PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI...

i

PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI BAN

MOTOR DENGAN PENDEKATAN PRODUKTIVITAS HIJAU

(STUDI KASUS DI PT. XYZ)

RUM PUSPITA WIDHIARTI

DEPARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2014

iii

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Peningkatan

Produktivitas Proses Produksi Ban Motor dengan Pendekatan Produktivitas Hijau

(Studi Kasus di PT. XYZ) adalah benar karya saya dengan arahan dari dosen

pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi

mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan

maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan

dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut

Pertanian Bogor.

Bogor, Februari 2014

Rum Puspita Widhiarti

NIM F34090092

iv

ABSTRAK

RUM PUSPITA WIDHIARTI. Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban

Motor dengan Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ).

Dibimbing oleh MARIMIN dan MUHAMMAD ARIF DARMAWAN.

Industri karet alam Indonesia memiliki produktivitas lebih rendah daripada

negara produsen karet alam lainnya. Permasalahan produktivitas merupakan

bagian penting dalam suatu industri sehingga tingkat produktivitas yang rendah

membutuhkan peningkatan produktivitas. Penelitian ini bertujuan mendapatkan

rumusan peningkatkan produktivitas proses produksi ban motor dengan

pendekatan produktivitas hijau. Penentuan strategi peningkatan produktivitas

dihasilkan dari dua tahap analisis. Tahap pertama, analisis proses produksi

dilakukan dengan memetakan setiap aliran proses menggunakan Green Value

Stream Mapping (GVSM) dan neraca massa serta dilakukan perhitungan Green

Productivity Index (GPI) kondisi awal. Tahap kedua, analisis keberlanjutan

dilakukan dengan menggunakan teknik Multidimensional Scaling (MDS) dan

dihasilkan tingkat keberlanjutan agroindustri ban motor. Setelah dilakukan

analisis mendalam untuk mendapatkan rumusan peningkatan produktivitas

barulah dilakukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process

(AHP). Tingkat keberlanjutan dimensi ekonomi kurang berkelanjutan (KB)

sedangkan tingkat keberlanjutan dimensi sosial dan lingkungan cukup

berkelanjutan (CB). Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, GPI kondisi awal

memiliki nilai sebesar 1.081 dengan nilai dampak lingkungan sebesar 1.073 dan

nilai indikator ekonomi sebesar 1.160. Skenario terbaik yaitu pengendalian

karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali menghasilkan

nilai GPI sebesar 1.123 dengan nilai dampak lingkungan sebesar 1.040 dan nilai

indikator ekonomi sebesar 1.168. Dibutuhkan analisis mendalam mengenai proses

produksi ban motor dan sistem terpadu dalam pengukuran tingkat GP untuk

kedepannya sehingga dapat menghasilkan skenario perbaikan yang lebih bagus.

Kata kunci: AHP, Ban Motor, GPI, MDS

ABSTRACT

RUM PUSPITA WIDHIARTI. Productivity Improvement of Mototcycle Tire

Production Process with Green Productivity Approach (Case Study at PT. XYZ).

Supervised by MARIMIN and MUHAMMAD ARIF DARMAWAN.

Indonesian rubber Industries has the lower productivity among other rubber

producer countries. Productivity issue was important part in the industry so low

productuivity needed productivity improvement. The main objective of this

research was to obtain productivity improvement formulation of motorcycle tire

production process with green productivity approach. Research included two

kinds of analysis. First, production process analysis was done by mapping each

stream in production process used GVSM and mass balance also the initial GPI

calculation. Second, sustainability analysis using MDS and produced

v

sustainability degree of motorcycle tire agroindustry. After further analysis to

obtain productivity improvement formulation, then AHP applied to weigh the

improvement alternative. Sustainability index of economic dimension was less

sustain (LS) meanwhile sustainability index of social and environment were

sustain enough (SE). Based on the overall analysis, the GPI initial was 1.081 with

environmental impact was 1.073 and economic indicator was 1.160. Best scenario

which was raw materials characteristics control also reuse of water and material

obtained GPI value 1.123 with environmental impact was 1.040 and economic

indicator was 1.168. On future, GP measurement needed depth analysis of

motorcycle tire production process and integration system so could produced

better improvement scenario.

Keywords: AHP, GPI, MDS, Motorcycle Tire

vii

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Teknologi Pertanian

pada

Departemen Teknologi Industri Pertanian

PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI BAN

MOTOR DENGAN PENDEKATAN PRODUKTIVITAS HIJAU

(STUDI KASUS DI PT. XYZ)

RUM PUSPITA WIDHIARTI

DEPARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2014

ix

Judul Skripsi : Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor dengan

Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ)

Nama : Rum Puspita Widhiarti

NIM : F34090092

Disetujui oleh

Prof Dr Ir Marimin, Msc

Pembimbing I

M. Arif Darmawan, STP MT

Pembimbing II

Diketahui oleh

Prof Dr Ir Nastiti Siswi Indrasti

Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

x

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas

segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih

dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan April 2013 ini ialah Produktivitas

Hijau, dengan judul Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor

dengan Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ).

Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada pihak-

pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini yaitu :

1. Bapak Prof Dr Ir Marimin, Msc dan Bapak M. Arif Darmawan, STP MT

selaku Pembimbing Akademik atas perhatian dan bimbingannya selama

penelitian dan penyelesaian skripsi serta Ibu Prof Dr Ir Nastiti Siswi Indrasti

yang telah banyak memberikan saran dalam skripsi ini.

2. Bapak Wayah SW, selaku Direktur PT. XYZ, Ibu Niken SR, Bapak Sunarto,

Bapak Asep serta Bapak Widiyarto atas bimbingan dan bantuannya dalam

pengumpulan data selama penelitian.

3. Bapak Dr Ir Muslich, Msi; Bapak Budi Sentioko, ST; dan Bapak Joko Suratno,

ST selaku narasumber terkait wawancara dalam penelitian ini.

4. Ayahanda Drs Sugiyarto, ibunda Ir Lies Widoworo Satiti, dan adinda Rien

Kuntum Widhiarti atas doa dan dukungan tanpa henti kepada penulis.

5. Seluruh member INFINITE yang telah memberikan dukungan melalui

karyanya.

6. Teman-teman TIN IPB 46 dan Kost Putri Jaika Badoneng atas doa dan

dukungannya.

7. Semua pihak yang telah ikut berdoa dan memberikan motivasi dalam penulisan

skripsi ini yang tidak bisa disebutkan satu per satu.

Semoga tulisan ini bermanfaat dan memberikan kontribusi nyata terhadap

pengembangan ilmu pengetahuan dalam bidang industri karet Indonesia.

Bogor, Februari 2014

Rum Puspita Widhiarti

xi

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL ix

DAFTAR GAMBAR ix

DAFTAR LAMPIRAN ix

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Perumusan Masalah 2

Tujuan Penelitian 2

Ruang Lingkup Penelitian 2

TINJAUAN PUSTAKA 3

Karet 3

Ban Motor 3

Neraca Massa 3

Produktivitas 4

Produktivitas Hijau (Green Productivity) 5

Green Productivity Index (GPI) 5

Green Value Stream Mapping (GVSM) 6

Analytical Hierarchy Process (AHP) 6

Multidimensional Scaling (MDS) 7

METODE 8

Kerangka Pemikiran 8

Proses Produksi dan Kebutuhan Bahan 9

Pengukuran Produktivitas Hijau 10

Peningkatan Produktivitas 12

Analisis Keberlanjutan 12

Pendekatan Sistem 13

Penetapan Responden 13

Tata Laksana Penelitian 13

HASIL DAN PEMBAHASAN 14

Proses Produksi dan Neraca Massa Proses Produksi Ban Motor 14

Current State Green Stream Map Produksi Ban Motor 19

xii

Pengukuran Produktivitas 20

Analisis Keberlanjutan 21

Analisis Peningkatan Produktivitas 25

Peningkatan Produktivitas Hijau 27

Evaluasi Simulasi Skenario Perbaikan 28

Analisis Implikasi Manajerial 32

SIMPULAN DAN SARAN 33

Simpulan 33

Saran 34

DAFTAR PUSTAKA 34

LAMPIRAN 37

RIWAYAT HIDUP 58

xiii

DAFTAR TABEL

1 Tujuh sumber pembangkit limbah (Wills 2009) 10 2 Proses pencampuran pada tiap mesin Banburry 15 3 Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau (seven green wastes) 19 4 Perhitungan nilai rendemen pengeluaran scrap 20 5 Kategori nilai indikator keberlanjutan agroindustri ban motor 22 6 Kategori indeks keberlanjutan 23 7 Indeks keberlanjutan berdasarkan analisis MDS 23 8 Hierarki perhitungan bobot level 5 (alternatif) penentuan strategi 27 9 Skenario rancangan alternatif strategi peningkatan produktivitas 29

10 Perbandingan indeks ketiga rancangan perbaikan 30

DAFTAR GAMBAR

1 Diagram alir kerangka berpikir 9 2 Tahapan pengukuran produktivitas hijau 10 3 Tahapan peningkatan produktivitas 12 4 Diagram alir proses produksi ban motor 17

5 Green value stream mapping proses produksi ban motor di PT. XYZ (current

state) 18 6 Diagram layang indeks keberlanjutan 24 7 Struktur hierarki penentuan strategi peningkatan produktivitas dengan

pendekatan produktivitas hijau 26 8 Rancangan upaya peningkatan produktivitas 29 9 Diagram perbandingan indeks rancangan perbaikan 30

10 Peta aliran material (GVSM future state) 31 11 Urutan langkah peningkatan produktivitas proses produksi ban motor 32 12 Ilustrasi pengurangan dampak lingkungan dalam kegiatan peningkatan

produktivitas proses produksi ban motor 33

DAFTAR LAMPIRAN

1 Perhitungan variabel dampak lingkungan 37 2 Standar mutu ban sepeda motor berdasarkan SNI 06-0101-2002 38 3 Tampilan hasil penghitungan analisis keberlanjutan 39 4 Tabel perhitungan biaya kebutuhan proses produksi ban motor 44 5 Tampilan pengisian model AHP penentuan strategi peningkatan

produktivitas 46

6 Keseluruhan perhitungan skenario 47

7 Petunjuk instalasi perangkat lunak 55

1

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Karet alam (Hevea barisiliensis) merupakan komoditas yang penting

peranannya bagi perekonomian dari sub-sektor perkebunan karena memberikan

kontribusi pada peningkatan devisa Indonesia. Nilai ekspor dari sektor industri

pengolahan karet berada di peringkat empat pada tahun 2012 (Kementrian

Perindustrian 2013). Berdasarkan data Direktorat Jenderal Perkebunan Indonesia,

total luas perkebunan karet di Indonesia hingga tahun 2011 mencapai 3.45 juta

Ha. Indonesia merupakan negara produsen karet alam terbesar kedua di dunia

(sekitar 28% dari produksi karet dunia di tahun 2010) setelah Thailand (sekitar

30%) (Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian 2011).

Agroindustri, seperti halnya industri yang lain, baik yang menghasilkan

produk dalam bentuk barang atau produk dalam bentuk jasa, agar dapat

berkembang atau paling tidak tetap bertahan di era persaingan global dituntut

untuk selalu meningkatkan produktivitas usahanya (Machfud 1999). Rendahnya

tingkat produktivitas dapat mempengaruhi tingkat profitabilitas perusahaan.

Apabila perusahaan memiliki tingkat profitabilitas yang tinggi sedangkan tingkat

produktivitasnya rendah, maka yang akan terjadi adalah tingkat profitabilitas tidak

akan berlanjut dalam jangka panjang, dalam jangka panjang produktivitas yang

rendah akan menggerogoti keuntungan perusahaan (Gaspersz 2000). Hal ini

menjadikan penting bagi perusahaan untuk melakukan pengukuran produktivitas

pada usahanya.

Kebijakan ekonomi saat ini yang hanya menitikberatkan pada pertumbuhan

ekonomi dan produktivitas tanpa memperhatikan aspek lingkungan menyebabkan

kerugian berupa dampak lingkungan yang tidak dapat diubah. Kebutuhan

penggunaan sumber daya yang efisien dan kebijakan serta perilaku lingkungan

perusahaan yang ramah lingkungan kini telah diakui di seluruh dunia. Kinerja

suatu perusahaan tidak lagi dapat dievaluasi berdasarkan parameter ekonomi saja,

karena saat ini kinerja perusahaan juga harus terintegrasi dengan kinerja

lingkungan (Saxena et al. 2003).

Industri karet alam Indonesia memiliki produktivitas yang rendah bila

dibandingkan dengan produktivitas negara tetangga yang juga merupakan

penghasil karet alam terbesar dunia yakni Thailand (Wiguna 2012). Peningkatan

produktivitas industri karet alam dapat dilakukan melalui pendekatan

produktivitas hijau. Selain dapat meningkatkan produktivitas juga dapat

meningkatkan nilai jual produk karet alam tersebut dikarenakan dalam proses

produksinya memperhatikan dimensi lingkungan. Dengan lebih memperhatikan

aspek lingkungan maka produk yang dihasilkan akan bersifat lebih ramah

lingkungan dan menurunkan limbah yang dihasilkan. Hal ini dapat menyebabkan

harga pokok produk yang lebih rendah dan memiliki nilai ramah lingkungan.

Wiguna (2012) melakukan penentuan strategi peningkatan produktivitas

proses produksi karet alam dan terdapat beberapa prioritas yang dapat dijadikan

rekomendasi kebijakan bagi perusahaan. Rekomendasi ini meliputi perbaikan

kegiatan manajemen pabrik dan peningkatan kualitas SDM. Rekomendasi ini juga

sudah meliputi aspek perbaikan dengan pendekatan green productivity yang

2

bertujuan meminimalisasi dampak lingkungan. Selain itu, untuk mengetahui

bagaimana tingkat keberlanjutan dan pengaruhnya terhadap dimensi sosial, maka

dilakukan pengukuran tingkat keberlanjutan dengan menggunakan teknik

Multidimensional Scaling (MDS).

Salah satu produk turunan dari karet alam adalah ban motor. Sistem

pengukuran produktivitas produksi pada ban motor merupakan faktor penting

dalam pengembangan dan optimalisasi pencapaian produktivitas pada produksi

ban motor. Melalui pengukuran tingkat pencapaian produktivitas ini, maka

selanjutnya dapat dilakukan analisis perbaikan untuk meningkatkan produktivitas

pada proses produksi ban motor. Analisis ini dapat dijadikan sebagai salah satu

dasar dalam kegiatan pengambilan keputusan yang berkaitan dengan optimalisasi

produktivitas produksi ban motor dan peningkatan produktivitas serta aspek

lingkungan pada produksi ban motor.

Perumusan Masalah

Produktivitas merupakan salah satu aspek yang memiliki peranan penting

dalam industri. Demikian pula pada industri hilir karet alam seperti industri ban

motor. Produktivitas harus ditingkatkan atau tetap dipertahankan agar dapat

bertahan dalam persaingan antar industri. Untuk mengatasi permasalahan tersebut

dilakukan peningkatan produktivitas dengan pendekatan produktivitas hijau.

Selain itu juga dilakukan analisis keberlanjutan untuk mengetahui tingkat

keberlanjutan dari industri ban motor.

Tujuan Penelitian

Tujuan utama penelitian ini adalah mendapatkan rumusan peningkatkan

produktivitas dari proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas

hijau. Tujuan antara dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi faktor yang

mempengaruhi produktivitas hijau pada proses produksi ban motor, mengukur dan

mengevaluasi tingkat produktivitas hijau pada proses produksi ban motor,

merumuskan model sistem perancangan peningkatan produktivitas pada proses

produksi ban motor melalui pendekatan konsep produktivitas hijau, menentukan

strategi peningkatan produktivitas hijau pada proses produksi ban motor, dan

mengetahui tingkat keberlanjutan dari agroindustri ban motor.

Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini mencakup analisis tingkat produktivitas

produksi pada produk hilir karet alam dan faktor-faktor yang mempengaruhinya,

identifikasi model rancangan sistem peningkatan produktivitas produksi pada

produk hilir karet alam, penerapan produktivitas hijau sebagai solusi peningkatan

produktivitas produksi pada produk hilir karet alam, analisis dan penentuan

strategi peningkatan produktivitas produksi pada ban motor, serta analisis tingkat

keberlanjutan industri ban motor.

3

TINJAUAN PUSTAKA

Karet

Karet adalah polimer hidrokarbon yang terbentuk dari emulsi kesusuan

(dikenal sebagai lateks) di getah beberapa jenis tumbuhan tetapi dapat juga

diproduksi secara sintetis. Sumber utama karet adalah pohon karet Hevea

brasiliensis (Euphorbiaceae). Penyadapan lateks dapat dilakukan dengan mengiris

sebagian dari kulit batang (Setyamidjaja 1993). Karet alam mempunyai daya

lentur yang tinggi, kekuatan tensil, dan dapat dibentuk dengan panas yang rendah.

