Nur Annisa Istiqomah (2507100133) Dosen Pembimbing...

12
7/25/2012 1 Nur Annisa Istiqomah (2507100133) Dosen Pembimbing : Naning Aranti W. ST., MM. Arief Rahman ST., M.Sc. . Latar Belakang Perumusan Masalah . Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian . Ruang Lingkup Penelitian Sistematika Penulisan

Transcript of Nur Annisa Istiqomah (2507100133) Dosen Pembimbing...

7/25/2012

1

Nur Annisa Istiqomah

(2507100133)

Dosen Pembimbing :

Naning Aranti W. ST.,

MM.

Arief Rahman ST.,

M.Sc.

.

• Latar Belakang

• Perumusan Masalah

.

• Tujuan Penelitian

• Manfaat Penelitian

.

• Ruang Lingkup Penelitian

• Sistematika Penulisan

7/25/2012

2

Latar belakang

Why knowledge?

•meningkatkan

performansi

organisasi dalam

menciptakan nilai

bisnis

•menghasilkan

keuntungan

kompetitif yang

berkesinambungan

(Tiwana, 2001).

dengan

mengembangkan,

menyebarkan, dan

memanfaatkannya

secara efektif

(Szulanski, 1996)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

UP Brantas UP Gresik UP Muara

Cirata

UP Muara

karang

UP Muara

tawar

UP Paiton

Usia unit-unit pembangkit PT.PJB tahun 2011

Unit Pembangkit PJB

Sumber: info PJB, 2011Unit Pembangkitan Gresik

12%

9%

79%

Peta kesehatan unit pembangkitan gresik

Peralatan tidak beroperasi, status emergency, perlu penanganan segera

Kerusakan ringan, perlu perhatian khusus

Peralatan beroperasi normal

PT. PJB mempunyai karyawan yang telah

berpengalaman dan memiliki knowledge dalam

melakukan pemeliharaan terhadap mesin-mesin

produksi (Megasari, 2009)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

2011-2016 2016-2021 2021-2026 2026-2046

karyawan pemeliharaan yang akan pensiun

jumlah karyawan

Sumber : bidang SDM Up Gresik ,

2011

diperlukan langkah

untuk mengatasi

knowledge yang

berpotensi hilang

melalui proses

identifikasi yang lebih

spesifik.

Sumber : bidang pemeliharaan up

Gresik , 2011

7/25/2012

3

bagaimana mengidentifikasi knowledge kritis

yang beresiko hilang dari perusahaan melalui

proses knowledge loss risk assesment

sehingga proses capture knowledge dapat

segera dilakukan.

1. Industri amatan :bidang pemeliharaan PT.PJB UP

Gresik

2. Data : data primer berupa kuisioner yang berisi

pengukuran terhadap aspek knowledge loss risk

yang dimiliki karyawan

3. Aplikasi : berupa prototype database informasi

penilaian

Mengetahui knowledge kritis yang berpotensi hilang dan expertnya,

konsekuensi bisnis yang ditimbulkan, merancang aplikasi knowledge

loss risk assesment

Penulis Perusahaan Peneliti Lain

7/25/2012

4

1. Industri amatan :bidang pemeliharaan PT.PJB UP

Gresik

2. Data : data primer berupa kuisioner yang berisi

pengukuran terhadap aspek knowledge loss risk

yang dimiliki karyawan

3. Aplikasi : berupa prototype database informasi

penilaianBatasan

1. Potensi hilangnya knowledge didasarkan pada

karyawan yang akan mendekati masa pensiun

2. Aktifitas bisnis proses serta kebijakan pada PT.PJB

Up Gresik tidak mengalami perubahan selama

penelitian berlangsung.

Asumsi

KnowledgeJenis

knowledgeKnowledge

management

Unsur-unsurknowledge

Siklusknowledge

management

knowledge loss risk

assesment

Bab II Tinjauan Pustaka

7/25/2012

5

Knowledge

Jenis

Knowledge

•informasi yang mengubah sesuatu atauseseorang, dimana hal itu terjadi ketikainformasi tersebut menjadi dasar untukmengambil tindakan yang berbeda atautindakan yang lebih efektif (Drucker

,1998)

•bagian utama dalam peramalan,perancangan,diagnosa, analisis, evaluasidan pengambilan keputusan berdasarkanintuisi. knowledge berkembang bersamaandengan pengalaman, pembelajaran yangdialami sepanjang waktu (Herbert ,2007)

•Tacit knowledge merupakan

pengetahuan yang diam di benak

manusia dalam bentuk intuisi,

judgement, skill, values dan belief

yang sangat sulit diformalisasikan,

dicatat dan di bagi dengan orang

lain.

•explicit knowledge merupakan

knowledge yang dapat dikodekan

dan dapat diteruskan dalam bahasa

sistematik dan formal, seperti

dokumen, database, web, e-mail dan

sebagainya.

