disiplin sedang, dan 31-50 hari kerja lebih untuk hukuman
disiplin berat.
Tahap Pengambilan
Keputusan
Setelah diperoleh tahap
analisis, selanjutnya dilakukan tahap pengambilan keputusan. Pada tahap
pengambilan keputusan ini menggunakan analisis kuadran. Analisis kuadran
diperoleh dari hasil analisa Strengths,
Weaknesses, Opportunities, dan Threats
(SWOT) yang merupakan analisis dari berbagai kondisi baik secara internal
maupun eksternal pada PT. XYZ. Kemudian hal tersebut akan digunakan sebagai
dasar untuk merancang suatu strategi yang dapat digunakan untuk mengatasi
kelemahan yang dimiliki, serta untuk menghadapi ancaman yang ada saat ini
maupun yang akan datang, dengan mengoptimalkan kekuatan serta peluang yang
dimiliki perusahaan.
Untuk dapat mengetahui
letak kuadran, maka strategi pada analisa Strengths,
Weaknesses, Opportunities, dan Threats
(SWOT) ini dibagi menjadi formula sumbu X dan Y, dimana yang berada pada sumbu
X yaitu nilai dari Internal Factor
Analysis Strategic (IFAS) yang terdiri dari kekuatan dan kelemahan,
sedangkan pada sumbu Y yaitu nilai dari External
Factor Analysis Strategic (EFAS) terdiri dari peluang dan ancaman. Kemudian
nilai dari perhitungan X dan Y akan dimasukkan ke dalam garis bilangan
absis-ordinat.
Berdasarkan dari hasil
pengolahan data pada matrik evaluasi internal serta matrik evaluasi eksternal,
dihasilkan nilai dari masing-masing matriks yang akan dijadikan sebagai acuan
untuk dapat mengetahui analisis kuadrannya. Pada hasil analisis internal telah
didapatkan hasil total faktor internal kekuatan sebesar 3,14, dan nilai dari
kelemahan yang dimiliki perusahaan sebesar 2,69, sedangkan pada faktor
eksternal peluang nilai diperoleh sebesar 3,59, dan nilai ancaman sebesar 2,86
berikut ini adalah penentuan nilai pada sumbu X dan sumbu Y.
1. Nilai
matriks evaluasi internal (sumbu X)
=
Total score kekuatan � Total score kelemahan
=
3,14 � 2,69
=
0,44
2. Nilai
evaluasi eksternal (sumbu Y)
=
Total score peluang � Total score ancaman
=
3,59 � 2,86
=� 0,73
Analisis kuadran
merupakan kerangka empat kuadran yang menunjukkan empat pilihan strategi, dan
memilih strategi yang paling sesuai dengan perusahaan.
Gambar 1
Analisis Kuadran
Dari
gambar diatas dapat diketahui bahwa perusahaan berada pada titik kuadran I,
yaitu situasi perusahaan menguntungkan karena memiliki peluang dan juga
kekuatan, dimana perusahaan memiliki keunggulan bersaing pada industri yang
stabil. Situasi seperti ini maka yang harus diterapkan adalah mendukung
kebijakan pertumbuhan yang agresif (strategi agresif).
Analisa Hasil Pengukuran
Setelah melakukan pengolahan data maka
langkah selanjutnya adalah menganalisa hasil dari pengolahan data untuk
mengetahui tingkat produktivitas dari hasil pengukuran menggunakan metode
Marvin E. Mundel dan penyebab menurunnya produksi menggunakan Analisa Strengths, Weaknesses, Opportunities,
dan Threats (SWOT).
Analisa Hasil Pengukuran Menggunakan Metode Marvin E.
Mundel
Berikut hasil analisa
dari pengukuran produktivitas menggunakan metode Marvin E. Mundel yaitu terdiri
dari indeks produktivitas parsial dan indeks produktivitas total.
Indeks Produktivitas Parsial
Indeks Produktivitas
parsial adalah perbandingan dari output dengan
salah satu input yang terdiri dari tenaga
kerja, material, energi, dan maintenance.
Indeks Produktivitas
Tenaga Kerja
Pada pengukuran indeks
produktivitas tenaga kerja cenderung fluktuatif (turun-naik). Indeks
produktivitas tenaga kerja yang memiliki nilai produktivitas tertinggi yaitu
pada periode September 2019 sebesar 113,13%. Dan indeks terendah yaitu pada
periode April 2019 sebesar 83,16%.