Daya tahan karet terhadap benturan, goresan, dan koyakan sangat baik, namun

karet alam tidak begitu tahan terhadap faktor-faktor lingkungan, seperti oksidasi

dan ozon. Karet alam juga mempunyai daya tahan yang rendah terhadap bahan-

bahan kimia seperti bensin, minyak tanah, bensol, pelarut lemak (degreaser),

pelarut, pelumas sintetis, dan cairan hidrolik. Sifat fisik dan daya tahan karet

menyebabkan karet alam dipakai untuk produksi-produksi pabrik yang

membutuhkan kekuatan yang tinggi dan panas yang rendah (misalnya ban pesawat

terbang, ban truk raksasa, dan ban-ban kendaraan) dan produksi-produksi teknik

lain yang memerlukan daya tahan sangat tinggi (Sppilance 1989). Pada abad ke-

20, sejak ditemukannya mobil, permintaan akan karet mengalami lonjakan. Hal ini

menyebabkan karet alam menjadi benda langka, sehingga ditemukanlah karet

sintesis sebagai gantinya (Kawashima 2007 dalam Pasaribu 2008).

Ban Motor

Ban motor merupakan salah satu produk turunan dari karet alam. Bahan

baku utama ban motor yaitu polimer; sedangkan bahan pendukung antara lain

activator, antioksidan, softeners, dan carbon black. Karet yang digunakan pada

manufaktur ban adalah polimer thermal set. Polimer tersebut memiliki bahan

tambahan beraneka ragam yang memiliki fungsi berbeda. Bahan-bahan utama

pada polimer yang digunakan pada produksi ban antara lain karet alam, karet

sintetik, poliisoprene, polibutadiena, dan styrene butadiena.

Activator yang biasa digunakan dalam proses produksi ban antara lain zinc

oxide, asam stearat, magnesium oksida, litharge, amines, dan amine soaps. Fungsi

dari activator untuk mengaktifkan sulfur dalam pembentukan ikatan sulfur yang

dibutuhkan pada vulkanisasi karet. Antioksidan berfungsi untuk mencegah

perusakan ikatan pada karet, dengan cara melindungi ban dari oksigen dan ozon

yang nantinya akan berikatan dengan radikal bebas. Softeners seperti peptizers,

catalytic plasticizers, umumnya thiophenols, dan disulfida ditambahkan dengan

tujuan meningkatkan kinerja karet selama proses awal sebelum vulkanisasi.

Carbon black dapat disebut sebagai bahan pengisi ideal bagi ban karena

memberikan warna hitam yang menarik dan memiliki daya tahan terhadap bahan

tambahan lainnya seperti antioksidan (University of California Riverside 2006).

Neraca Massa

Neraca massa atau neraca berat (weight balance) seringkali disebut sebagai

neraca material dalam industri kimia. Suatu neraca massa dapat bermakna tanpa

4

adanya neraca energi, tetapi sebaliknya suatu neraca energi membutuhkan

pengetahuan tentang massa dan komposisi dari semua aliran yang ada dalam

neraca. Kombinasi dari neraca massa dan neraca energi merupakan suatu alat yang

penting untuk evaluasi yang efektif terhadap proses rutin suatu industri kimia

(Clausen dan Mattson 1978).

Neraca massa dibuat berdasarkan konsep hukum kekekalan (konservasi)

materi yang menyatakan bahwa atom-atom tidak dapat atau dihancurkan. Atom-

atom yang masuk ke dalam suatu sistem terakumulasi dalam sistem atau

meninggalkannya. Jika tidak terjadi akumulasi dalam sistem maka jumlah dari

total massa memasuki sistem sama dengan jumlah dari total massa meninggalkan

sistem. Secara umum rumusan dari neraca massa didefinisikan sebagai jumlah

input sama dengan jumlah output.

Produktivitas

Produktivitas merupakan perbandingan antara efektivitas pelaksanaan tugas

dengan efisiensi penggunaan sumber-sumber daya. Efektivitas diartikan sebagai

suatu ukuran yang memberikan gambaran seberapa jauh target yang dapat tercapai

baik secara kuantitas maupun waktu sedangkan efisiensi merupakan suatu ukuran

dalam membandingkan penggunaan masukan input yang direncanakan dengan

penggunaan masukan yang sebenarnya dilakukan. Semakin besar nilai persentase

pencapaian target, maka semakin tinggi tingkat efektivitasnya.

Rasio efisiensi mudah untuk diukur, baik dengan dasar penghitungan berupa

waktu, uang, atau unit lainnya. Efektivitas disisi lain merupakan istilah yang lebih

tersebar dan sulit untuk diukur pada berbagai kondisi. Efektivitas menggambarkan

tingkatan hasil yang dicapai, efisiensi menggambarkan seberapa baik pemanfaatan

dari sumber daya pada proses transformasi. Definisi yang sedemikian rupa dapat

mengarah kepada konsep yang menarik karena biasanya tidak ada batasan akan

seberapa efektif suatu organisasi dapat tercapai. Jackson (2000) menyatakan

bahwa fokus utama pada efisiensi bukan merupakan cara yang membuahkan hasil

nyata untuk meningkatkan produktivitas. Sayangnya fokus utama sedemikian rupa

yang sering terjadi di industri, terutama saat terjadi aktivitas pengurangan biaya.

Kombinasi nilai yang tinggi dari efisiensi dan efektivitas pada proses transformasi

akan mengarah kepada produktivitas yang tinggi. Dengan demikian, terdapat

kemungkinan suatu sistem yang efektif namun tidak efisien, begitu pula terdapat

kemungkinan suatu sistem yang efisien namun tidak efektif (Tangen 2002).

Menurut Al-Darrab di dalam Gandhi et al. (2006) produktivitas dapat

ditingkatkan dengan lebih banyak melakukan perbaikan sumber daya secara

efektif dan efisien untuk menghasilkan output yang diinginkan. Hal yang dapat

dilakukan untuk meningkatkan produktivitas, diantaranya adalah penerapan

teknologi produksi maju untuk meningkatkan output dan mengurangi input

melalui kegiatan minimasi limbah. Sumanth di dalam Gaspersz (2000)

memperkenalkan suatu konsep formal yang disebut sebagai siklus produktivitas

untuk dipergunakan dalam peningkatan produktivitas terus-menerus. Ada empat

tahap daur yang saling berkaitan dan berkesinambungan, yaitu :

1. Pengukuran Produktivitas 3. Perencanaan Produktivitas

2. Evaluasi Produktivitas 4. Perbaikan Produktivitas

5

Dalam peningkatan produktivitas perlu diketahui unsur-unsur yang terkait

yaitu kualitas, efektivitas dan efisiensi (Sumanth di dalam Gaspersz 2000). Naik

turunnya tingkat produktivitas disebabkan oleh faktor pada pihak manajemen,

karena pihak manajemen merupakan faktor yang paling berpengaruh, terutama

dalam proses perencanaan dan penjadwalan, pengaturan beban kerja, kejelasan

instruksi kerja dan evaluasi, serta dalam menumbuhkan motivasi kerja dan

loyalitas pekerja terhadap institusi.

Produktivitas Hijau (Green Productivity)

Produktivitas hijau merupakan suatu strategi peningkatan produktivitas dan

capaian lingkungan untuk keseluruhan yang berlandaskan pada pengembangan

sosial ekonomi. Faktor-faktor dari aplikasi produktivitas terdiri atas alat pada

manajemen lingkungan, teknik, dan teknologi untuk mengurangi dampak yang

mempengaruhi lingkungan yang diakibatkan dari aktivitas perusahaan atau

organisasi. Secara fungsional produktivitas hijau bertujuan memastikan tingkat

keuntungan bagi organisasi atau perusahaan (tingkat profitabilitas), meningkatkan

mutu hidup, dan mengurangi dampak lingkungan (APO 2006).

Tiga kunci utama dalam pelaksanaan produktivitas hijau adalah strategi,

produktivitas, dan capaian lingkungan. Tujuan dari produktivitas hijau adalah

untuk menghasilkan capaian lingkungan yang menggunakan sumber daya dan

energi material yang lebih sedikit, sehingga akan berdampak pada minimasi

pemborosan. Dengan kata lain maka akan lebih efektif dan efisien dalam proses

kerja yang dilakukan (Putra 2012). Dari hal ini, maka pihak perusahaan atau

organisasi dapat mempertimbangkan untuk selalu menurunkan tingkat

penggunaan sumber daya dan energi yang digunakan.

Manfaat pelaksanaan produktivitas hijau, diantaranya meliputi peningkatan

efisiensi, penggunaan sumber daya yang optimal, penurunan biaya-biaya produksi,

pengurangan biaya-biaya untuk perawatan barang-barang sisa stok, dan bahkan

pengurangan atau penghapusan hutang-hutang jangka panjang dalam perusahaan

atau organisasi. Penerapan konsep produktivitas hijau berarti menerapkan suatu

konsep penggunaan sumber daya yang lebih sedikit dan lebih efisien dalam

pemanfaatan semua sumber daya yang terlibat, serta memastikan bahwa semua

output memiliki tujuan penggunaan. Perubahan harapan pasar di masa sekarang

mengharuskan adanya proses pengelolaan lingkungan yang baik sebagai bentuk

permintaan harapan pelanggan, selain dari harapan akan kualitas, pasokan,

pengiriman, teknologi, kesehatan dan keselamatan, serta biaya (APO 2006).

Green Productivity Index (GPI)

Pendekatan kuantitatif dan sistematis perlindungan lingkungan diperlukan

untuk mengidentifikasi masalah serta menyoroti penerapan keunggulan program

lingkungan, teknologi, strategi, dan pendekatan yang dilakukan. Green

Productivity Index (GPI) atau indeks produktivitas hijau digunakan untuk mengisi

kesenjangan panjang yang ada dalam evaluasi kinerja lingkungan dan juga

menawarkan langkah kecil ke arah pendekatan yang lebih kuat dan kuantitatif

untuk pengambilan keputusan lingkungan. GPI didefinisikan sebagai rasio sistem

produktivitas terhadap dampak lingkungannya (Hur et al. 2004). Produktivitas

6

didefinisikan sebagai rasio perbandingan antara harga jual produk terhadap biaya

produksi.

Green Value Stream Mapping (GVSM)

Pada penelitian Putra (2012), Bangkit (2012), Saputra (2012), Darmawan et

al. (2012) dan Marimin et al. (2013) digunakan metode GVSM dalam memetakan

aliran proses yang terjadi. Metode pemetaan baru yang merupakan pengembangan

dari peta aliran nilai (VSM) dikenal di dalam konsep pendekatan yang

memperhatikan aspek lingkungan. Metode pemetaan ini dikembangkan oleh Wills

(2009), yang dikenal dengan metode pemetaan aliran material hijau atau green

value stream mapping (GVSM) sebagai prinsip green intentions. Pada konsep

peta aliran material (VSM) dikenal tujuh sumber pembangkit limbah terdiri dari

inventori, perpindahan, kerusakan produk, transportasi, produksi berlebih, selisih

berlebih proses, dan waktu menunggu. Salah satu penggunaan VSM untuk analisis

aliran produksi yang dilakukan oleh Rahani dan Al-Ashraf (2012).

Dalam GVSM dikenal tujuh sumber pembangkit limbah hijau yang terdiri

atas pemakaian energi, air, material, sampah, transportasi, emisi, dan

biodiversitas. Sama halnya dengan konsep VSM, pemetaan GVSM juga memiliki

dua jenis pemetaan, yaitu pemetaan saat ini (current state) dan pemetaan masa

mendatang (future state). Secara khusus, diusulkan metodologi sistematis GVSM

menganggap semua kegiatan dalam value stream atau operasi bisnis dan

menentukan apakah, dari perspektif lingkungan (dibandingkan dengan pelanggan

dalam konteks lean VSM), masing-masing kegiatan, proses, operasi, atau hal yang

positif, baik, atau berharga. Jika tidak, itu dianggap boros dan harus diubah atau

dihilangkan. Tujuannya adalah untuk memindahkan organisasi terhadap

keberlanjutan dengan berfokus pada pengurangan "limbah hijau" yang berdampak

lingkungan (Wills 2009).

Peta value stream pertama kali dikembangkan oleh Manajemen Operasi

Divisi Toyota Motor Corporation, Toyota City, Jepang, pada akhir 1980-an. Nilai

value stream mengidentifikasi cara untuk mendapatkan material dan aliran

informasi tanpa adanya gangguan, meningkatkan produktivitas dan daya saing,

serta membantu orang menerapkan sistem daripada terpaku pada isolasi proses

perbaikan (Womack dan Jones 1996). Selama lebih dari sepuluh tahun, peta value

stream telah diterapkan terutama untuk kegiatan manufaktur (Emiliani dan Stec

2004). Saat ini peta value stream telah digunakan untuk memahami aliran bahan

dan informasi dalam kegiatan perkantoran, seperti entry order, pengembangan

produk baru, dan pelaporan keuangan. Peta value stream membantu orang melihat

hasil samping yang ada dalam proses bisnis, di mana limbah didefinisikan sebagai

suatu kegiatan atau perilaku yang menambahkan biaya tetapi tidak menambah

nilai. Ada dua jenis peta value stream, yaitu peta yang menggambarkan keadaan

saat ini (current state) dan keadaan di masa depan (future state).

Analytical Hierarchy Process (AHP)

Pada tahun 1970-an Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton School of Business

mengembangkan Analytical Hierarchy Process AHP untuk mengorganisir

informasi dan pendapat ahli dalam memilih alternatif yang paling disukai

7

(Marimin dan Maghfiroh 2010). Suatu persoalan akan diselesaikan dengan

menggunakan AHP dalam suatu kerangka pemikiran yang terorganisir, sehingga

dapat diekspresikan untuk mengambil keputusan yang efektif atas persoalan

tersebut. Persoalan yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses

pengambilan keputusannya.

Saaty (1991) menyatakan bahwa terdapat tiga prinsip di dalam metode AHP.

Prinsip pertama ialah penyusunan hierarki, yaitu menguraikan permasalahan yang

kompleks menjadi elemen pokoknya, lalu prinsip kedua ialah penentuan prioritas,

yaitu menentukan peringkat elemen-elemen menurut kepentingannya, serta prinsip

ketiga ialah konsistensi logis, yaitu menjamin bahwa semua elemen

dikelompokkan dan diperingkatkan secara logis.

Menurut Fewidarto (1996) AHP dapat diterapkan untuk memecahkan

masalah-masalah yang terukur maupun yang memerlukan suatu pendapat.

Penggunaan pendapat dalam memecahkan masalah dilakukan dengan

membandingkan elemen-elemen secara berpasangan (pairwise comparison).

Penilaian dilakukan dengan cara memberikan bobot dan membandingkan antara

satu elemen dengan elemen lain berdasarkan skala komparasi yang telah

ditetapkan. Tahap berikutnya adalah melakukan sintesis terhadap hasil penilaian

yang dilakukan untuk menentukan elemen mana yang memiliki prioritas tertinggi

dan terendah.

Multidimensional Scaling (MDS)

Pembangunan berkelanjutan menurut dokumen Burtland Our Common

Future yaitu pembangunan yang dapat memenuhi generasi sekarang tanpa

mengurangi kemampuan generasi mendatang untuk memenuhi kebutuhannya

(WCED 1987). Keberlanjutan ini membutuhkan pengetahuan yang luas (wide

recognition) dalam bentuk sebuah integrasi yang mencakup aspek ekologi, sosial,

ekonomi, dan institusi (Teniwut 2012). Keberlanjutan memiliki banyak definisi

data diukur melalui berbagai cara (Murillas et al. 2008). Salah satu teknik yang

digunakan dalam pengukuran tingkat keberlanjutan adalah Multidimensional

Scaling (MDS). Teknik MDS merupakan teknik statistika untuk

menvisualisasikan ketakmiripan (dissimilarity) dari obyek yang bersifat kuantitatif

(metric) maupun kualitatif (non-metric) ke dalam ruang berdimensi rendah,

umumnya 2 dimensi. Kegunaan MDS adalah menyajikan obyek-obyek secara

visual berdasarkan kemiripan yang dimiliki.

Salah satu teknik yang digunakan pada pengukuran tingkat keberlanjutan

adalah teknik rapfish. Pada tahun 1998 teknik MDS digunakan oleh Fisheries

Centre at the University of British Columbia, Kanada untuk mengembangkan

teknik rapfish. Teknik rapfish adalah teknik penilaian keberlanjutan perikanan

menggunakan sejumlah atribut yang bersifat multidisipliner. Beberapa rekayasa

dilakukan pada rapfish sehingga visualisasi obyek dapat menggambarkan tingkat

keberlanjutan secara efektif dan akurat (Kavanagh dan Pitcher 2004). Prinsip

aplikasi rapfish berbasis indikator dengan pendekatan penyelesaian berbasis MDS.