(polanyi,2009)

Knowledge

Management

•pengelolaan pengetahuan dalammenciptakan nilai bisnis danmenghasilkan keuntungankompetitif dengan mengoptimalkanproses SECI dari semua knowledge yang dibutuhkan dalam rangkamencapai tujuan bisnis (Tiwana, 2001)•pendekataan yang sistematis untukmengelola informasi danpengetahuan untuk dialirkan orangyang tepat, dalam waktu yang tepatuntuk menciptakan nilai (APQC, 1996)

Model SECI

(Nonaka dan

takeuchi 1995)

People

ProcessTechnology

Fungsi : Menangkap memetakanpengetahuan kritis yang beresiko hilangdalam perusahaan, Mengidentifikasi danmengkategorikan aset pengetahuanperusahaan

Perusahan yang menerapkan : TennesseValley Authority : perusahaan pembangkitlistrik tenaga nuklir di amerika tenggara(Paladino, 2007)

Referensi : Vienna,2006. Risk management of nuclear industry organization. Austria : International Energy Atomic

unsur – unsur

knowledge

managementKnowledge loss

risk assesment

7/25/2012

6

7/25/2012

7

7/25/2012

8

7/25/2012

9

Tingkat kepentingan

www.themegallery.com Company Logo

5 Knowledge memberi dampak yang sangat besar terhadap keamanan, keandalan dan efisiensi

operasi. Dampak hilangnya knowledge dirasakan pada keseluruhan sistem PJB

4 Knowledge memberi dampak yang sangat besar terhadap keamanan, keandalan dan efisiensi

operasi. Dampak hilangnya knowledge dirasakan pada UP / UP Har

3 Knowledge memberi dampak yang cukup berarti bagi keamanan, keandalan dan efisiensi

operasi.

Dampak hilangnya knowledge dirasakan pada 1 unit pembangkit (entitas)

2 Knowledge memberi dampak tidak signifikan terhadap keamanan, keandalan dan efisiensi

operasi

Dampak hilangnya knowledge dirasakan secara lokal (pada alat tersebut saja)

1 Knowledge tidak memberi dampak terhadap keamanan, keandalan dan efisiensi operasi

Dampak hilangnya knowledge tidak dirasakan baik secara lokal maupun keseluruhan sistem

Tingkat Kelangkaan

Pengetahuan

www.themegallery.com Company Logo

5 Belum ada dokumen atau catatan mengenai knowledge tersebut

Tidak ada metode alternatif

Tidak ada pengganti atau kader

4 Sudah ada dokumen atau catatan mengenai knowledge tersebut

Tidak ada metode alternatif

Tidak ada pengganti atau kader

3 Sudah ada dokumen atau catatan mengenai knowledge tersebut

Ada metode alternatif

Tidak ada pengganti atau kader

2 Sudah ada dokumen atau catatan mengenai knowledge tersebut

Ada metode alternatif

Ada pengganti atau kader tapi belum siap untuk menggantikan

1 Sudah ada dokumen atau catatan mengenai knowledge tersebut

Ada beberapa metode alternatif

Ada beberapa pengganti atau kader dan siap untuk menggantikan

7/25/2012

10

Tingkat Kesulitan pemulihan

www.themegallery.com Company Logo

5 Biaya yang harus dikeluarkan untuk mendapat sumber daya baru besar > Rp

2.000.000.000

Waktu mendapatkan pengetahuan tahun > 15 tahun

4 Biaya yang harus dikeluarkan untuk mendapat sumber daya baru

Rp1.000.000.000 sampai Rp 2.000.000.000

Waktu mendapatkan pengetahuan 6-10 tahun

3 Biaya yang harus dikeluarkan untuk mendapat sumber daya baru Rp

400.000.000 sampai Rp 1.000.000.000

Waktu mendapatkan pengetahuan 3-6 tahun

2 Biaya yang harus dikeluarkan untuk mendapat sumber daya baru Rp

40.000.000 sampai Rp 400.000.000

Waktu mendapatkan pengetahuan 1- 3 tahun

1 Biaya yang harus dikeluarkan untuk mendapat sumber daya baru < Rp

40.000.000

Waktu mendapatkan pengetahuan <1 tahun

7/25/2012

11

MULAI

IDENTIFIKASI DAN PERUMUSAN MASALAH

PENENTUAN TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN

Studi literatur :

• konsep knowledge

management

• metode KLRA

Penyusunan KLRA spreadsheet

A

Studi Lapangan

• bisnis proses bidang

pemeliharaan

• implementasi

knowledge

management di PJB UP

Gresik

A

PENGOLAHAN DATA TAHAP 1 ( RISK

FACTOR)

PENGUMPULAN DATA

(Practical knowledge bidang pemeliharaan, Data masa kerja

karyawan, Aliran bisnis proses pemeliharaan, identifikasi risk

factor, identifikasi tingkat kompetensi, indentifikasi critically

knowledge)

PENGOLAHAN DATA TAHAP 2 ( TINGKAT

KOMPETENSI)

PENGOLAHAN DATA TAHAP 3 ( CRITICALLY

KNOWLEDGE)

PENGOLAHAN DATA TAHAP 4 ( PRIORITAS

KNOWLEDGE)

A

7/25/2012

12

A

PERANCANGAN APLIKASI KNOWLEDGE LOSS

RISK ASSESMENT

ANALISA DAN INTERPRETASI DATA

KESIMPULAN DAN SARAN

SELES

AI