Gambar 2
Grafik Produktivitas Tenaga Kerja
Berdasarkan gambar 2
grafik produktivitas tenaga kerja, penurunan indeks produktivitas tenaga kerja
disebabkan oleh kualitas dan kemampuan tenaga kerja yang kurang memadai
sehingga masih banyak jam kerja yang tidak efektif, hal tersebut mengakibatkan
tidak tercapainya target produksi pada perusahaan.
Indeks Produktivitas
Material
Pada pengukuran indeks
produktivitas material cenderung fluktuatif (turun-naik). Indeks produktivitas
material yang memiliki nilai produktivitas tertinggi yaitu pada periode
November 2019 sebesar 100,08%. Dan indeks terendah yaitu pada periode April 2019
sebesar 99,86%.
Gambar
3
�Grafik Produktivitas Material
Berdasarkan
gambar 3
grafik produktivitas material, penurunan indeks produktivitas material
disebabkan oleh keterlambatan pengiriman material dari supplier dan material
yang tidak sesuai dengan standar quality
control perusahaan sehingga hal tersebut menghambat proses produksi.
Indeks Produktivitas
Energi
Pada pengukuran indeks
produktivitas energi cenderung fluktuatif (turun-naik). Indeks produktivitas
energi yang memiliki nilai produktivitas tertinggi yaitu pada periode November
2019 sebesar 100,08%. Dan indeks terendah yaitu pada periode April 2019 sebesar
99,86%.
Gambar
4
Grafik
Produktivitas Energi
Berdasarkan
gambar 4 grafik produktivitas energi, penurunan indeks produktivitas energi disebabkan
oleh kenaikan harga biaya energi yang terus mengalami inflasi.
Indeks Produktivitas Maintenance
Pada pengukuran indeks
produktivitas maintenance cenderung
fluktuatif (turun-naik). Indeks produktivitas maintenance yang memiliki nilai produktivitas tertinggi yaitu pada
periode November 2019 sebesar 100,08%. Dan indeks terendah yaitu pada periode
April 2019 sebesar 99,86%.
Gambar
5
Grafik
Produktivitas Maintenance
Berdasarkan
gambar 5 grafik produktivitas maintenance,
penurunan indeks produktivitas maintenance
disebabkan oleh kerusakan pada mesin produksi sehingga biaya maintenance yang di keluarkan relatif
mahal.
Indeks Produktivitas
Total
Pada pengukuran indeks
produktivitas total cenderung fluktuatif (turun-naik). Indeks produktivitas
total yang memiliki nilai produktivitas tertinggi yaitu pada periode September
2019 sebesar 109,14%. Dan indeks terendah yaitu pada periode April 2019 sebesar
87,24%. Hal tersebut perlu di perhatikan oleh perusahaan agar produktivitas
bisa mengalami peningkatan setiap bulannya.
Gambar 6
Grafik Produktivitas Total
Analisa Hasil Pengukuran
Menggunakan Metode Analisa SWOT
Analisa
hasil dari pengukuran menggunakan metode analisa SWOT berdasarkan dari
perhitungan nilai evaluasi internal dan eksternal yang telah dilakukan,
menunjukkan nilai S > W dan O > T sehingga menghasilkan perhitungan pada
sumbu X dan sumbu Y dengan titik koordinat (0,44; 0,73) dan strategi yang dapat
diterapkan pada kondisi ini yaitu mendukung kebijakan pertumbuhan yang agresif
(strategi agresif).
Sumber
daya manusia (SDM) merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam
perusahaan yang harus dikembangkan. Secanggih apapun teknologi maupun mesin,
sumber daya manusia tidak dapat digantikan dengan apapun. Karena hanya manusia
yang memiliki kemampuan untuk merencanakan dan membuat inovasi yang tidak bisa
dilakukan oleh mesin. Oleh karena itu, sumber daya manusia (SDM) merupakan
unsur yang paling penting yang harus dikelola dengan baik. Salah satu metode
yang digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan sumber daya manusia (SDM)
yaitu dengan mengadakan pelatihan sesuai dengan kompetensi, yang didasarkan
pada analisis kebutuhan dan target yang diharapkan (Wahyuni, 2017).
Strategi
pengembangan yang dapat dilakukan oleh PT. XYZ untuk dapat meningkatkan kinerja
perusahaan, serta meningkatkan kualitas yang dimiliki oleh pegawai yaitu dengan
meningkatkan jumlah pegawai dan menambah ilmu pengetahuan atau pelatihan untuk
pegawai sesuai dengan spesifikasi dan keahlian di bidangnya masing-masing,
sehingga hal tersebut dapat meningkatkan kinerja pegawai dan motivasi untuk
giat dalam bekerja. Kemudian untuk memenuhi tingginya permintaan konsumen,
perusahaan melakukan pengembangan usaha dengan pembukaan area produksi baru
yang berlokasi di Winong. Dengan pengembangan tersebut produksi dapat ditingkatkan
untuk memenuhi target produksi serta menjaga kualitas produk.