Beberapa kelebihan rapfish menurut Nijkamp (1980); Fauzi dan Anna

(2002) yaitu: 1) Rapfish dapat mengukur dan menggambarkan kondisi lestari

sumberdaya di suatu tempat atau wilayah; 2) Pendekatan Rapfish dapat

menganalisis seluruh aspek keberlanjutan dari perikanan secara sederhana dan

8

menyeluruh; 3) Rapfish merupakan metode multivariate yang dapat menangani

data yang non metric; 4) Keragaman multi dimensi dapat diproyeksikan bidang

yang lebih sederhana dan mudah dipahami; 5) Rapfish dapat dijadikan alat untuk

menentukan snapshot atau analisis awal untuk memperoleh gambaran menyeluruh

mengenai status keberlanjutan sumberdaya yang sesuai dengan FAO code of

conduct; 6) Rapfish dapat dijadikan sebagai acuan untuk mengevaluasi kondisi

perikanan suatu wilayah secara cepat. Kelemahan dari Rapfish adalah harus

diperhatikan adanya aspek ketidakpastian. Hal ini bisa disebabkan oleh dampak

dari kesalahan dalam skoring akibat minimnya informasi; serta dampak dari

keragaman dalam skoring akibat perbedaan penilaian, kesalahan dalam entri data.

Teknik rapfish sering digunakan pada bidang perikanan seperti yang

dilakukan oleh Tesfamichael dan Pitcher (2006), serta Murillas et al. (2008).

Namun teknik rapfish juga dapat digunakan pada beberapa bidang non-perikanan

seperti pada pengukuran keberlanjutan penanaman padi yang dilakukan oleh Evi

et al. (2013), analisis keberlanjutan wilayah perbatasan Kalimantan Barat –

Malaysia untuk pengembangan kawasan agropolitan (studi kasus kecamatan dekat

perbatasan Kabupaten Bengkayang) oleh Thamrin et al. (2007), analisis

keberlanjutan manajemen pertambangan pada konstruksi material di Sungai

Jeneberang, Sulawesi Selatan oleh Anas et al. (2013), dan analisis keberlanjutan

untuk rantai pasok Kopi Gayo oleh Jaya et al. (2013).

Analisis yang menyertai MDS adalah analisis sensitivitas (leverage) dan

analisis ketidakpastian (montecarlo). Analisis montecarlo merupakan analisis

untuk menduga pengaruh galat (error) acak dalam proses analisis yang dilakukan

pada selang kepercayaan 95%. Hasil analisis mengindikasikan bahwa 1) kesalahan

pembuat skor dalam setiap atribut relatif kecil; 2) variasi pemberian skor akibat

perbedaan opini relatif kecil; 3) proses analisisnya stabil; 4) kesalahan pemasukan

data dan data yang hilang dapat dihindari. Analisis sensitivitas dilakukan untuk

melihat indikator apa yang paling sensitif atau peka memberikan kontribusi

terhadap indeks keberlanjutan. Analisis dilakukan dengan melihat perubahan

ordinasi apabila sejumlah indikator atau atribut dihilangkan dari analisis.

Pengaruh setiap atribut atau indikator dilihat dalam bentuk perubahan Root Mean

Square (RMS) ordinasi, khususnya pada aksis horizontal atau skala keberlanjutan.

Semakin besar nilai perubahan RMS akibat hilangnya suatu atribut atau indikator,

semakin besar pula peranan atribut tersebut dalam pembentukan indeks

keberlanjutan atau sebaliknya.

METODE

Kerangka Pemikiran

Industri hilir karet alam mencakup pengolahan bahan baku karet alam

olahan menjadi produk olah siap jual. Di dalam proses produksinya, industri hilir

karet alam menggunakan jenis sumberdaya yang berjumlah besar. Hal ini

dilakukan dalam tujuan memperbesar tingkat produktivitas capaian pabrik. Di sisi

lain, proses produksi ini mengakibatkan timbulnya berbagai jenis limbah hasil

pengolahan yang seharusnya dapat diminimalisir dengan menggunakan

sumberdaya bahan baku secara efisien. Penanganan limbah pengolahan

9

memerlukan biaya tersendiri, sehingga dapat meningkatkan kebutuhan biaya

produksi pada proses produksi ban motor.

Pada tahap analisis produksi ban motor, dilakukan identifikasi kegiatan yang

memiliki pengaruh terhadap capaian tingkat produktivitas proses produksi ban

motor dengan menggunakan neraca massa dan GVSM. Melalui pemetaan ini,

maka didapatkan sumber material yang berpotensi sebagai sumber pembangkit

limbah yang dapat dijadikan dasar dalam pengukuran produktivitas. Pada tahap

selanjutnya diperoleh nilai environmental indicator dan economic indicator yang

digunakan dalam perhitungan produktivitas hijau. Tahap analisis keberlanjutan

diukur menggunakan teknik MDS. Kerangka pemikiran diilustrasikan pada

Gambar 1.

Gambar 1 Diagram alir kerangka berpikir

Peningkatan produktivitas proses produksi ban motor melalui pendekatan

produktivitas hijau dilakukan dengan cara meminimalisir atau mengeliminasi

penggunaan sumberdaya yang memiliki dampak dan pengaruh terhadap kondisi

lingkungan. Penentuan strategi peningkatan produktivitas yang tepat diperoleh

melalui metode AHP, yang dapat mengorganisir informasi dan pendapat ahli

dalam memilih suatu alternatif strategi terbaik. Hasil simulasi penerapan strategi

terpilih kemudian diskenariokan ke dalam GVSM, untuk memperhitungkan nilai

future GPI.

Proses Produksi dan Kebutuhan Bahan

Analisis proses produksi ban motor dilakukan dengan pembuatan neraca

massa dan GVSM. Kaitannya dengan produkivitas hijau, neraca massa dapat

Mulai

Analisis Pengukuran

Produktivitas Hijau

Perhitungan Produktivitas Hijau

Analisis Keberlanjutan

Analisis Strategi Peningkatan

Produktivitas Hijau

Peningkatan Produktivitas Hijau

Selesai

Neraca

Massa

Economic

Indicators Environmental

Indicators

AHP

GPI

MDS

Analisis Proses Produksi dan

Kebutuhan Bahan

Pendekatan

Lean & Green

Production

dengan GVSM

GPI

10

mengidentifikasi jumlah limbah yang dikeluarkan pada suatu sistem (Wiguna

2012). Neraca massa dibuat berdasarkan beberapa tahap, yaitu menggambarkan

aliran proses yang telah disederhanakan dalam bentuk diagram; menempatkan

data-data yang tersedia pada aliran proses yang telah dibentuk dalam suatu

diagram menggunakan satuan unit tertentu (Metric System atau the American

Engineering System); membuat skema persamaan kimia untuk reaksi kimia yang

terjadi di dalam proses; dan memilih basis yang digunakan untuk perhitungan

(Clausen dan Mattson 1978).

Pemetaan aliran proses produksi ban motor ditujukan untuk

mengidentifikasi timbulnya waste pada proses produksi yang berimplikasi pada

penurunan produktivitas industri. Pada GVSM diidentifikasi tujuh sumber

pembangkit limbah yang terdiri atas pemakaian energi, air, material, sampah,

transportasi, emisi, dan biodiversitas. Tujuh sumber pembangkit limbah tersebut

dijelaskan pada Tabel 1.

Tabel 1 Tujuh sumber pembangkit limbah (Wills 2009)

Limbah Definisi dari Limbah

Energi Biaya untuk mengkonsumsi lebih banyak energi dari yang

dibutuhkan dari sumber yang berdampak negatif lingkungan

Air Biaya untuk menggunakan air lebih dari yang dibutuhkan

Material Penggunaan bahan-bahan yang dirancang menjadi produk yang

berakhir di TPA daripada digunakan kembali

Sampah Biaya untuk membayar sesuatu yang memiliki dampak negatif

terhadap lingkungan jika Anda membuangnya

Transportasi Biaya karena perjalanan yang menghasilkan dampak negatif

pada lingkungan dari pembakaran bahan bakar fosil

Emisi Biaya yang terkait dengan pembuangan polutan di lokasi

Biodiversitas Biaya yang terkait dengan kerusakan langsung flora, fauna, dan

organisme yang dihasilkan dari pembangunan infrastruktur

Pengukuran Produktivitas Hijau

Tahap pengukuran tingkat produktivitas dilakukan setelah didapatkan data

tujuh sumber pembangkit limbah dari hasil identifikasi melalui GVSM. Tahapan

pengukuran produktivitas ini mengacu pada tahapan yang dikembangkan oleh

Gandhi et al. (2006). Skema tahapan pengukuran produktivitas pada penelitian ini

ditunjukkan pada Gambar 2. Indikator ekonomi dan dampak lingkungan

merupakan faktor yang digunakan dalam perhitungan tingkat produktivitas.

Perhitungan indeks produktivitas hijau dilakukan pada tahap selanjutnya untuk

mengetahui rasio produktivitas terhadap dampak lingkungannya.

1. Indikator Produktivitas Hijau

Indikator produktivitas hijau merupakan indikator dampak lingkungan yang

dihasilkan dari proses produksi yang dilakukan. Secara umum terdapat tiga jenis

indikator lingkungan yang digunakan dalam pengukuran indeks produktivitas

hijau digunakan oleh Hur et al. (2004), diantaranya adalah solid waste generation

(SWG), gaseous waste generation (GWG), dan water consumption (WC). Ketiga

11

indikator lingkungan tersebut memiliki bobot yang disepakati dari konsorsium

pakar se-dunia dibidang lingkungan dan dibukukan pada Environmental

Sustainability Index (ESI) tahun 2005. ESI membandingkan kemampuan suatu

negara dalam melindungi lingkungan di masa yang akan datang. Perbandingan ini

dilakukan dengan memberikan skor dan peringkat pada 146 negara melalui ESI

(Yale Center for Environmental Law and Policy Report 2005).

Gambar 2 Tahapan pengukuran produktivitas hijau

2. Dampak Lingkungan

Dampak lingkungan merupakan besarnya dampak lingkungan yang

ditimbulkan dari proses produksi yang dilakukan oleh suatu perusahaan yang

dalam hal ini adalah PT XYZ. Besarnya nilai Environmental Impact (EI)

bergantung dari akumulasi tiga jenis indikator lingkungan, dimana sebelumnya

masing-masing nilai indikator lingkungan didapatkan melalui perkalian antara

bobot menurut pakar pada ESI (2005) dengan jumlah limbah yang dihasilkan dari

proses produksi tersebut. Semakin besar nilai EI, maka hal tersebut menunjukkan

semakin besar dampak terhadap lingkungan yang ditimbulkan dari proses

produksi.

Metode perhitungan dampak lingkungan dalam penelitian ini mengacu pada

penelitian sebelumnya yaitu penelitian Putra (2012) dan Wiguna (2012) dengan

topik yang sama yaitu produktivitas hijau. Perhitungan lengkap variabel dampak

lingkungan tersaji pada Lampiran 1. Dari hasil perhitungan variabel dampak

lingkungan diperoleh persamaan:

EI = 0.17 SWG + 0.5 GWG + 0.33 WC

(1)

Pembangkit limbah gas (Gaseous Waste Generation) digunakan untuk

memperhitungkan jumlah limbah gas. Limbah gas erat kaitannya dengan jumlah

emisi yang dihasilkan dari proses produksi ban motor. Konsumsi air (Water

Consumption) digunakan untuk memperhitungkan jumlah konsumsi air dari suatu

proses kegiatan. Pembangkit limbah padat (Solid Waste Generation) digunakan

untuk memperhitungkan limbah padat yang dihasilkan dari suatu proses.

3. Indikator Ekonomi

Indikator ekonomi merupakan rasio antara selling price (harga jual) dengan

production cost (biaya produksi) yang diperlukan untuk menghasilkan satu unit

produk dalam satu jenis satuan yang sama. Komponen penyusun biaya produksi

terdiri atas biaya tetap dan biaya tidak tetap. Komponen penyusun biaya tetap

adalah biaya penyusutan mesin dan alat-alat produksi, biaya modal dan asuransi

serta biaya pajak dari usaha produksi. Biaya penyusutan mesin dan alat-alat

Hasil Analisa

Tujuh Sumber

Pembangkit

Limbah (GVSM)

Dampak

Lingkungan

Indikator

Ekonomi

Perhitungan

Tingkat

Produktivitas

Perhitungan

Indeks

Produktivitas

Hijau (GPI) Indikator

Produktivitas Hijau

12

produksi diperoleh dengan metode garis lurus, dimana pada perhitungan

menggunakan metode garis lurus tidak dipertimbangkan bunga modal dan

asuransi.

4. Indeks Produktivitas Hijau

Indeks produktivitas hijau (Green Productivity Index) didefinisikan sebagai

rasio antara produktivitas pada proses produksi dengan dampak lingkungan yang

ditimbulkan dari proses produksi tersebut. Langkah awal dalam pengukuran

indeks produktivitas hijau adalah dengan menghitung GPI (Green Productivity

Index). Persamaan umum yang digunakan dalam menghitung GPI dituliskan

sebagai berikut:

Indeks Produktivitas Hijau (GPI) = Indikator Ekonomi

Dampak Lingkungan

(2)

Peningkatan Produktivitas

Tahap peningkatan produktivitas dilakukan setelah tahap pengukuran

produktivitas awal dilakukan. Pada tahap ini dilakukan penentuan strategi

peningkatan produktivitas yang diperoleh melalui metode AHP. Hasil dari metode

AHP berupa bobot yang menunjukkan peringkat dari setiap alternatif strategi

peningkatan produktivitas. Berdasarkan bobot yang diperoleh maka ditentukan 3

skenario perbaikan. Skenario perbaikan adalah kombinasi dari dua alternatif

strategi peningkatan produktivitas. Skenario 1 merupakan kombinasi dari

alternatif yang memiliki peringkat 1 dan peringkat 4. Skenario 2 merupakan

kombinasi dari alternatif yang memiliki peringkat 2 dan peringkat 5. Skenario 3

merupakan kombinasi dari alternatif yang memiliki peringkat 3 dan peringkat 6.

Gambar 3 Tahapan peningkatan produktivitas

Alternatif skenario perbaikan disimulasikan untuk mendapatkan alternatif

strategi terbaik. Hasil simulasi skenario perbaikan berupa alternatif strategi

terpilih dengan future GPI terbaik selanjutnya diterapkan dalam future GVSM.

Skema tahapan peningkatan produktivitas pada penelitian ini ditunjukkan pada

Gambar 3. Besaran peningkatan produktivitas diketahui dari nilai GP ratio yang

dihasilkan melalui analisis penerapan alternatif strategi terpilih. Untuk

mendapatkan nilai GP ratio digunakan persamaan yang dituliskan sebagai berikut:

GP =

=

x

(3)

dimana :

GPratio : Rasio Produktivitas Hijau

Penentuan Strategi

Peningkatan

Produktivitas

Rancangan

Skenario

Perbaikan

Future GVSM terpilih

Simulasi Skenario

Perbaikan

Future

GPI

AHP

13

SPalt : Harga jual pada saat penerapan alernatif

SPcur : Harga jual pada saat kondisi awal

PCalt : Biaya Produksi pada saat penerapan alernatif

PCcur : Biaya Produksi pada saat kondisi awal

EIalt : Dampak Lingkungan pada saat penerapan alernatif

EIcur : Dampak Lingkungan pada saat kondisi awal


Tingkat keberlanjutan agroindustri ban PT XYZ dianalisis dengan

menggunakan teknik MDS. Pada tahap ini digunakan teknik raptire untuk

menghitung tingkat keberlanjutan. Prinsip aplikasi teknik ini berbasis indikator

dengan pendekatan penyelesaian berbasis MDS. Raptire merupakan penyesuaian

dari rapfish yaitu salah satu teknik untuk menganalisis status kelestarian

sumberdaya, yang pada awalnya dikembangkan oleh Fisheries Centre, UBC-

Canada. Terdapat tiga dimensi yang diukur dalam analisis tingkat keberlanjutan,

yaitu ekonomi, lingkungan, dan sosial. Setiap model memiliki indikator yang

ditetapkan menggunakan justifikasi dari pihak-pihak yang memiliki kompetensi

dan mengetahui kondisi agroindustri ban motor. Dengan menggunakan teknik

raptire maka dapat diperoleh indeks keberlanjutan agroindustry ban PT XYZ,

sehingga dapat diketahui status keberlanjutan agroindustry ban PT XYZ.

Pendekatan Sistem

Dalam pencapaian tujuan penilaian yang telah ditetapkan pada peningkatan

produktivitas proses produksi ban motor di PT XYZ, digunakan pendekatan

sistem dengan melakukan identifikasi terhadap sejumlah kebutuhan, sehingga

dapat menghasilkan suatu operasi sistem yang dianggap efektif. Pendekatan

sistem tersebut dimulai dengan mencari semua faktor yang terdapat dalam sistem

untuk mendapatkan solusi yang terbaik bagi penyelesaian masalah, kemudian

membuat suatu model AHP untuk untuk membantu memilih alternatif yang paling

memungkinkan. Alternatif strategi terpilih dengan indeks GPI (future state)

tertinggi selanjutnya diterapkan dalam future GVSM.

Penetapan Responden

Sesuai dengan pendekatan yang diterapkan dalam penelitian ini, responden

sebagai pakar ditentukan berdasarkan keahliannya pada bidang proses produksi

ban motor dan juga di bidang lingkungan. Dalam penelitian ini pakar yang

diambil pendapatnya sebagai responden sebanyak tiga orang. Pakar yang terlibat

dalam penelitian ini antara lain dosen IPB di bidang karet alam, mantan manajer

produksi dari PT XYZ, dan karyawan dari PT PQR yang tergabung dalam

Asosiasi Perusahaan Ban Indonesia (APBI).

Tata Laksana Penelitian

1. Pengumpulan Data

Pengumpulan data meliputi data kuantitatif dan kualitatif dalam bentuk data

sekunder maupun data primer. Akuisisi pengetahuan untuk mendapatkan data

14

kualitatif melalui teknik wawancara mendalam. Wawancara juga dilakukan untuk

menjelaskan dan mengklarifikasi serta menerangkan masalah-masalah teknis yang

ada di lapangan yang berguna untuk mendapatkan informasi tambahan.

Sedangkan pengamatan langsung (observasi) dan dokumentasi kegiatan juga

dilakukan untuk mendukung hasil wawancara. Ketiga teknik pengumpulan data

ini diupayakan dapat menggali kekayaan informasi kualitatif yang akurat untuk

mendukung hasil dari penelitian ini. Data kuantitatif yang digunakan berupa data

primer dan sekunder, dimana data primer didapatkan langsung dari lapangan

sedangkan data sekunder diperoleh dari hasil wawancara pihak manajemen dan

studi pustaka terkait (artikel, jurnal ilmiah, buku acuan, dan internet). Data yang

tidak tersedia diestimasikan melalui informasi kualitatif dan kuantitatif yang

diperoleh dari wawancara manajemen dan tinjauan pustaka.

2. Pengolahan Data

Analisis pegukuran dan perhitungan tingkat produktivitas beserta indikator-

indikator yang berpengaruh terhadapnya dianalisis dengan menggunakan

Microsoft Excel 2010. Selain itu perangkat lunak Microsoft Excel 2010 juga

digunakan untuk mengolah beragam fungsi aritmatika dasar. Pengolahan data

hasil wawancara pakar dengan metode AHP diolah dengan menggunakan

perangkat lunak Expert Choice 11. Model keberlanjutan dianalisis dengan

menggunakan teknik Multidimensional Scaling (MDS). Pada model ini digunakan

teknik raptire untuk menghitung tingkat keberlanjutan agroindustri ban PT XYZ

yang diukur dari 3 dimensi yaitu ekonomi, lingkungan, dan sosial.

3. Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian ini berlangsung dari bulan April 2013 di PT XYZ yang

merupakan perusahaan swasta di bidang industri ban motor. Kegiatan wawancara

pakar dilakukan di PT XYZ dan di Departemen Teknologi Industri Pertanian,

Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Adapun tempat

pengolahan data berlangsung di lingkungan kampus Institut Pertanian Bogor,

Dramaga.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Proses Produksi dan Neraca Massa Proses Produksi Ban Motor

Neraca massa dari proses produksi ban motor di PT. XYZ disajikan pada

Gambar 4. Basis dari neraca massa ini yaitu 2000 buah ban. Proses pencampuran

(mixing) adalah proses dicampurnya bahan baku mentah dan bahan pembantu di

dalam mesin Banburry. Luaran yang dihasilkan dari proses pencampuran adalah

compound yang sesuai dengan spesifikasi untuk digunakan pada proses

selanjutnya. Setiap spesifikasi memiliki karakter yang berbeda-beda. Hal ini

dipengaruhi dari komposisi bahan yang digunakan. Bahan baku mentah yang

digunakan untuk proses mixing ini memiliki beberapa titik kritis yang harus

diperhatikan. Pada proses ini, bahan yang masuk antara lain polimer berupa karet

alam dan sintetik, bahan-bahan kimia seperti antioxidant, accelerator, filler,

pewarna, carbon black, serta bahan tambahan lainnya sejumlah 5754 kg dan

15

dihasilkan compound tipe A, B, C, D, E dan F sebanyak 3758, 356, 66, 874, 310,

dan 390 kg.

Mesin Banburry yang digunakan terdapat 7 mesin dengan masing-masing

spesifikasi yang ditunjukkan pada Tabel 2. Terdapat tiga proses pencampuran

bahan baku dan bahan tambahan yang terjadi dalam mesin Banburry:

1. Master Batch (MB)

Proses pencampuran yang menggabungkan karet, bahan tambahan kimia,

karbon hitam dan oli menjadi compund master batch. Tujuan dari proses ini

adalah homogenisasi bahan pengikat (karet) dan bahan penguat (karbon).

2. Remill (RM)

Proses pencampuran tanpa penambahan bahan tambahan (ingredient)

dengan tujuan untuk mengurangi viskositas compound. Proses remill biasanya

dilakukan hingga dua kali untuk mendapat viskositas yang diinginkan.

3. Final Mix (FM)

Final Mix adalah proses pencampuran yang disertai penambahan bahan

tambahan berupa accelerator atau retarder dengan tujuan menggabungkan rantai

polimer melalui ikatan crosslink. Proses penggabungan ini akan memberikan daya

keuletan pada karet dengan memasukkan bahan tambahan seperti sulfur.

Tabel 2 Proses pencampuran pada tiap mesin Banburry

Mesin Banburry Proses Mixing

Banburry 1 Final Mix (FM)

Banburry 2 Remall (RM)

Banburry 3 Master Batch (MB) - Remall (RM)

Banburry 4 Master Batch (MB)



Banburry 7 Final Mix (FM)

Schneider Racing Spec

Extruding adalah proses pembuatan tapak ban (tread) dan sisi samping

penahan ban (side wall). Compound dibentuk melewati sekelompok besar mesin

(dies) yang akan menghasilkan material dengan berbagai bentuk dan spesifikasi.

Pada proses ini, bahan yang masuk berupa compound tipe A sejumlah 3758 kg

dan compound tipe B sejumlah 356 kg yang akan menghasilkan Tread X sebanyak

4114 kg.

Proses calendering adalah proses pelapisan material polyester, nilon, dan

steel belt dengan compound. Pelapisan antara compound dengan steel cord akan

menghasilkan sheet steel cord sedangkan pelapisan antara compound dengan

material textile akan menghasilkan sheet textile (body ply). Pada proses ini, bahan

yang masuk berupa compound D sejumlah 874 kg dan cord B sejumlah 246 kg

yang akan menghasilkan Ply X sebanyak 1120 kg.

Cutting adalah proses pemotongan hasil proses calender sehingga dihasilkan

produk berupa steel belt dan body ply. Pada cutting steel sudut potong berkisar

antara 20o-25

o. Pada cutting textile terbagi menjadi dua, untuk jenis ply radial

dilakukan pemotongan dengan sudut 90o dan 0-75

o untuk jenis ply bias. Pada

16

proses ini, bahan yang masuk berupa Ply X sejumlah 1120 kg yang akan

menghasilkan Ply X2 sebanyak 538 kg dan Ply X1 sebanyak 582 kg.

Cushioning adalah proses pembuatan inner liner, under liner dan body ply

assembly. Produk dari proses cushioning adalah gabungan dari inner liner, under

liner dan body ply assembly (BPA). Pada proses ini, bahan yang masuk berupa Ply

X1 sejumlah 1120 kg serta Compound E dan F dari proses Banburry sebanyak

310 kg dan 390 kg yang akan menghasilkan Ply X11 sebanyak 1282 kg.

Pada proses pembuatan bead, bahan yang dimasukkan berupa bead wire dan

compound sedangkan produk yang dihasilkan adalah bead. Tahap pertama yang

dilakukan adalah let off yaitu melepaskan material dari pembungkus untuk siap

digunakan (tempat pasokan wire). Selanjutnya wire dipanaskan dengan heater

agar steel wire dapat dengan mudah menyatu dengan compound. Proses

rubberizing (penyatuan) antara compound dengan wire dilakukan di bagian

extruder. Kemudian dilanjutkan menuju tow sebagai stok material agar pada saat

pergantian material mesin tidak berhenti. Pada proses ini, bahan yang masuk

berupa cord A sejumlah 246 kg dan compound C sejumlah 66 kg yang akan

menghasilkan Bead X sebanyak 302 kg.

Proses ini merupakan tahap „perakitan‟ seluruh material yang telah

diproduksi sebelumnya untuk disatukan menghasilkan sebuah ban. Ban hasil

proses sebelumnya seperti ply, bead, tread diolah menggunakan mesin Tire

Building (TBM) menghasilkan green tyre. Mesin yang digunakan terdiri atas dua

tipe, dimana ada yang hanya melewati satu tahap namun ada lainnya yang harus

melewati dua tahap. Pada proses ini, bahan yang masuk antara lain Tread X

sejumlah 4114 kg, Bead X sejumlah 302 kg, Ply X11 sejumlah 1282 kg, dan Ply

X2 sejumlah 538 kg yang akan menghasilkan green tire X sebanyak 6246 kg.

Pemasakan adalah proses akhir dalam proses perakitan ban yaitu pemasakan

ban mentah menjadi ban jadi yang siap untuk dipasarkan ke pelanggan. Salah satu

komponen pada mesin pemasakan adalah segmen yang berguna untuk memberi

cetakan pada tapak ban. Langkah pertama yang dilakukan pada proses curing

adalah memasang ban mentah pada VCL (Vertical Chuck Loader) dan ban mentah

yang selanjutnya akan diproses dipasang pada tiang ban mentah untuk menunggu

giliran. Mula-mula ban mentah masuk ke dalam vakum. Hal ini bertujuan

memudahkan ban mentah masuk ke dalam bag well. Setelah masuk ke dalam bag

well, terjadi proses pembentukan 1 sehingga saklar pada VCL terbuka dan VCL

melepaskan ban mentah dalam kondisi stabil/center. Pemasakan dimulai dengan

masuknya tekanan dalam. Setelah pemasakan selesai, mesin penekan akan terbuka

dan secepatnya menuju proses PCI (Post Control Inflamation) agar tidak terjadi

deformasi. Pada ban tipe MC-X (sepeda motor) proses PCI tidak perlu dilakukan

karena ukuran yang kecil. Pada proses ini, bahan yang masuk yaitu green tire X

sejumlah 6246 kg dan dihasilkan Tire X sebanyak 6246 kg. Standar mutu ban

sepeda motor sesuai dengan SNI 06-0101-2002 terlampir pada Lampiran 2.

17

Gam

bar

4 D

iagra

m a

lir p

rose

s p

rou

ksi

ban

moto

r

Basi

s :

2000 b

an

Ket

eran

gan

:

Com

p. :

Com

pou

nd

18

Gam

bar 5

Green

valu

e stream

mappin

g p

roses p

rod

uk

si ban

moto

r di P

T. X

YZ

(curren

t state)

19

Current State Green Stream Map Produksi Ban Motor

Peta aliran hijau atau green stream map memiliki tujuh indikator penilaian

dalam pengukuran produktivitas hijau di suatu perusahaan. Ketujuh indikator

tersebut diantaranya adalah energi, air, bahan yang terbuang, sampah, transportasi,

emisi dan biodiversitas. Tabel 3 menyajikan hasil analisis seven green wastes

untuk proses produksi ban motor dan Gambar 5 mengilustrasikan aliran hijau

untuk proses produksi ban motor. Tahapan proses untuk memproduksi ban motor

di PT. XYZ antara lain stasiun Banburry, bead building, extruding, cushion,

calender, cutting, tyre building, dan curing.

Tabel 3 Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau (seven green wastes)

Jenis Limbah

Proses Kegiatan

Total

Ba

nb

urr

y

Bea

d

Bu

ild

ing

Ext

rud

ing

Cu

shio

n

Ca

len

er

Cu

ttin

g

Tyr

e

Bu

ild

ing

Cu

rin

g

Energi (KWh) 1044.8 38.8 179.9 31.6 174.6 99 66 33 1667.7

Air (Liter) 0 0 0 0 0 0 0 0 1000

Material (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sampah (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Transportasi (Km) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Emisi (Kg) 930.9 34.6 160.4 28.2 155.5 88.2 58.8 29.4 1486

Biodiversitas (Ha) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Produk ban motor memiliki rata-rata permintaan dari konsumen setiap

bulannya sebesar 30000 ban/bulan. Apabila dikonversi ke dalam kebutuhan

perharinya maka PT. XYZ harus menghasilkan ban motor sebesar 1000 ban/hari.

Gambar 5 menunjukkan bahwa untuk memproduksi 1000 ban/hari dibutuhkan

energi listrik sebesar 1667.7 Kwh/hari, air sebanyak 1000 m3/hari, dan emisi

sebesar 1486 kg CO2/hari. Air yang digunakan merupakan kebutuhan air untuk

pembuatan steam atau uap panas pada boiler.

Waktu proses produksi atau cycle time untuk semua proses kecuali proses

curing sebesar 24 jam. Proses curing memiliki cycle time sebesar 7 jam. Hal ini

disebabkan oleh dalam 1 shift (8 jam) terdapat waktu istirahat selama 1 jam dan

setiap operator curing bertanggung jawab untuk 1 mesin curing sehingga saat

istirahat proses curing tidak dilakukan. Waktu yang dibutuhkan untuk

memindahkan bahan atau change over yang ada pada semua proses sebesar 0 jam,

hal ini karena proses yang berlangsung bersifat kontinyu dan apabila terdapat

penggantian spesifikasi produk maka sudah dilakukan persiapan 30 menit

sebelumnya.

Energi yang dibutuhkan untuk setiap proses produksi memiliki nilai yang

berbeda karena kebutuhan energi yang dibutuhkan oleh mesin pada setiap tahapan

proses produksi. Energi yang digunakan merupakan energi listrik yang bersumber

dari PLN dan disajikan pada Tabel 3. Adapun untuk emisi gas yang dihasilkan

merupakan hasil konversi dari pemakaian energi listrik. Bahan atau material yang

diterima oleh setiap proses produksi diasumsikan tidak ada yang terbuang karena

jumlah bahan sudah sesuai dengan perencanaan produksi dan apabila terdapat

20

kelebihan maka akan disimpan pada gudang bahan baku. Penggunaan air

merupakan jumlah yang diperlukan untuk produksi uap panas oleh boiler. Detail

penggunaan steam untuk setiap proses tidak diketahui perbandingan atau

proporsinya. Untuk transportasi bernilai 0 karena karena tidak dibutuhkan

kendaraan angkut yang memerlukan bahan bakar pada setiap tahapan proses

produksi. Adapun untuk biodiversitas untuk semua tahapan proses tidak dilakukan

pengukuran karena sulit untuk menemukan rekam jejak kondisi alam sekitar di

tahun-tahun sebelumnya.

Sampah yang ditimbulkan dalam setiap proses produksi bernilai 0 karena

setiap sampah yang terbentuk akan ditampung untuk dijual kembali atau didaur

ulang. Limbah padat industri ban terbagi berdasarkan kandungan bahan

berbahayanya, dimana limbah padat non-B3 masih dapat dijual kembali sehingga

disebut sebagai scrap (limbah padat ekonomis atau konvensional). Lovely (2013)

melakukan perhitungan nilai rendemen (Y) scrap pada proses produksi ban. Hasil

perhitungan untuk basis sebesar 1000 ban disajikan pada Tabel 4.