Hal tersebut didukung dengan penelitian
terdahulu yang dilakukan oleh Mahaputra (2018), yang menyatakan bahwa kontrol
sumber daya manusia (SDM) yang buruk mengakibatkan terjadinya penurunan. Oleh
karena itu, dengan memprioritaskan kontrol sumber daya manusia (SDM) yang
profesional akan membuat kualitas perusahaan lebih terkontrol dengan baik,
yaitu dengan meningkatkan sumber daya manusia (SDM), menambah sumber daya
manusia (SDM) yang profesional dan kompeten, dan menyesuaikan jumlah pegawai.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian analisa produktivitas
yang sudah dilakukan pada produksi tiang pancang, diperoleh kesimpulan yaitu
Dari hasil pengukuran analisa produktivitas dengan
menggunakan metode Marvin E. Mundel menunjukkan bahwa tingkat produktivitas
cenderung fluktuatif (turun-naik). Indeks produktivitas tenaga kerja tertinggi
pada periode September 2019 sebesar 113,13%, dan indeks terendah pada periode
April 2019 sebesar 83,16%. Indeks produktivitas material tertinggi pada periode
November 2019 sebesar 100,08%, dan indeks terendah pada periode April 2019
sebesar 99,86%. Indeks produktivitas energi tertinggi pada periode November
2019 sebesar 100,08%, dan indeks terendah pada periode April 2019 sebesar
99,86%. Indeks produktivitas maintenance tertinggi pada periode November 2019
sebesar 100,08%, dan indeks terendah pada periode April 2019 sebesar 99,86%.
Dari hasil analisa menggunakan metode Strengths, Weaknesses,
Opportunities, dan Threats (SWOT), diperoleh matrik SWOT menggunakan strategi
SO (Strength
Opportunity) menghasilkan beberapa strategi yaitu pengembangan sumber daya
manusia (SDM), dan pengembangan skala usaha. Sedangkan strategi WO (Weaknesses Opportunity)
menghasilkan beberapa strategi yaitu pengembangan sumber daya manusia (SDM),
dan penambahan tenaga kerja. Sedangkan strategi ST (Strength Threat) menghasilkan
beberapa strategi yaitu mempertahankan mutu produk, menjamin kualitas produk,
produksi berkelanjutan, dan menambah mitra kerja. Sedangkan strategi WT
(Weaknesses Threat) menghasilkan beberapa strategi yaitu pengembangan sumber
daya manusia (SDM), mempertahankan mutu produk, menjaga kepercayaan konsumen,
dan membuat peraturan.
Secara keseluruhan pengukuran dengan menggunakan metode
Marvin E. Mundel pada perusahaan PT. XYZ mendapatkan hasil indeks produktivitas
total tertinggi pada periode September 2019 sebesar 109,14%, dan indeks
terendah pada periode April 2019 sebesar 87,24%. Penurunan produktivitas
disebabkan oleh kualitas dan kemampuan tenaga kerja yang kurang memadai,
keterlambatan pengiriman material dari supplier dan material yang tidak sesuai
dengan standar quality control perusahaan, kenaikan harga biaya energi yang
terus mengalami inflasi, kerusakan pada mesin produksi sehingga biaya
maintenance yang di keluarkan relatif mahal.
Strategi yang dapat diambil dari hasil analisa
menggunakan metode Strengths, Weaknesses, Opportunities, dan Threats (SWOT)
adalah strategi SO (Strengths Opportunities). Karena PT. XYZ berada pada titik
kuadran I dimana situasi perusahaan sangat menguntungkan karena memiliki
peluang dan kekuatan, sehingga perusahaan dapat bersaing pada industri yang
stabil. Strategi yang harus diterapkan untuk situasi seperti ini yaitu
mendukung kebijakan pertumbuhan yang agresif (strategi agresif), dengan
mendukung pengembangan SDM (Sumber Daya Manusia) dan pengembangan skala usaha
perusahaan.
BIBLIOGRAFI
Andrie,
Hakim, Rizal Syarifuddin, Suci Fatmawati. 2019. �Analisa Produktivitas dengan Menggunakan Metode Marvin E. Mundel dalam
Menentukan Produktivitas pada Usaha Minuman Thai Tea Hausq di Makassar�.