Tabel 4 Perhitungan nilai rendemen pengeluaran scrap

No. Jenis Y (kg/pcs)* Jumlah scrap (kg)

1 Steel Cord 0.0044 4.4

2 Textile Rubberized 0.0302 30.2

3 Carcass 0.0176 17.6

4 Bead Wire 0.0061 6.1

5 Compound 0.0068 6.8

6 Bladder 0.0106 10.6

7 Steel Rubberized 0.0147 14.7

8 Polyester 0.0011 1.1

9 Compound Ex Lab 0.0001 0.1

10 Serbuk Buffing 0.0007 0.7

11 Serutan Ban 0.0043 4.3

12 Oli 0.0009 0.9

13 Pallet Besi 0.0187 18.7

14 Pallet Kayu Lapis Besi 0.0106 10.6

15 Pallet Kayu Non Besi 0.0538 53.8

16 Pallet Plastik 0.0124 12.4

17 Jumbo Bag 0.0017 1.7

18 Plastik PP/PE 0.0034 3.4

Total 198.1 * Lovely (2013)

Pengukuran Produktivitas

Perhitungan dampak lingkungan

Pada tahap perhitungan dampak lingkungan, total hasil analisis ketujuh

sumber pembangkit limbah yang telah didapatkan dari peta aliran material hijau

(current state) proses produksi ban motor digolongkan ke dalam tiga variabel

lingkungan GPI. Emisi pada proses produksi digolongkan sebagai variabel

gaseous wastes generation (GWG), pengunaan air digolongkan ke dalam variabel

water consumption (WC), dan sampah yang dihasilkan digolongkan ke dalam

solid wastes generation (SWG) (Wiguna 2012). Berdasarkan data-data yang telah

21

didapatkan dari analisis tujuh sumber pembangkit limbah, selanjutnya dilakukan

perhitungan variabel dampak lingkungan sebagai berikut:

Produksi ban motor per hari

Jumlah produksi ban motor per hari sebanyak 1000 ban motor asumsi

permintaan rata-rata per bulan sebesar 30000 ban.

Pembangkit limbas gas (GWG)

Jumlah pembangkit limbah gas yang dihasilkan sebanyak 1486 kg per hari.

Konsumsi air (WC) Air yang digunakan dalam produksi 1000 ban motor sebanyak 1000 liter.

Karena densitas air 1 kg/l maka konsumsi air sebanyak 1000 kg.

Pembangkit limbah padat (SWG)

Jumlah pembangkit limbah padat yang tebentuk sebesar 0 diasumsikan

tidak ada yang terbuang.

Dari perhitungan tersebut, maka dampak lingkungan (EI) yang dihasilkan dari

proses produksi dapat dirumuskan sebagai berikut:

EI = 0.5 GWG + 0.33 WC + 0.17 SWG

EI = (0.5 x 1486 ) + (0.33 x 1000) + (0.17 x 0) = 1073 kg

Dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor adalah 1073

kg atau 1.073 ton.

Perhitungan indikator ekonomi

Basis perhitungan yang digunakan dalam penentuan nilai indikator ekonomi

ini adalah biaya yang dibutuhkan untuk menghasilkan 10 juta ban motor selama 1

tahun. Daftar lengkap perhitungan biaya kebutuhan proses produksi ban motor

terlampir pada Lampiran 4.

Berdasarkan perhitungan tersebut, maka diketahui total biaya kebutuhan

proses produksi ban motor sebesar Rp 301 698. Kemudian besar pendapatan yang

diperoleh dari penjualan produk ban motor sebagai berikut:

Pendapatan penjualan / harga jual satu ban motor

Asumsi harga jual 1 ban motor = Rp 350 000

Perhitungan indikator ekonomi dihitung sebagai perbandingan antara pendapatan

penjualan produk dengan total biaya produksi produk tersebut sehingga diperoleh:

Indikator Ekonomi atau Produktivitas

Pendapatan / Total Biaya = Rp 350 000 / Rp 301 698

Produktivitas atau indikator ekonomi = 1.16

Produktivitas atau indikator ekonomi proses produksi ban motor adalah 1.16.

Perhitungan indeks produktivitas hijau (GPI)

Berdasarkan hasil perhitungan dampak lingkungan dan indikator ekonomi

kemudian dihitung nilai indeks produktivitas hijau (current state) dihasilkan 1.081

dengan perhitungan sebagai berikut :

Indeks Produktivitas Hijau (GPI) =

=

Nilai ini menunjukkan bahwa tingkat produktivitas masih lebih tinggi dari

dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor. Secara

umum, semakin tinggi nilai indeks produktivitas hijau yang dicapai, maka tingkat

produktivitas dan indikator ekonomi akan semakin tinggi, sedangkan dampak

22

lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi akan semakin rendah. Sebaliknya

semakin rendah nilai indeks produktivitas hijau, maka semakin besar dampak

lingkungan yang ditimbulkan dari proses produksi yang dilakukan.


Terdapat tiga model untuk tiga dimensi yang digunakan pada analisis

keberlanjutan yaitu model ekonomi, model lingkungan, dan model sosial.

Penetapan indikator dengan menggunakan justifikasi dari pihak-pihak yang

memiliki kompetensi dan mengetahui kondisi agroindustri ban motor. Setiap

model baik model ekonomi, model lingkungan, dan model sosial digunakan untuk

memprediksi nilai indikator keberlanjutan pada setiap dimensi, baik dimensi

ekonomi, dimensi lingkungan, dan dimensi sosial. Indikator yang dipakai untuk

memprediksi keberlanjutan dimensi ekonomi adalah indikator net profit

perusahaan, indikator harga saham perusahaan, indikator tingkat pertumbuhan

perusahaan, dan indikator tingkat pertumbuhan pasar. Indikator yang dipakai

untuk memprediksi keberlanjutan dimensi lingkungan adalah indikator

pengolahan limbah padat, cair, dan gas yang dihasilkan; efisiensi penggunaan air

dan energi; pemanfaatan sisa bahan baku; dan dampak penggunaan bahan-bahan

kimia. Indikator yang dipakai untuk memprediksi keberlanjutan dimensi sosial

adalah indikator penyerapan tenaga kerja dari masyarakat sekitar, pendapatan

tenaga kerja, dan kegiatan sosial untuk masyarakat sekitar. Kategori nilai indikator

keberlanjutan agroindustri ban motor disajikan pada Tabel 5.

Tabel 5 Kategori nilai indikator keberlanjutan agroindustri ban motor

Indikator Kategori Kriteria

1

2

3

4

A. Dimensi Ekonomi

Indikator net profit perusahaan

Harga saham

Tingkat pertumbuhan perusahaan

Tingkat Pertumbuhan Pasar

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

(2)

Rendah

Sedang

Tinggi

Rendah

Sedang

Tinggi

Rendah

Sedang

Tinggi

Rendah

Sedang

Tinggi

1

2

B. Dimensi Lingkungan

Pengolahan limbah padat, cair,

dan gas yang dihasilkan

Efisiensi Penggunaan air dan

energi

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

tidak dilakukan

dilakukan pengolahan primer

dilakukan pengolahan sekunder

Rendah

Sedang

23

3

4

Pemanfaatan Sisa Bahan Baku

Dampak Penggunaan Bahan-

Bahan Kimia

(2)

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

(2)

Tinggi

Rendah

Sedang

Tinggi

terjadi pencemaran berat

pencemaran ringan

tidak mencemari

1

2

3

C. Dimensi Sosial

Penyerapan tenaga kerja dari

masyarakat sekitar

Pendapatan tenaga kerja

Kegiatan Sosial untuk masyarakat

sekitar

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

(2)

(0)

(1)

(2)

Rendah

Sedang

Tinggi

Kurang dari UMR

Setara dengan UMR

Lebih dari UMR

Tidak ada

Ada, tidak berjalan

Berjalan optimal

Agregasi nilai indikator keberlanjutan dilakukan untuk setiap dimensi

keberlanjutan sehingga diperoleh indeks keberlanjutan setiap dimensi. Penilaian

tingkat keberlanjutan agroindustri ban motor dilakukan oleh pihak-pihak yang

memiliki kompetensi dan mengetahui kondisi agroindustri ban motor. Penilaian

tingkat keberlanjutan setiap dimensi didasarkan atas 4 kategori tingkat

keberlanjutan, yaitu tidak berkelanjutan (TB), kurang berkelanjutan (KB), cukup

berkelanjutan (CB), dan sangat berkelanjutan (SB). Kategori tingkat keberlanjutan

tersaji pada Tabel 6.

Tabel 6 Kategori indeks keberlanjutan (Thamrin et al. 2007)

Rentang Indeks Keberlanjutan (IK) Kategori Indeks Keberlanjutan

0 < IK < 25 Tidak Berkelanjutan (TB)

25 < IK < 50 Kurang Berkelanjutan (KB)

50 < IK < 75 Cukup Berkelanjutan (CB)

75 < IK < 100 Sangat Berkelanjutan (SB)

Analisis perbandingan keberlanjutan antar dimensi divisualisasikan dalam

bentuk diagram layang-layang (kite diagram). Setelah nilai indeks masing-masing

dimensi diperoleh kemudian dilakukan analisis lanjutan, yaitu analisis sensitivitas

(leverage) dan montecarlo. Model keberlanjutan digunakan untuk menghitung

tingkat keberlanjutan agroindustri ban yang diukur dari tiga dimensi yakni

dimensi ekonomi, lingkungan, dan sosial. Nilai indikator yang telah diprediksi

agregasi menggunakan MDS sehingga diperoleh indeks keberlanjutan pada

masing-masing dimensi keberlanjutan. Indeks keberlanjutan dapat disajikan pada

Tabel 7. Hasil MDS menunjukkan bahwa seluruh dimensi termasuk dalam

kategori cukup berkelanjutan.

24

Tabel 7 Indeks keberlanjutan berdasarkan analisis MDS

Dimensi keberlanjutan Nilai indeks Kategori

Ekonomi

Lingkungan

Sosial

37.24

53.02

65.78

Kurang Berkelanjutan

Cukup Berkelanjutan

Cukup Berkelanjutan

Untuk mengetahui apakah indikator yang dikaji dengan menggunakan MDS

cukup akurat dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah, dapat dilihat dari

nilai stress dan koefisien determinasi (R2). Nilai stress yang diperoleh berkisar

antara 17.25-18.76% dengan rata-rata 18.24%. Nilai tersebut lebih kecil dari 25%

sehingga dapat dinyatakan bahwa indikator yang dikaji telah mencukupi, akurat,

dan dapat dipertanggungjawabkan. Nilai koefisien determinasi berkisar antara

92.46-93.18% dengan rata-rata 92.92%. Hal ini menunjukkan bahwa model

dengan menggunakan peubah saat ini sudah menjelaskan 92.92% dari sistem yang

dikaji. Sementara itu, selisih nilai antara indeks keberlanjutan MDS dan indeks

hasil analisis montecarlo berkisar antara 0.14-1.26 dengan rata-rata 0.68, lebih

kecil dari 5% yang menunjukkan bahwa rentang nilai indikator yang digunakan

cukup sesuai (Kavanagh dan Pitcher 2004).

Pada gambar analisis ordinasi untuk 3 dimensi, aksis horizontal

menunjukkan perbedaan agroindustri ban dalam ordinasi bad (0%) sampai good

(100%) untuk dimensi yang dianalisis, sementara aksis vertikal menunjukkan

perbedaan dari campuran skor atribut antara agroindustri ban yang dievaluasi.

Analisis montecarlo dilakukan pada tahap selanjutnya untuk mengetahui dampak

kesalahan acak dengan 25 kali ulangan pada 3 dimensi, baik dimensi ekonomi,

dimensi lingkungan, dan dimensi sosial. Visualisasi indeks keberlanjutan dalam

bentuk diagram layang (kite diagram) ditunjukkan oleh Gambar 6.

Gambar 6 Diagram layang indeks keberlanjutan

Analisis ordinasi dimensi ekonomi menunjukkan bahwa keberlanjutan

agroindustri ban motor dimensi ekonomi berada pada kondisi kurang

berkelanjutan. Hasil analisis leverage pada dimensi ekonomi diperoleh indikator

yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan dimensi ekonomi, yaitu harga

saham perusahaan yang memiliki nilai perubahan RMS tertinggi sebesar 6.59%.

Analisis ordinasi dimensi lingkungan menunjukkan bahwa keberlanjutan

agroindustri ban motor dimensi lingkungan berada pada kondisi cukup

berkelanjutan. Hasil analisis leverage pada dimensi lingkungan diperoleh

indikator yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan dimensi lingkungan,

yaitu pemanfaatan sisa bahan baku yang memiliki nilai perubahan RMS tertinggi

sebesar 9.17%. Analisis ordinasi dimensi lingkungan menunjukkan bahwa

25

keberlanjutan agroindustri ban motor dimensi sosial berada pada kondisi cukup

berkelanjutan. Hasil analisis leverage pada dimensi sosial diperoleh indikator

yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan dimensi sosial, yaitu penyerapan

tenaga kerja masyarakat sekitar yang memiliki nilai perubahan RMS tertinggi

sebesar 34.22%. Analisis montecarlo ketiga dimensi berupa plot yang terpusat

menunjukkan bahwa tidak ada gangguan pada kondisi agroindustri ban motor.

Hasil analisis ordinasi, montecarlo, dan leverage disajikan pada Lampiran 3.

Nilai indeks keberlanjutan dimensi ekonomi menunjukkan perlu dilakukan

peningkatkan pertumbuhan perusahaan dan net profit perusahaan yang akan

menyebabkan naiknya harga saham perusahaan. Hal ini dapat dilakukan melalui

kegiatan peningkatan produktivitas hijau seperti efisiensi penggunaan air dan

energi serta penggunaan air dan bahan baku kembali. Hasil yang didapatkan

berupa penurunan biaya atau pengeluaran yang menyebabkan net profit

perusahaan akan bertambah. Peningkatan dimensi lingkungan dapat dilakukan

dengan kegiatan recycle material dan subtitusi bahan pembantu yang akan

mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor.

Peningkatan dimensi sosial dapat dilakukan penambahan kegiatan sosial yang

dilakukan dan memperketat SOP operator sehingga penyerapan tenaga kerja dari

daerah sekitar dapat meningkat.

Analisis Peningkatan Produktivitas

Struktur model AHP yang dikembangkan terdiri atas lima level antara lain

fokus, faktor, aktor, tujuan, dan alternatif. Elemen pada setiap level dalam struktur

hierarki didapatkan melalui studi literatur dan wawancara dengan para pakar.

Fokus (level 1) merupakan penentuan strategi peningkatan produktivitas proses

produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas hijau. Level 2 yaitu faktor

yang dinilai berpengaruh dan harus dipertimbangkan dalam pencapaian fokus

yaitu tingkat permintaan, karakteristik bahan baku dan bahan pembantu, kualitas

SDM, harga jual, biaya produksi, serta kebijakan pemerintah mengenai

lingkungan. Pada level 3 mengenai aktor yang terdiri atas pimpinan perusahaan,

pemerintah, perguruan tinggi dan lembaga peneliti, serta industri hulu. Level 4

adalah tujuan yang akan dicapai yaitu memaksimalkan keuntungan dan

mengurangi dampak lingkungan. Level 5 merupakan level alternatif strategi yang

dapat dilakukan dalam pencapaian fokus. Alternatif tersebut terdiri atas perbaikan

jadwal cleaning mesin curing, SOP operator diperketat, pengendalian karakter

bahan baku, subtitusi bahan pembantu, penggunaan air dan bahan baku kembali,

serta recycle material.

Perhitungan pembobotan setiap kriteria dilakukan dengan menggunakan

software Expert Choice 11 yang dapat mengakomodir pendapat para pakar,

sehingga dihasilkan nilai bobot untuk setiap alternatif strategi. Kriteria dan

alternatif tersebut diberikan rentang penilaian dengan skala satu sampai sembilan

dengan metode perbandingan berpasangan (pairwaise comparison) dalam teknik

AHP dilakukan oleh pakar. Selain itu, nilai inconsistency ratio dari setiap level

setiap pakar harus lebih kecil dari 0.1. Apabila nilainya lebih besar dari 0.1 maka

dilakukan revisi penilaian atau pemberian bobot kembali oleh pakar yang

bersangkutan. Struktur hierarki model penentuan strategi peningkatan

produktivitas proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas hijau

26

disajikan pada Gambar 7. Metode AHP memberikan hasil perhitungan berupa

urutan prioritas berdasarkan peringkat dari masing-masing elemen setiap level

hierarki. Tampilan pengisian model AHP penentuan strategi peningkatan

produktivitas proses produksi ban motor disajikan pada Lampiran 5.

Pada struktur hierarki terlihat bahwa aktor terpenting dalam strategi

peningkatan produktivitas proses produksi ban motor yaitu Pemerintah dan

Pimpinan Perusahaan dengan bobot sebesar 0.311 dan 0.281, kemudian disusul

oleh Industri Hulu serta Perguruan Tinggi dan Lembaga Penelitian. Faktor yang

memiliki pengaruh terbesar pada strategi peningkatan produktivitas proses

produksi ban motor adalah Karakteristik Bahan Baku dan Bahan Pembantu

dengan Bobot sebesar 0.207, yang diikuti oleh Kualitas SDM dan Tingkat

Permintaan dengan bobot sebesar 0.197 dan 0.193.

Perhitungan agregat level 5 (alternatif) penentuan strategi ditunjukkan pada

Tabel 8. Dari hasil perhitungan pada level 5, dari enam alternatif peningkatan

produktivitas proses produksi ban motor, diketahui bahwa pengendalian karakter

bahan baku merupakan strategi utama yang harus dilakukan pada PT XYZ.

Pengendalian karakter bahan baku memiliki bobot sebesar 0.264. Alternatif inilah

yang menjadi kunci keberhasilan peningkatan produktivitas proses produksi ban

motor. Selain itu SOP operator diperketat dengan bobot sebesar 0.221, dapat

mempengaruhi strategi produktivitas proses produksi ban motor. Alternatif yang

lain dapat meningkatkan indeks produktivitas hijau pada proses produksi ban

motor dalam jangka waktu tertentu, meskipun alternatif tersebut memiliki bobot

yang lebih rendah. Peringkat alternatif dapat dijadikan dasar pertimbangan dalam

penentuan skenario peningkatan produktivitas.

27

Gam

bar 7

Stru

ktu

r hiera

rki p

enen

tuan

strateg

i pen

ingk

ata

n p

rod

uk

tivita

s den

gan

pen

dek

ata

n p

rod

uk

tivita

s hija

u

28

Tabel 8 Hierarki perhitungan bobot level 5 (alternatif) penentuan strategi

Level 5 (Alternatif) Bobot Peringkat

1. Perbaikan Jadwal Cleaning Mesin Curing

2. SOP Operator Diperketat

3. Pengendalian Karakter Bahan Baku

4. Substitusi Bahan Pembantu

5. Penggunaan Air dan Bahan Baku Kembali

6. Recycle Material

0.057

0.221

0.264

0.170

0.157

0.131

6

2

1

3

4

5

Peningkatan Produktivitas Hijau

Perbaikan manajemen pabrik

Perbaikan manajemen pabrik mencakup kegiatan yang berpengaruh

terhadap peningkatan produktivitas pabrik diantaranya:

1. Perbaikan Jadwal Cleaning Mesin Curing

Melalui perbaikan jadwal cleaning mesin curing yang lebih teratur maka

proses produksi akan berjalan lebih produktif dan optimum. Hal ini menyebabkan

jumlah produk yang diproduksi akan bertambah dalam rentang waktu yang telah

ditentukan. Selain itu juga dapat mengurangi idle time yang dapat terjadi pada

proses produksi. Dengan sistem perawatan berupa jadwal cleaning yang lebih

teratur akan mencegah mesin mengalami kerusakan lebih cepat yang dapat

mengganggu proses produksi ban motor.

2. SOP Operator Diperketat

Pada intinya produktivitas di suatu industri dapat meningkat apabila

didukung oleh sumber daya manusia yang baik. Dengan adanya SOP operator

diperketat, maka proses produksi akan berjalan lebih teratur dan menghindari

terjadinya hal yang tidak diinginkan seperti produk gagal, kecelakaan, atau

kesalahan lainnya dalam proses produksi. Alternatif ini juga dapat meningkatkan

kualitas dan produktivitas SDM yang terlibat dalam proses produksi.

3. Pengendalian Karakter Bahan Baku

Pengendalian karakter bahan baku akan memiliki pengaruh terhadap

kualitas produk yang dihasilkan. Apabila bahan baku yang digunakan memiliki

kualitas baik maka produk yang dihasilkan akan memiliki kualitas yang baik pula.

Pengendalian karakter bahan baku ini juga membuat kualitas produk akan terjaga

atau meningkat serta mengurangi resiko product ditolak atau reject oleh konsumen.

Selain itu dengan kualitas produk yang membaik maka nilai scrap akan menurun.

Hal ini akan berpengaruh terhadap biaya daur ulang yang diperlukan untuk

mengolah scrap yang dihasilkan. Nilai scrap yang dihasilkan dapat menurun dari

2.6% menjadi 0.6%. Dengan volume produksi yang besar pada industri hilir

seperti industri ban motor, penurunan nilai scrap yang dihasilkan sebesar 2%

dapat mengurangi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan.

Perbaikan dengan aspek produktivitas hijau

Perbaikan yang dapat dilakukan dalam penerapan konsep produktivitas hijau

untuk meningkatkan produktivitas proses produksi ban motor antara lain:

29

1. Substitusi Bahan Pembantu

Salah satu subtitusi bahan pembantu yang dilakukan pada proses produksi

ban motor adalah penggantian aromatic oil yang bersifat kurang ramah

lingkungan menjadi naftenic oil yang lebih ramah lingkungan. Hal ini akan

mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor.

Biaya bahan baku tidak mengalami kenaikan jumlah, namun malah tetap atau

menurun. Pada industri hilir penurunan biaya bahan baku merupakan salah satu

tujuan atau strategi untuk bertahan dalam persaingan industri.

2. Penggunaan Air dan Bahan Baku Kembali

Scrap yang dihasilkan selama proses produksi ada yang dapat digunakan

kembali pada proses dan ada yang dijual. Selain itu penggunaan air masih kurang

efisiensinya sehingga perlu dilakukan peningkatan efisiensi penggunaan air.

Penggunaan air pada proses extruding yang bertujuan pendinginan compound

dapat diubah menjadi pendinginan yang tidak mengalami kontak langsung dengan

material atau compound. Hal ini dapat mengurangi biaya untuk pemurnian air

yang terkontaminasi oleh bahan, yang dilakukan sebelum penggunaan air kembali

untuk proses tersebut. Selain itu juga dengan pengunaan air dan bahan baku

kembali akan meningkatkan efisiensi penggunaan air dan bahan baku serta

mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk kebutuhan bahan baku dan air.

3. Recycle Material

Material berupa bahan baku atau bahan setengah jadi yang dihasilkan

selama proses produksi sebaiknya tidak semuanya dijual. Hal ini disebabkan oleh

harga jual yang sangat kecil yaitu hanya 10% dari harga awal bahan atau material

tersebut. Selain itu dengan penjualan material tersebut belum tentu menjamin

material tersebut tidak akan mencemari di tempat lainnya. Dengan adanya

kegiatan recycle, maka akan mengurangi kemungkinan pencemaran dan

meningkatkan jumlah produksi ban motor. Material yang mengalami proses

recycle juga dapat digunakan kembali pada proses produksi dan akan mengurangi

biaya bahan baku yang diperlukan pada proses produksi.

Evaluasi Simulasi Skenario Perbaikan

Langkah penerapan strategi peningkatan yang dilakukan dalam pembahasan

ini menggunakan beberapa asumsi berdasarkan data dan hasil penelitian yang

didapatkan dari beberapa sumber pustaka terkait. Berdasarkan tiga alternatif upaya

perbaikan yang dilakukan dengan pendekatan produktivitas hijau, maka dapat

dikembangkan tiga macam skenario strategi perbaikan, yang terdiri atas

kombinasi antara alternatif perbaikan manajemen pabrik dengan alternatif

perbaikan dengan aspek produktivitas hijau. Penyusunan skenario ini merupakan

kombinasi dari peringkat 1 dan 4, 2 dan 5, serta 3 dan 6 pada alternatif penentuan

strategi menggunakan AHP. Hal ini bertujuan untuk mengurangi jumlah

kombinasi yang dapat terbentuk dari 6 alternatif. Prinsip kerja AHP adalah

penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategis,

dinamis menjadi sebuah bagian-bagian dan tertata dalam suatu hierarki. Tingkat

kepentingan setiap variable diberi nilai numerik, secara subjektif tentang arti

penting variable tersebut dan secara relatif dibandingkan dengan variable yang

30

lain. Dari berbagai pertimbangan kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan

variable yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil

pada sistem tersebut (Marimin dan Maghfiroh 2010).

Keseluruhan perhitungan skenario tersaji dalam Lampiran 6. Rancangan

upaya peningkatan produktivitas proses produksi ban motor secara keseluruhan

ditunjukan pada Gambar 8, sedangkan ketiga rancangan alternatif strategi

peningkatan tersaji pada Tabel 9.

Rancangan Upaya Peningkatan Produktivitas Hijau

Perbaikan Manajemen

Pabrik

Perbaikan dengan Aspek

Produktivitas Hijau

Gambar 8 Rancangan upaya peningkatan produktivitas

Tabel 9 Skenario rancangan alternatif strategi peningkatan produktivitas

Skenario Penjelasan

Skenario 1 Perbaikan jadwal cleaning mesin curing dan subtitusi bahan pembantu

Skenario 2 SOP operator diperketat dan recycle material

Skenario 3 Pengendalian karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali

Analisis Perbandingan Simulasi Skenario Strategi Peningkatan Pada analisis penerapan skenario 1 ini terjadi perbaikan jadwal cleaning

mesin curing dan subtitusi bahan pembantu. Nilai dampak lingkungan yang

dihasilkan dari skenario 1 sebesar 1.073, sedangkan nilai indikator ekonomi 1.166,

sehingga dihasilkan nilai indeks produktivitas hijau (GPI) yang dihasilkan sebesar

1.087. GPI skenario 1 meningkat dari GPI pada kondisi awal (current state).

Pada analisis penerapan skenario 2 ini terjadi SOP operator diperketat dan

recycle material. Nilai dampak lingkungan yang dihasilkan dari skenario 2 sebesar

1.073, sedangkan nilai indikator ekonomi 1.179, sehingga dihasilkan nilai indeks

produktivitas hijau (GPI) yang dihasilkan sebesar 1.099. GPI skenario 2

meningkat dari GPI pada kondisi awal (current state).

Pada analisis penerapan skenario 3 ini terjadi pengendalian karakter bahan

baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali. Nilai dampak lingkungan

yang dihasilkan dari skenario 3 sebesar 1.040, sedangkan nilai indikator ekonomi

1.168, sehingga dihasilkan nilai indeks produktivitas hijau (GPI) yang dihasilkan

sebesar 1.123. GPI skenario 3 meningkat dari GPI pada kondisi awal (current

state).

Pengendalian Karakter

Bahan Baku

SOP Operator

Diperketat

Perbaikan Jadwal

Cleaning Mesin Curing

Recycle Material

Penggunaan Air dan

Bahan Baku Kembali

Subtitusi Bahan

Pembantu

31

Perbandingan rancangan skenario peningkatan dilakukan dengan

membandingkan capaian indeks dampak lingkungan, tingkat produktivitas atau

indikator ekonomi, dan nilai capaian indeks GPI dari masing-masing rancangan

skenario penerapan strategi. Menurut Hur et al. (2004) GPI rasio dikembangkan

dalam pengambilan keputusan untuk memilih salah satu alternatif yang terbaik

peningkatan kinerja produktivitas hijau dari sistem yang ada. GPI rasio diartikan

perbandingan GPI alternatif dan GPI kondisi awal. Jika GPI rasio ini lebih besar

dari 1, berarti alternatif peningkatan produktivitas yang terpilih lebih baik

daripada GPI kondisi awal sebelum adanya perbaikan. Sejalan dengan

pemahaman tersebut, dihitung GPI rasio pada skenario 1 sampai skenario 3

terhadap GPI kondisi awal sehingga dihasilkan GPI rasio skenario 1 sebesar 1.005,

GPI rasio skenario 2 sebesar 1.016, GPI rasio skenario 3 sebesar 1.039. Tabel 10

dan Gambar 9 menunjukkan perbandingan indeks ketiga rancangan perbaikan.

Gambar 9 Diagram Perbandingan Indeks Rancangan Perbaikan

Dari hasil perbandingan GPI dan perhitungan GPI rasio diketahui bahwa

rancangan skenario 1 merupakan skenario dengan indeks GPI terendah. Indeks

GPI dan GPI rasio tertinggi dari semua skenario dihasilkan dari analisis penerapan

skenario 3 merupakan skenario terbaik dalam peningkatan produktivitas hijau.

Tabel 10 Perbandingan Indeks Ketiga Rancangan Perbaikan.

Penjelasan Dampak

Lingkungan

Indikator

Ekonomi GPI

GPI

Rasio

Kondisi pertama kali saat penelitian dilakukan

(current state) 1.073 1.160 1.081

Skenario 1 Perbaikan jadwal cleaning

mesin curing dan subtitusi

bahan pembantu

1.073 1.166 1.087 1.005

Skenario 2 SOP operator diperketat dan

recycle material 1.073 1.179 1.099 1.016

Skenario 3 Pengendalian karakter bahan

baku serta penggunaan air dan

bahan baku kembali

1.040 1.168 1.123 1.039

32

Gam

bar

10 P

eta a

lira

n m

ate

rial

(GV

SM

fu

ture

sta

te)

33

Future State Green Stream Map

Analisis dalam pembuatan peta aliran material (future state) ditentukan

berdasarkan perhitungan skenario 3 dalam strategi peningkatan pada Lampiran 6.

Pada perhitungan skenario 2 diketahui bahwa total dampak lingkungan sebesar

1486 kg GWG, 900 kg WC, dan 0 kg SWG, terbagi ke dalam masing-masing

proses kegiatan pada peta aliran material (future state). Keseluruhan aliran limbah

hijau dalam peta aliran material (future state) tersaji pada Gambar 10.

Analisis Implikasi Manajerial

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, rekomendasi yang dapat

digunakan pada PT. XYZ dalam peningkatan produktivitas proses produksi ban

motor dengan pendekatan produktivitas adalah skenario 3. Dengan penerapan

strategi tersebut berimplikasi pada peningkatan indikator ekonomi serta penurunan

dampak lingkungan yang dihasilkan sehingga menyebabkan nilai indeks

produktivitas hijau (GPI) meningkat. Gambar 11 menunjukkan urutan langkah

penerapan kebijakan dalam tujuan peningkatan produktivitas proses produksi ban

motor. Pada industri ban motor, aktor yang paling berperan adalah pemerintah dan

pimpinan perusahaan. Dalam pengambilan keputusan mengenai kebijakan pada

peningkatan produktivitas hijau diperlukan pimpinan perusahaan yang menyadari

pentingnya peningkatan produktivitas beriringan dengan mempertimbangkan

dampak lingkungan yang dihasilkan serta pemerintah yang menerapkan kebijakan

mengenai lingkungan.

Gambar 11 Urutan Langkah Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban

Motor

Gambar 12 merupakan ilustrasi pengurangan dampak lingkungan dalam

kegiatan peningkatan produktivitas proses produksi ban motor. Untuk mendukung

peningkatan produktivitas hijau ini juga dilampirkan program perangkat lunak

yang dapat dilihat pada Lampiran 7. Perbaikan jadwal cleaning mesin curing yang

lebih teratur akan menyebabkan jumlah produk yang diproduksi akan bertambah

serta proses produksi berjalan lebih produktif dan optimum. SOP operator yang

diperketat akan meningkatkan kualitas dan produktivitas SDM yang terlibat dalam

proses produksi serta proses produksi yang berjalan dengan lebih teratur dan

menghindari terjadinya hal yang tidak diinginkan.

Pengendalian karakter bahan baku akan membuat kualitas produk akan

terjaga dan mengurangi resiko produk reject. Selain itu jumlah scrap yang

dihasilkan dan biaya produksi akan menurun pula. Subtitusi bahan pembantu akan

mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan dengan biaya bahan baku yang

tidak meningkat. Pengunaan air dan bahan baku kembali akan meningkatkan

efisiensi penggunaan air dan bahan baku serta mengurangi biaya yang dikeluarkan

untuk kebutuhan bahan baku dan air. Recycle material dapat mengurangi

pencemaran dan mengurangi biaya bahan baku yang diperlukan pada proses

produksi.

Perbaikan Manajemen

Pabrik

Minimisasi Dampak Lingkungan

(Produktivitas Hijau)

Peningkatan Produktivitas

Proses Produksi Ban Motor

34

Gambar 12 Ilustrasi Pengurangan Dampak Lingkungan dalam Kegiatan

Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Dalam penelitian ini dilakukan analisis keberlanjutan untuk mengetahui

tingkat keberlanjutan pada tiga dimensi, yaitu sosial, ekonomi, dan lingkungan.

Tingkat keberlanjutan agroindustri ban motor pada dimensi sosial dan lingkungan

yaitu cukup berkelanjutan (CB) sedangkan pada dimensi ekonomi yaitu kurang

berkelanjutan (KB). Adapun indikator yang paling berpengaruh terhadap

keberlanjutan yaitu harga saham perusahaan pada dimensi ekonomi, pemanfaatan

sisa bahan baku pada dimensi lingkungan, serta penyerapan tenaga kerja

masyarakat sekitar pada dimensi sosial.