Makassar: Universitas Islam Makassar. Vol. 14. No. 1. Hal. 1984-1987.
Aponno,
Chrestiana, Septiana L. Siahaya. 2017. �Pengukuran
Produktivitas Kinerja Usaha Mikro Gula Merah Saparua�. Ambon: Politeknik
Negeri Ambon. Vol 6. No. 2. Hal. 7-11.
Chandra,
Riny. 2017. �Pengaruh Lingkungan dan
Kesejahteraan Terhadap Etos Kerja Karyawan PTPN I Pulau Tiga di Aceh Tamiang�.
Universitas Samudra. Fakultas Ekonomi. Vol. 6. No. 2. Hal. 760-769.
Darmadi.
2018. �Manajemen Sumber Daya Manusia
Kekepalasekolahan�. Edisi 1, Cetakan 1. Deepublish, Yogyakarta.
Dishongh,
Burl E. 2003. �Pokok-Pokok Teknologi
Struktur untuk Konstruksi dan Arsitektur�. Erlangga, Jakarta.
Fithri,
Prima, Regina Yulinda Sari. 2015. �Analisis
Pengukuran Produktivitas Perusahaan Alsintan CV. Cherry Sarana Agro�.
Universitas Andalas. Fakultas Teknik. Jurusan Teknik Industri. Vol. 14. No. 1.
Hal. 138-155.
Mahaputra,
Muhammad Syafaruddin, Noneng Nurhayati, Amalia Suciani Tobano. 2018. �Pengukuran Kinerja Perusahaan Produktivitas
Menggunakan Marvin E. Mundel dan Analisa SWOT pada PT. Esbe Gas Putra Bandung�.
Universitas Islam Nusantara. Vol. 1. No. 1. Hal. 21-29.
Manullang,
M. M. 2020. �Analisis Pengukuran
Produktivitas dengan Menggunakan Metode Mundel dan APC di PT. X�. Vol. 2.
No.1. Hal. 1-6.
Marimin.
2004. �Teknik dan Aplikasi Pengambilan
Keputusan Kriteria Majemuk�. Gramedia Widiasarana Indonesia, Jakarta.
Muayyad,
Deden Misbahudin, Ade Irma Oktafia Gawi. 2016. �Pengaruh Kepuasan Kerja Terhadap Produktivitas Kerja Pegawai Bank
Syariah X Kantor Wilayah II�. Universitas Trisakti. Fakultas Ekonomi dan
Bisnis. Vol. 9. No. 1. Hal. 79-102.
Rahmayati
H. M. 2015. �Analisis SWOT dalam
Menentukan Strategi Pemasaran Udang Beku PT. Mustika Mina Nusa Aurora Tarakan,
Kalimantan Utara�. Politeknik Pertanian Negeri Pangkep. Vol. 4. No. 1. Hal.
60-67.
Rangkuti,
Freddy. 2006. �Analisis SWOT Teknik
Membedah Kasus Bisnis Reorientasi Konsep Perencanaan Strategis untuk Menghadapi
Abad 21�. Cetakan Keempat Belas. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta
Rismayadi,
Budi. 2015. �Faktor-faktor yang
Mempengaruhi Produktivitas Karyawan�. Vol. 1. No. 1. Hal. 1-16.
Saputra,
Aseptiana Angga. 2017. �Pengaruh Lingkungan
Kerja dan SOP Terhadap Produktivitas Karyawan PT. Fujifilm Indonesia�.
Institut Bisnis dan Multimedia ASM. Vol. 1.�
No. 1. Hal. 21-30.
Sujaya,
Dedi Herdiansah, Tito Hardiyanto, Agus Yuniawan Isyanto. 2018. �Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap
Produktivitas Usaha Tani Mina Padi di Kota Tasikmalaya�. Universitas Galuh.
Fakultas Pertanian. Vol. 4. No. 1. Hal. 25-39.
Suparno,
Nur Hamidah. 2019. �Analisis Pengukuran
Produktivitas Menggunakan Metode Marvin E. Mundel�. Gresik: Universitas
Qomaruddin. Vol. 8. No. 2. Hal. 121-131.
Wahyuni,
Hana Catur. 2017. �Analisa Produktivitas�.
Cetakan Pertama. UMSIDA Press, Sidoarjo.
|
Copyright holder: Felly
Denia Rochman, Boy Isma Putra (2022) |
|
First publication right: Syntax
Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under:
|