Analisis proses produksi ban motor dilakukan dengan memetakan semua

kegiatan antara lain banburry, bead building, extruding, cushion, calender,

cutting, tyre building, dan curing. Faktor yang berpengaruh dalam peningkatan

produktivitas hijau pada proses produksi ban motor di PT. XYZ yaitu faktor yang

berkaitan dengan indikator ekonomi dan indikator lingkungan. Faktor yang

berkaitan dengan indikator ekonomi antara lain biaya produksi ban motor dan

harga jual per unit ban motor, sedangkan indikator lingkungan terdiri atas limbah

padat (solid waste generation/SWG), konsumsi air (water consumption /WC), dan

limbah gas (gaseous waste generation/GWG). Pada peta aliran nilai dengan

pendekatan produktivitas hijau dihasilkan indeks dampak lingkungan pada kondisi

awal sebesar 1.073, indikator ekonomi sebesar 1.160, dan GPI sebesar 1.081.

Nilai ini menunjukkan bahwa dalam proses produksi ban motor, tingkat

produktivitas masih lebih tinggi dari dampak lingkungan yang dihasilkan.

Penentuan strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor

dilakukan dengan menggunakan metode AHP yang menghasilkan bobot

kepentingan dari setiap alternatif. Dari alternatif tersebut dilakukan analisis

dengan menghubungkan aspek proses dan keberlanjutan sehingga dihasilkan tiga

skenario dalam peningkatan produktivitas hijau. Skenario terbaik dari ketiga

skenario perbaikan peningkatan produktivitas yaitu pengendalian karakter bahan

baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali. Analisis penerapan skenario

tersebut menghasilkan nilai GPI sebesar 1.123 dan rasio GPI sebesar 1.039. Rasio

GPI menunjukkan peningkatan yang terjadi dengan menerapkan skenario terpilih.

35

Saran

Perlu dilakukan analisis lebih lanjut dan mendalam mengenai proses

produksi ban motor untuk mengetahui indikator ekonomi dan dampak lingkungan

yang dihasilkan. Pengembangan strategi atau skenario peningkatan produktivitas

hijau juga diperlukan untuk menghasilkan nilai produktivitas hijau pada proses

produksi ban motor yang lebih baik. Dibutuhkan sistem terpadu dalam

pengukuran tingkat produktivitas hijau proses produksi ban motor sehingga dapat

ditemukan skenario perbaikan yang lebih baik serta distimulasikan dengan lebih

baik, tersistem, dan berkelanjutan. Tentunya semua itu diperlukan penelitian

lanjutan untuk memperbaiki kekurangan dari penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA

Anas AV, Suriamihardja DA, Pallu MS, Irfan UR. 2013. Sustainability analysis of

mining management on construction material in Jeneberang River, South

Sulawesi. IJERT. 2(2013).

[APO] Asian Productivity Organization. 2006. Handbook on Green Productivity.

Asian Productivity Organization.

Clausen CA, Mattson G. 1978. Principle of Industrial Chemistry. Toronto (US):

John Willey & Sons.

Darmawan MA, Wiguna B, Marimin, Machfud. 2012. Peningkatan produktivitas

proses produksi karet alam dengan pendekatan Green productivity : studi

kasus di PT X. J Tek Ind Pert. 22(2):98-105.

[DEFRA and DECC]. 2010. Guidelines to Defra/DECC’s GHG Conversion

Factors for Company Reporting. London: Department of Energy and

Climate Change (DECC) and the Department for Environment, Food and

Rural Affairs.

Direktorat Jenderal Perkebunan. 2012. Statistik Perkebunan Indonesia Komoditas

Karet Tahun 2011-2013. Jakarta (ID): Direktorat Jenderal Perkebunan.

Emiliani ML, Stec DJ. 2004. Using value stream maps to improve leadership. The

Leadership & Organization Development Journal. 25(8).

Eriyatno. 1998. Ilmu Sistem Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen.

Bogor (ID): IPB Press.

Evi F, Adi B, Jasmal AS, Soesilo TEB. 2013. Sustainability of rice farming based

on eco-farming to face food security and climate change: case study in

Jambi Province, Indonesia. Proced Envi Sci. 17(2013):53 – 59.

Fauzi A, Suzy A. 2002. Evaluasi status keberlanjutan pembangunan perikanan:

aplikasi pendekatan rapfish (studi kasus perairan pesisir DKI Jakarta).

Indones J of Coas Mar Reso. 4(3).

Fewidarto PD. 1996. Proses Hirarki Analitik (Analytical Hierarchy Process).

Bogor (ID): TIN Fateta IPB.

Gandhi NMD, Selladurai V, Santhi P. 2006. Green productivity indexing. Intern J

Productiv Perform Manag. 55(7).

36

Gaspersz V. 2000. Manajemen Produktivitas Total. Jakarta (ID): Gramedia

Pustaka Utama.

Hur T, Kim I, Yamamoto R. 2004. Measurement of green productivity and its

improvement. J Clean Product. 12(7):673-83.

Jackson M. 2000. An Analysis of Flexible and Reconfigurable Production Systems

[Disertasi]. Linko¨ping (SE). Linko¨ping University.

Jaya R, Machfud, Raharja S, Marimin. Sustainability analysis for gayo coffee

supply chain. Intern J on Adv Sci Engin Inform Tech. 3(2013):2.

Kavanagh P, Pitcher TJ. 2004. Implementing Microsoft Excel Software for Rapfish

a technique for the rapid appraisal of fisheries status. [Fisheries Centre

Research Reports 12 (2)]. Vancouver, Canada : The Fisheries Centre,

University of British Columbia.

Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian. 2011. Masterplan Percepatan

dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia 2011-2025. Jakarta :

Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian.

Kementrian Perindustrian. 2013. Laporan Perkembangan Kemajuan Program

Kerja Kementrian Perindustrian Tahun 2004-2012. Jakarta (ID): Kementrian

Perindustrian

Lovely, B. 2013. Desain dan Manajemen Tempat Penampungan Sementara Scrap

Ban di PT X [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Maarif MS, Somamiharja A. 2000. Strategi peningkatan produktivitas udang

tambak. J. Pert. Indon. 9(2):62-76.

Machfud. 1999. Diktat Bahan Pengajaran Perencanaan dan Pengendalian

Produksi. Bogor (ID): Jurusan Teknologi Industri Pertanian, IPB.

Marimin, Darmawan MA, Saputra D, Machfud. Decision support for natural

rubber supply chain management with green supply chain operations

reference approach: a case study; IESS 2013: Challenges and Opportunities

of Service Industry in Emerging Economies; 2013 Agustus 20-22, Surabaya

(ID): I7 1-6.

Marimin, Magfiroh N. 2010. Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan dalam

Manajemen Rantai Pasok. Bogor (ID): IPB Press.

Murillas A, Prellezo R, Garmendia E, Escapa M, Gallastegui C, Ansuategi A.

2008. Multidimensional and Intertemporal Sustainability Assessment: A

Case Study of The Basque Trawl Fisheries. Fisher Res. 91(2008):222–238.

Nijkamp. 1980. Environment Policy Analysis: Operasional Methods and Models.

New York (US): John Wiley and Sons.

Pasaribu OS. 2008. Analisa Kadar Kotoran (Dirt Content) dan Kadar Abu (Ash

Content) pada Karet Remah SIR 20 PT. Bridgestone Sumatera Rubber

Estate, Tbk Dolok Melangir-Serbelawan [Skripsi]. Medan (ID): Universitas

Sumatera Utara.

Putra MPIF. 2012. Peningkatan Produktivitas Proses Budidaya Karet Alam

dengan Pendekatan Green Productivity Studi Kasus di PT XYZ [Skripsi].

Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Rahani AR, Al-Ashraf M. 2012. Production Flow Analysis through Value Stream

Mapping: A Lean Manufacturing Process Case Study. Proced Engin.

41(2012):1727 – 1734.

Saaty L. 1991. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin. Jakarta (ID):

Pustaka Binaman Pressindo.

37

Saputra D. 2012. Sistem Penunjang Keputusan Manajemen Rantai Pasokan Karet

Alam dengan Pendekatan Green Supply Chain Operations Reference Studi

Kasus di PT. Condong Garut [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Saxena AK, Bhardwaj KD, Sinha KK. 2003. Sustainable growth through green

productivity: a case of edible oil industry in India. JIE. 4(1):81-91.

Setyamidjaja D. 1993. Karet: Budidaya dan Pengolahan. Yogyakarta (ID):

Penerbit Kanisius.

Spillance DJ. 1989. Komoditi Karet. Yogyakarta (ID): Penerbit Kanisius.

Tangen, S. 2002. Understanding the concept of productivity; The 7th

Asia-Pacific

Industrial Engineering and Management Systems Conference; 2002 Dec 8-

20. Taipei (TW).

Teniwut YK. 2012. Sistem Penunjang Keputusan Peningkatan Produktivitas

Berkelanjutan pada Manajemen Rantai Pasok Agroindustri Perikanan.

[Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Tesfamichael D, Pitcher TJ. 2006. Multidisciplinary evaluation of the

sustainability of red sea fisheries using rapfish. Fisher Res. 78(2006): 227–

235.

Thamrin, Sutjahjo SH, Herison C, Sabiham S. 2007. Analisis keberlanjutan

wilayah perbatasan Kalimantan Barat – Malaysia untuk pengembangan

kawasan agropolitan (studi kasus kecamatan dekat perbatasan Kabupaten

Bengkayang). J Agro Ekonomi (25): 103-124.

University of California Riverside. 2006. Technology Evaluation and Economic

Analysis of Waste Tire Pyrolysis, Gasification, and Liquefaction.

Sacramento (US): University of California Riverside.

Wiguna B. 2012. Peningkatan Produktivititas pada Proses Produksi Karet Alam

dengan Pendekatan Green Productivity Studi Kasus di PT. XYZ [Skripsi].

Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Wills B. 2009. Green Intentions : Creating a Green Value Stream to Compete and

Win. New York (US): Productivity Press.

Womack J, Jones D. 1996. Lean Thinking. New York (US): Simon & Schuster.

Yale Center for Environmental Law and Policy Report. 2005. Environmental

Sustainability Index : Benchmarking National Environmental Stewardship.

http://www.yale.edu/esi. Yale : Yale University. [2 Maret 2013].

38

LAMPIRAN

Lampiran 1 Perhitungan variabel dampak lingkungan

1. Bobot pakar pada indikator ESI 2005

Experts

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Air Quality 0.03 0.05 0.09 0.14 0.04 0.02 0.03 0.05 0.03 0.02

Biodiversity 0.05 0.09 0.07 0.14 0.05 0.05 0.02 0.05 0.03 0.1

Land 0.05 0.09 0.06 0.14 0.05 0.02 0.04 0.06 0.11 0.05

Water Quality 0.05 0.05 0.09 0.14 0.06 0.02 0.03 0.05 0.03 0.02

Water Quantity 0.05 0.02 0.05 0.02 0.04 0.07 0.04 0.06 0.03 0.1

Reducing Air Pollution 0.06 0.05 0.05 0.02 0.05 0.07 0.08 0.04 0.03 0.1

Reducing Ecosystem Stresses 0.06 0.05 0.06 0.02 0.05 0.05 0.06 0.06 0.03 0.02

Reducing Population Growth 0.04 0.05 0.07 0.02 0.06 0.05 0.08 0.06 0.03 0.02

Reducing Waste & Consumption Pressures 0.06 0.05 0.05 0.02 0.06 0.05 0.08 0.05 0.03 0.05

Reducing Water Stress 0.06 0.05 0.04 0.02 0.06 0.07 0.05 0.05 0.03 0.1

Natural Resource Management 0.07 0.09 0.06 0.02 0.06 0.07 0 0.06 0.05 0.05

Environmental Health 0.05 0.09 0.04 0.02 0.06 0.05 0.05 0.06 0.03 0.05

Basic Human Sustenance 0.05 0.05 0.04 0.02 0.05 0.05 0.05 0.06 0.11 0.05

Reducing Environment-Related Natural Disaster Vulnerability

0.05 0 0.05 0.04 0.06 0.07 0 0.04 0 0.02

Environmental Governance 0.03 0.03 0.03 0.02 0.04 0.05 0.04 0.01 0.14 0.03

Eco-Efficiency 0.04 0.02 0.03 0.02 0.04 0.05 0.02 0.05 0.11 0.02

Private Sector Responsiveness 0.03 0.05 0.03 0.02 0.05 0.05 0.06 0.05 0.03 0.05

Science and Technology 0.03 0.05 0.05 0 0.05 0.05 0.06 0.03 0.11 0.05

Participation in International Collaborative Efforts 0.04 0.02 0.03 0 0.04 0.04 0.04 0.03 0.03 0.02

Greenhouse Gas Emission 0.04 0.02 0.03 0.1 0.06 0.09 0.07 0.05 0.03 0.1

Reducing Transboundary Environmental Pressures 0.06 0.05 0.03 0.06 0.04 0 0.06 0.05 0.03 0.02

Experts

11 12 13 14 15 16 17 Average Equal

weighting

Air Quality 0.05 0.1 0.06 0.06 0.07 0.05 0.1 0.06 0.05

Biodiversity 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.05 0.02 0.06 0.05

Land 0.05 0.05 0.02 0.04 0.04 0.05 0.03 0.06 0.05

Water Quality 0.05 0.1 0.02 0.04 0.07 0.05 0.1 0.06 0.05

Water Quantity 0.05 0.05 0.02 0.06 0.03 0.05 0.04 0.05 0.05

Reducing Air Pollution 0.05 0.1 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05

Reducing Ecosystem Stresses 0.05 0.1 0.08 0.05 0.04 0.05 0.07 0.05 0.05

Reducing Population Growth 0.05 0.01 0.06 0.05 0.05 0.02 0.01 0.04 0.05

Reducing Waste & Consumption Pressures 0.05 0.1 0.08 0.05 0.05 0.05 0.03 0.05 0.05

Reducing Water Stress 0.05 0.03 0.02 0.05 0.06 0.05 0.03 0.05 0.05

Natural Resource Management 0.05 0 0.02 0 0 0.05 0.03 0.04 0.05

Environmental Health 0.03 0.05 0.05 0.06 0.06 0.08 0.02 0.05 0.05

Basic Human Sustenance 0.03 0.05 0.02 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05

Reducing Environment-Related Natural Disaster

Vulnerability 0.03 0 0.05 0 0 0.04 0.04 0.03 0.05

Environmental Governance 0.06 0.02 0.01 0.05 0.04 0.06 0.12 0.05 0.05

Eco-Efficiency 0.05 0.05 0.08 0.05 0.05 0.05 0.02 0.04 0.05

Private Sector Responsiveness 0.05 0.01 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05

Science and Technology 0.07 0.05 0.02 0.06 0.04 0.05 0.03 0.05 0.05

Participation in International Collaborative Efforts 0.05 0.01 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.03 0.05

Greenhouse Gas Emission 0.05 0.1 0.08 0.06 0.05 0.04 0.05 0.06 0.05

Reducing Transboundary Environmental Pressures 0.05 0.01 0.08 0.04 0.04 0.04 0.05 0.04 0.05

39

2. Bobot indikator dalam ESI 2005

Kesetaraan Indikator ESI Bobot dalam ESI

Kualitas Udara

Emisi Gas Rumah Kaca

Penurunan Tingkat Polusi Udara

Kualitas Air

Jumlah Air

Penurunan Jumlah Limbah Padat dan Konsumsi Material

0.05

0.05

0.05

0.05

0.05

0.05

3. Penurunan tiga indikator lingkungan GPI

Indikator GPI Kesetaraan Indikator

ESI

Bobot

dalam ESI

Penggabungan

Bobot (x)

Bobot (w) dalam

GPI (x/0.3)

Pembangkit

limbah Gas

(GWG)

Kualitas Udara 0.05

0.15 0.5

Emisi Gas Rumah

Kaca 0.05

Penurunan Tingkat

Polusi Udara 0.05

Konsumsi Air

(WC)

Kualitas Air 0.05 0.10 0.33

Jumlah Air 0.05

Pembangkit

Limbah Padat

(SWG)

Penurunan Limbah

Padat dan Konsumsi

Material

0.05 0.05 0.17

Dampak lingkungan didefinisikan sebagai penjumlahan ketiga bobot

variabel lingkungan indeks produktivitas hijau (GPI) yang berasal dari nilai

pembobotan ESI.

EI = w1GWG + w2WC + w3SWG

Keterangan :

w1, w2, w3 : bobot masing-masing indikator GPI

GWG : pembangkit limbah gas (gaseous wastes generation)

SWG : pembangkit limbah padat (solid waste generation)

WC : konsumsi air (water consumption).

Dari Tabel 3 didapatkan nilai bobot untuk masing-masing indikator GPI,

w1=0.5; w2=0.33; dan w3=0.17. Sehingga dampak lingkungan (EI) dalam

kegiatan budidaya karet alam dirumuskan dengan :

EI = 0.5 GWG + 0.33 WC + 0.17 SWG

Lampiran 2 Standar mutu ban sepeda motor berdasarkan SNI 06-0101-2002

1. Dimensi ban baru

Setiap ban baru harus memenuhi standar dimensi pada Lampiran C s/d Lampiran

M SNI 06-0101-2002 atau standar dimensi lainnya seperti JATMA, ETRTO, ECE,

TRA dan JIS, jika ukuran ban tersebut tidak terdapat dalam lampiran.

2. Batas kedalaman alur (TWI)

Setiap ban harus memiliki batas kedalaman alur dengan tinggi minimum 0.8 mm.

40

3. Breaking energy

Setiap ban harus memiliki breaking energy minimum sesuai Tabel berikut.

Tabel Nilai minimum breaking energy

Ply Rating

(PR)

Lebar Nominal Ban

62 mm atau kurang Lebih dari 62 mm

2 15 (153) 17 (173)

4 29 (296) 34 (347)

6 39(396) 45 (459)

8 - 56 (571)

Contoh : 250-17

Lebar nominal 250* x 25.4 mm = 63.5 mm

Nilai 63.5 mm mempunyai lebar nominal lebih dari 62 mm

Satuan : J (kgf.cm)

4. Ketahanan ban pada berbagai beban (endurance)

Setelah pengujian selesai, maka ban yang diuji harus terbebas dari kerusakan–

kerusakan seperti: separation, chunking, open splice yang mencapai cord, broken

cord dan cracking yang mencapai cord.

5. Ketahanan ban pada berbagai kecepatan (high speed)

Setelah pengujian selesai, maka ban yang diuji harus terbebas dari kerusakan–

kerusakan seperti: separation, chunking, open splice yang mencapai cord, broken

cord dan cracking yang mencapai cord.

Lampiran 3 Tampilan hasil penghitungan analisis keberlanjutan

1. Ordinasi dimensi ekonomi

41

2. Ordinasi dimensi lingkungan

3. Ordinasi dimensi sosial

42

4. Hasil analisis montecarlo dimensi ekonomi

5. Hasil analisis montecarlo dimensi lingkungan

43

6. Hasil analisis montecarlo dimensi sosial

7. Hasil analisis leverage dimensi ekonomi

44

8. Hasil analisis leverage dimensi lingkungan

9. Hasil analisis leverage dimensi sosial

45

Lampiran 4 Tabel perhitungan biaya proses produksi ban motor

I. Biaya Tetap A. Penyusutan Bangunan 228 399 200 000

Mesin dan Peralatan 1 080 188 800 000

Perabotan dan Peralatan Kantor 47 223 200 000

Alat-alat Transportasi 9 324 460 000

Total Penyusutan 1 365 135 660 000

B. Bunga modal 231 215 794 167

C. Pajak 1 025 603 333

D. Asuransi 584 585 000

Total Biaya Tetap 1 597 961 642 500

II. Biaya Tidak Tetap A. Nama Bahan baku Kebutuhan

per bulan

Harga per

satuan kg

Total

Natural Rubber SIR 10 15 000 000 30 000 450 000 000 000


Polyester 1300 d/2 120 epdm 200 000 35 000 7 000 000 000

Silane carbon black masterbatch

1:1 (Silane)

80 000 85 000 6 800 000 000

Silica (normal) 20 400 000 7 500 3 000 000 000

Solar 60 000 10 000 600 000 000

Zinc Oxide 450 000 20 000 9 000 000 000

Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 200 000 60 000 12 000 000 000

2.2'dibenzamido

diphenyldisulfide (Peptizer)

4 000 40 000 160 000 000

Bead Wire diameter 1.20 mm 40 000 13 000 520 000 000

Aliphatic Hydrocarbon Resin

(Escorez 1102)

1 000 40 000 40 000 000

Alkylphenol Sulfide Resin 8 000 16 000 128 000 000

Cashew Nutsell Oil - Modified

Novolac Phenol Resin

40 000 32 500 1 300 000 000

High Cis BR 12% SPB resin 5 500 35 000 192 500 000

Modified Octyl Phenol

Formaldehyde Resin (Elaztobond

T6000)

20 000 30 000 600 000 000

Octyl Phenolic - Formaldehyde

Resin

125 000 32 500 4 062 500 000

Anti Adhesive Non Filler Type

Non Silicone

350 000 13 000 4 550 000 000

46

Anti Adhesive (GT-5) 30 000 20 000 600 000 000

Inner Paint for Green Tire 100 000 35 000 3 500 000 000

White Ink Stamp Sidewall &

Calendar (Reajet)

20 000 12 500 250 000 000

Parafinic Oil 80 000 7 000 560 000 000

Napthenic Oil 20 000 000 12 000 240 000 000 000

HCl 15 000 2 500 37 500 000

NaOH 3 000 3 000 9 000 000

CaCO3 1 500 750 1 125 000

Bahan Baku Lainnya (10%) 130.589.375.000

Total Biaya Bahan Baku 1 325 500 000 000

B. Tenaga Kerja Gaji Upah dan Kesejahteraan

Karyawan 8 170 146 667

Outsourcing 283 170 833

Perjalanan Dinas 1 000 381 667

Pelatihan 312 648 333

Honorarium Tenaga Ahli 426 020 833

Penyisihan Imbalan Kerja 813 378 333

Total Biaya Tenaga Kerja 11 005 746 667

C. Energi kebutuhan

per bulan

harga/satuan total

Listrik 8 000 kWh 1 100 8 800 000 000

Gas Alam 10 000 80 000 800 000 000

Gas N2 3 000 50 000 150 000 000

Air 10 000 m3 1 000 10 000 000 000

Total Biaya Energi 19 750 000 000

D. Biaya Pengolahan Limbah Jumlah (kg) Biaya olah Limbah scrap 6 250 000 10 000 62 500 000 000

Biaya olah limbah air kontaminasi 250 000 000

Total Biaya Pengolahan Limbah 62 750 000 000

Total Biaya Tidak Tetap 1 419 005 746 667

Biaya Total 3 016 967 389 167

Harga Pokok per Ban 301 698

47

Lampiran 5 Tampilan pengisian model AHP penentuan strategi peningkatan

produktivitas

1. Form penilaian model AHP penentuan strategi oleh pakar 1

2. Gambar form penilaian model AHP penentuan strategi oleh pakar 2

48

3. Form penilaian model AHP penentuan strategi oleh pakar 3

4. Form hasil penggabungan ketiga pendapat pakar

Lampiran 6 Keseluruhan perhitungan skenario

Perhitungan skenario 1





49


B. Bunga modal 231 215 794 167

C. Pajak 1 025 603 333

D. Asuransi 584 585 000



per bulan

Harga per

satuan kg

Total



Polyester 1300 d/2 120 epdm 200 000 35 000 7 000 000 000

Silane carbon black

masterbatch 1:1 (Silane)

80 000 85 000 6 800 000 000

Silica (normal) 20 400 000 7 500 3 000 000 000

Solar 60 000 10 000 600 000 000

Zinc Oxide 450 000 20 000 9 000 000 000

Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 200 000 60 000 12 000 000 000

2.2'dibenzamido


4 000 40 000 160 000 000



(Escorez 1102)

1 000 40 000 40 000 000




40 000 32 500 1 300 000 000



Formaldehyde Resin

(Elaztobond T6000)

20 000 30 000 600 000 000


Resin

125 000 32 500 4 062 500 000


Non Silicone

350 000 13 000 4 550 000 000

Anti Adhesive (GT-5) 30 000 20 000 600 000 000



Calendar (Reajet)

20 000 12 500 250 000 000

Parafinic Oil 80 000 7 000 560 000 000

Napthenic Oil 20 000 000 12 000 240 000 000 000

HCl 15 000 2 500 37 500 000

NaOH 3 000 3 000 9 000 000

50

CaCO3 1 500 750 1 125 000

Bahan Baku Lainnya (10%) 117 530 437 500



Karyawan 8 170 146 667







C. Energi kebutuhan

per bulan

harga/satuan Total

Listrik 8 000 kWh 1 100 8 800 000 000

Gas Alam 10 000 80 000 800 000 000

Gas N2 3 000 50 000 150 000 000

Air 10 000 m3 1 000 10 000 000 000


D. Biaya Pengolahan Limbah Jumlah(kg) Biaya olah limbah scrap 6 062 500 10 000 60 625 000 000

biaya olah limbah air

kontaminasi 250 000 000



Biaya Total 3 002 033 451 667


Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau skenario 1

Jenis Limbah Proses Kegiatan Total

Ba

nb

urr

y

Bea

d

Bu

ild

ing

Ext

rud

ing

Cu

shio

n

Ca

len

er

Cu

ttin

g

Tyr

e

Bu

ild

ing

Cu

rin

g

Energi (KWh) 1044.8 38.8 179.9 31.6 174.6 99 66 33 1667.7

Air (Liter) 0 0 0 0 0 0 0 0 1000

Material (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sampah (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

51


Emisi (Kg) 930.9 34.6 160.4 28.2 155.5 88.2 58.8 29.4 1486


Perhitungan Skenario 1 :

1. EI = ((0.33x1000) + (0.5x1486)) / 1000 = 1.073

2. Pendapatan = 350 000 x 10 000 000 = 3 500 000 000 000

3. Indikator Ekonomi = 3 500 000 000 000 / 3 002 033 451 667 = 1.166

4. GPI = 1.166/1.073 = 1.087







B. Bunga modal 231 215 794 167

C. Pajak 1 025 603 333

D. Asuransi 584 585 000



per bulan

Harga per

satuan kg

Total



Polyester 1300 d/2 120 epdm 200 000 35 000 7 000 000 000

Silane carbon black


80 000 85 000 6 800 000 000

Silica (normal) 20 400 000 7 500 3 000 000 000

Solar 60 000 10 000 600 000 000

Zinc Oxide 450 000 20 000 9 000 000 000

Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 200 000 60 000 12 000 000 000

2.2'dibenzamido


4 000 40 000 160 000 000



(Escorez 1102)

1 000 40 000 40 000 000




40 000 32 500 1 300 000 000

52



Formaldehyde Resin

(Elaztobond T6000)

20 000 30 000 600 000 000


Resin

125 000 32 500 4 062 500 000


Non Silicone

350 000 13 000 4 550 000 000

Anti Adhesive (GT-5) 30 000 20 000 600 000 000



Calendar (Reajet)

20 000 12 500 250 000 000

Parafinic Oil 80 000 7 000 560 000 000

Napthenic Oil 20 000 000 12 000 240 000 000 000

HCl 15 000 2 500 37 500 000

NaOH 3 000 3 000 9 000 000

CaCO3 1 500 750 1 125 000




Karyawan 8 170 146 667







C. Energi kebutuhan

per bulan

harga/satuan Total

Listrik 8 000 kWh 1 100 8 800 000 000

Gas Alam 10 000 80 000 800 000 000

Gas N2 3 000 50 000 150 000 000

Air 10 000 m3 1 000 10 000 000 000






53


Biaya Total 2 969 467 389 167



Jenis Limbah Proses Kegiatan Total B

an

bu

rry

Bea

d

Bu

ild

ing

Ext

rud

ing

Cu

shio

n

Ca

len

er

Cu

ttin

g

Tyr

e

Bu

ild

ing

Cu

rin

g

Energi (KWh) 1044.8 38.8 179.9 31.6 174.6 99 66 33 1667.7

Air (Liter) 0 0 0 0 0 0 0 0 1000

Material (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sampah (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Emisi (Kg) 930.9 34.6 160.4 28.2 155.5 88.2 58.8 29.4 1486



1. EI = ((0.33x1000) + (0.5x1486)) / 1000 = 1.073

2. Pendapatan = 350 000 x 10 000,000 = 3 500 000 000 000


4. GPI = 1.179/1.073 = 1.099







B. Bunga modal 231 215 794 167

C. Pajak 1 025 603 333

D. Asuransi 584 585 000



per bulan

Harga per

satuan kg

Total


54


Polyester 1300 d/2 120 epdm 200 000 35 000 7 000 000 000

Silane carbon black


80 000 85 000 6 800 000 000

Silica (normal) 20 400 000 7 500 3 000 000 000

Solar 60 000 10 000 600 000 000

Zinc Oxide 450 000 20 000 9 000 000 000

Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 200 000 60 000 12 000 000 000

2.2'dibenzamido


4 000 40 000 160 000 000



(Escorez 1102)

1 000 40 000 40 000 000




40 000 32 500 1 300 000 000



Formaldehyde Resin

(Elaztobond T6000)

20 000 30 000 600 000 000


Resin

125 000 32 500 4 062 500 000


Non Silicone

350 000 13 000 4 550 000 000

Anti Adhesive (GT-5) 30 000 20 000 600 000 000



Calendar (Reajet)

20 000 12 500 250 000 000

Parafinic Oil 80 000 7 000 560 000 000

Napthenic Oil 20 000 000 12 000 240 000 000 000

HCl 15 000 2 500 37 500 000

NaOH 3 000 3 000 9 000 000

CaCO3 1 500 750 1 125 000




Karyawan 8 170 146 667






55


C. Energi kebutuhan

per bulan

harga/satuan total

Listrik 8 000 kWh 1 100 8 800 000 000

Gas Alam 10 000 80 000 800 000 000

Gas N2 3 000 50 000 150 000 000

Air 9 000 m3 1 000 9 000 000 000







Biaya Total 2 996 378 982 917



Jenis Limbah Proses Kegiatan Total

Ba

nb

urr

y

Bea

d

Bu

ild

ing

Ext

rud

ing

Cu

shio

n

Ca

len

er

Cu

ttin

g

Tyr

e

Bu

ild

ing

Cu

rin

g

Energi (KWh) 1044.8 38.8 179.9 31.6 174.6 99 66 33 1667.7

Air (Liter) 0 0 0 0 0 0 0 0 900

Material (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sampah (Kg) 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Emisi (Kg) 930.9 34.6 160.4 28.2 155.5 88.2 58.8 29.4 1486



1. EI = ((0.33x900) + (0.5x1486)) / 1000 = 1.040

2. Pendapatan = 350 000 x 10 000 000 = 3 500 000 000 000


4. GPI = 1.168/1.040 = 1.123

56

Lampiran 7 Petunjuk instalasi perangkat lunak

Instalasi program “SIMTire” membutuhkan seperangkat PC dengan

spesifikasi minimal sebagai berikut :

1. Satu set Personal Computer (PC) atau laptop dengan prosesor Pentium IV

dan RAM 256 MB.

2. Layar monitor 1280x 800 pixel.

3. DVD-ROM.

4. Ruang kosong pada harddisk sebesar 100 MB.

5. Sistem operasi Linux, Mac atau Windows.

6. PC telah terinstal web server dan database MySQL.

7. PC telah terinstal internet browser seperti Mozilla Firefox atau Internet

Explorer.

Petunjuk Instalasi Program SIMTire melalui localhost :

1. Masukkan CD Program Green ke dalam DVD-ROM.

2. Salin folder “SIMTire” ke dalam drive C di folder xampp/htdocs.

3. Import database “SIMTire” ke dalam drive C di folder xampp/mysql/data.

4. Setelah itu program dapat langsung digunakan melalui browser dengan

alamat http://localhost/ SIMTire.

5. Keluarkan CD dari DVD-ROM dan simpan di tempat aman.

6. Selamat menggunakan aplikasi perangkat lunak ini.

59

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Purwokerto pada tanggal 6 Juli 1992, sebagai anak

pertama dari dua bersaudara pasangan Sugiyarto dan Lies Widoworo Satiti.

Penulis menyelesaikan pendidikan Sekolah Dasar di SD Negeri Kedung Wuluh 7

pada tahun 2003, Sekolah Menengah Pertama Negeri 2 Purwokerto pada tahun

2006, Sekolah Menengah Atas Negeri 2 Purwokerto pada tahun 2009. Setelah

lulus SMA, penulis melanjutkan pendidikan di Institut Pertanian Bogor pada

jurusan Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian melalui

Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) angkatan 46. Selama menjadi mahasiswa

penulis aktif di beberapa organisasi, diantaranya yaitu Badan Eksekutif

Mahasiswa Tingkat Persiapan Bersama IPB (BEM TPB IPB) periode 2009-2010

dan Himpunan Mahasiswa Teknologi Industri IPB (HIMALOGIN) periode 2010-

2011. Dalam kegiatan organisasi tersebut, penulis diberikan amanah sebagai staff

Biro Kesekretariatan (Kestari) di BEM TPB IPB dan Sekretaris Departemen

Pengabdian Masyarakat HIMALOGIN. Selain itu penulis juga sering terlibat aktif

di kepanitiaan baik yang diadakan oleh IPB dan dari luar IPB. Pada bulan Juni-

Agustus 2012 penulis melaksanakan Praktik Lapangan di PT Danone Dairy

Indonesia.

PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI...

Documents

Transcript of PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI...