ANALISIS PRODUKTIVITAS DAN OPTIMALISASI TENAGA KERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DIVISI RUMAH POTONG AYAM (RPA) PT. SIERAD PRODUCE TBK

ANALISIS PRODUKTIVITAS DAN OPTIMALISASI TENAGA KERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DIVISI RUMAH POTONG AYAM (RPA) PT. SIERAD PRODUCE TBK. BOGOR

Oleh Dliaul Husna A14102520

PROGRAM SARJANA EKSTENSI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006

RINGKASAN DLIAUL HUSNA. Analisis Produktivitas dan Optimalisasi Tenaga Kerja Departemen Produksi, Divisi Rumah Potong Ayam (RPA), PT. Sierad Produce Tbk, Bogor. Di bawah bimbingan HERMANTO SIREGAR. Tenaga kerja merupakan permasalahan pelik di hampir semua negara berkembang. Indonesia merupakan salah satu negara berkembang dengan rata-rata pertumbuhan populasi pada periode tahun 1990 hingga tahun 2000 sebesar 1.49 persen dengan total populasi 206,264,600 jiwa. Seperti pada negara berkembang lainnya pengangguran adalah masalah pelik yang dihadapi Indonesia. Permasalahan pengangguran di negara-negara berkembang jauh lebih rumit dan lebih serius dibandingkan dengan yang dihadapi di negara-negara maju. Pemasalahan ini disebabkan oleh tiga faktor, yaitu (1) ketidakseimbangan di antara sumber-sumber ekonomi yang dimiliki kebanyakan negara-negar berkembang; (2) corak kegiatan ekonomi yang masih bertumpu kepada sektorsektor yang tradisional baik di bidang pertanian maupun dalam bidang industri dan jasa-jasa, (3) perkembangan dan struktur demografi di negara- negara berkembang menimbulkan pula tendensi dimana keadaan pengangguran menjadi semakin serius dari tahun ke tahun. Fluktuasi harga ayam mempengaruhi penggunaan tenaga kerja di PT. Sierad Produce Tbk. Fluktuasi ini mempengaruhi kinerja dan efisiensi keuangan perusahaan sehingga mempengaruhi kegiatan produksi perusahaan. Fluktuasi harga adalah kebijakan pasar yang tidak dapat dihindari. Untuk itu, cara terbaik yang dapat diambil perusahaan untuk mensiasatinya adalah dengan pengambilan kebijakan pengolahan tenaga kerja yang efisien. Permasalahan yang dihadapi oleh PT. Sierad Produce Tbk. dalam pemenuhan target produksi adalah kurangnya produktivitas tenaga kerja dan penggunaan tenaga kerja yang belum optimal. Dengan melihat permasalahan tersebut maka tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Mengkaji penggunaan tenaga kerja langsung departemen produksi di PT. Sierad Produce Tbk, (2) Menganalisis produktivitas tenaga kerja langsung departemen produksi di PT. Sierad Produce Tbk, dan (3) Merumuskan solusi dalam penggunaan tenaga kerja secara optimal di departemen produksi, PT. Sierad Produce Tbk. Tujuan pertama dijawab dengan studi pustaka yang berasal dari profile perusahaan dan buku literatur lainnya. Sedangkan untuk tujuan kedua dianalisis dengan pendekatan fungsi produksi Cobb-Dauglas untuk menganalisis elastisitas dan return to scale dari penggunaan tenaga kerja langsung sehingga dapat menggambarkan bagaimana produktivitas tena ga kerja tersebut. dihipotesiskan produk marjinal tenaga kerja departemen produksi divisi RPA PT. Sierad Produce Tbk. rendah. Skala ekonomi berbentuk constant return to scale. Dan diasumsikan bahwa produksi daging ayam dipengaruhi oleh bahan baku ayam hidup dan jumlah tenaga kerja langsung departemen produksi (cateris paribus). Tujuan ketiga menggunakan alat analisis linear goal programming. Dengan alat analisis ini dapat dilihat tingkat penggunaan tena ga kerja yang optimal untuk kegiatan produksi. Hipotesis untuk tujuan ini, yaitu penggunaan tenaga kerja belum optimal.

Fungsi produksi Cobb-Douglas menjelaskan bahwa penambahan tenaga kerja satu persen akan mempengaruhi kenaikan produksi sebesar 0.227 persen. Produksi daging ayam PT. Sierad Produce berada pada increasing return to scale. Proses produksi berada pada tahapan yang tidak rasional sehingga disimpulkan penggunaan faktor produksi tenaga kerja belum optimal. Berdasarkan analisis optimalisasi disimpulkan bahwa penggunaan tenaga kerja belum optimal. Pada bulan Maret, Agustus, Oktober, dan November terjadi kelebihan jam kerja yang tak terpakai. Jam kerja optimal pada bulan Maret sebesar 9069.31 jam. Pada bulan Agustus sebesar 22948 jam. Penggunaan jam kerja optimal untuk bulan Oktober hanya sebesar 7077 jam dan bulan November sebesar 4657.27 jam. Berdasarkan hasil analisis Cobb-Douglas dimana produksi perusahaan berada pada tahapan increasing return to scale, maka penggunaan tenaga kerja dapat ditingkatkan lagi. Namun hasil optimalisasi menunjukkan adanya kelebihan penggunaan tenaga kerja. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penambahan tenaga kerja yang dapat dilakukan peruasahaan bukan kuantitasnya melainkan kualitas tenaga kerja, yaitu peningkatan produktivitas tenaga kerja.

ANALISIS PRODUKTIVITAS DAN OPTIMALISASI TENAGA KERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DIVISI RUMAH POTONG AYAM (RPA) PT. SIERAD PRODUCE TBK. BOGOR

Oleh: DLIAUL HUSNA A14102520

SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar SARJANA PERTANIAN Pada Institut Pertanian Bogor

PROGRAM SARJANA EKSTENSI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006

PROGRAM SARJANA EKSTENSI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Dengan ini menya takan bahwa penelitian yang ditulis: Nama : Dliaul Husna NRP : A14102520 Program Studi : Manajemen Agribisnis Judul : Analisis Produktivitas dan Optimalisasi Tenaga Kerja Departemen Produksi, Divisi Rumah Potong Ayam (RPA) PT. Sierad Produce Tbk. Bogor Dapat diterima sebagai syarat kelulusan pada Program Sarjana Ekstensi Manajemen Agribisnis, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing

Dr. Ir. Hermanto Siregar, MEc NIP. 131 803 656

Mengetahui, Dekan Fakultas Pertanian

Prof. Dr. Ir. Supiandi Sabiham, M.Agr NIP. 130 422 698

Tangggal Kelulusan :

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI YANG BERJUDUL ”ANALISIS PRODUKTIVITAS DAN OPTIMALISASI TENAGA KERJA DEPARTEMEN PRODUKSI, DIVISI RUMAH POTONG AYAM (RPA), PT. SIERAD PRODUCE TBK. BOGOR” BENAR- BENAR MERUPAKAN KARYA SAYA SENDIRI DAN BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI KARYA ILMIAH PADA SUATU PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN

Bogor, Juni 2006

DLIAUL HUSNA A14102520

RIWAYAT HIDUP

Tanggal 26 Pebruari 1981 di Jakarta penulis dilahirkan dari pasangan Lukman TS dan Fitriah dan merupakan putri kedua dari empat bersaudara. Penulis mempunyai seorang kakak laki- laki bernama Ahmad Zulfikar dan dua orang adik perempuan masing- masing bernama Muntaha Sofia dan Wardah Kaddihani. Ttahun 1993 penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SD Pengadilan 3 Bogor. Setelah itu melanjutkan ke Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama di MTs. Darul Muttaiqien, Bogor dan lulus pada tahun 1996. SMU Bina Insani Bogor merupakan pilihan penulis untuk melanjukan jenjang Sekolah Lanjutan Tingkat Atas dan lulus pada tahun 1999. Pada tahun yang sama melalui jalur umum penulis diterima di Institut Pertanian Bogor pada Program Diploma Pengelola Perkebunan Jurusan Budi Daya Pertanian, Fakultas Pertanian. Penulis menye lesaikan studi D3 selama tiga tahun dan lulus pada tahun 2002. Pada tahun yang sama penulis langsung melanjutkan jenjang sarjana di Program Ekstensi Manajemen Agribisnis, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.

KATA PENGANTAR

Tiada kata selain syukur yang selalu saya panjatkan ke hadirat Illahi Robbi yang selalu memberikan jalan dan petunjuk-Nya sehingga tahap demi tahap dalam menyusun skripsi dapat dilalui. Skripsi yang berjudul ”Analisis Produktivitas dan Optimalisasi Tenaga Kerja Departemen Produksi, Divisi Rumah Potong Ayam (RPA), PT, Sierad Produce Tbk, Bogor” ini penulis selesaikan dengan tujuan untuk memenuhi syarat mendapatkan gelar sarjana pertanian. Selain itu diharapkan dapat menjadi salah satu masukan bagi perusahaan terkait dan penelitian selanjutnya. Walau banyak batu sandungan yang memperlambat penyelesaian, akhirnya semuanya dapat terlampaui. Untuk itu saya sangat berterima kasih kepada seluruh pihak yang telah mendukung dan memberikan perhatian mereka demi terselesainya sekripsi ini. Semoga apa yang telah saya susun ini dapat berguna untuk saya dan masukan untuk teman-teman lain yang akan melakukan penelitian selanjutnya.

Bogor, Juni 2006 Penulis

UCAPAN TERIMA KASIH

Puji dan sujud syukur selalu penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT. Rahmat dan hidayah-Nya lah yang telah menuntun penulis menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi ini. Skripsi ini ditulis dalam rangka memenuhi syarat untuk memperoleh gelas sarjana pada program Sarjana Ekstensi Manajemen Agribisnis, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Banyak pihak yang sangat berjasa dalam penyelesaian skripsi ini. Banyak dukungan yang penulis terima dan karena itu dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih pada mereka semua. 1. Ayah dan Ummi yang sela lu memberi dorongan semangat, kasih sayang, senyuman, dan segala sesuatu yang tak kan pernah dapat ananda balas. 2. Dr. Ir. Hermanto Siregar, MEc selaku dosen pembimbing. Tarima kasih atas waktu, kesabaran, dan perhatian sehingga penulis dapat melewati proses penyusunan sekripsi dengan baik. 3. Dr.Ir. Eka Intan Kumala Putri, MSi selaku dosen penguji utama yang telah banyak memberi masukan. 4. Dra. Yusalina, MS selaku dosen penguji komisi pendidikan yang telah memberikan banyak masukan. 5. Bapak David, Head Manager Departement HRD yang telah menerima peneliti melakukan penelitian di PT. Sierad Produce Tbk dan meluangkan waktunya untuk berdiskusi tentang penelitian ini. 6. Bapak Purwono, Head Manager Departement Dressed Chicken yang telah memberi kesempatan kepada penulis melakukan penelitian di Departemen Dressed Chicken dan telah meluangkan waktunya yang sangat sempit untuk memberikan informasi tentang departemen yang dipimpinnya. 7. Ir.M. Wahyudi, Head Manager Departement Quality Assurance yang telah bersedia menjadi pembimbing lapang penulis, meluangkan waktu dan perhatiannya, mengusahakan semua data yang diperlukan penulis. 8. Bapak Ading, Head Senior Staf Administration Dressed Chicken yang telah meluangkan waktunya menemani penulis berkeliling melihat proses produksi dan memberikan informasi tentang proses produksi. 9. Seluruh staff Departemen Dressed chicken yang telah rela diganggu waktu kerjanya. 10. Abang Fikar dan Mbak Mawar yang telah menyemangati dan memberi bantuan materi. Pia dan Wekha, adik-adikku yang manis kalian telah mewarnai hidupku. 11. To my best friends, Dara tarima kasih telah setia menemani dan selalu memberi masukan yang sangat berarti. Bang Beni, makasih waktu konsultasinya yang singkat tapi sangat mendukung. Dini dan Ila, yang selalu siap sedia memberi bantuan. Ida yang sabar menunggu seminarku dan menjadi pembahas yang baik. Semoga kita selalu berteman sampai nenek- nenek. 12. Teman-teman ekstensi dan PLP ’36, semoga kita dapat berkumpul kembali. 13. pihak-pihak lainnya yang tidak dapat disebut satu-persatu dan sudah membantu dalam proses penyelesaian skripsi ini.

DAFTAR ISI

Halaman I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ........................................................................... 1 1.2. Perumusan Masalah.................................................................... 6 1.3. Tujuan Penelitian........................................................................ 8 1.4. Batasan Penelitian ..................................................................... 8 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Proses Produksi Daging Ayam................................................... 2.2. Fungsi Produksi Cobb-Douglas ................................................. 2.3. Linier Goal Programming (LGP) .............................................. 2.4. Penelitian Terdahulu ..................................................................

10 11 13 16

III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Produktivitas............................................................................... 3.2. Elastisitas Produksi ................................................................... 3.3. Hukum Tingkat Pengembalian yang Menurun .......................... 3.4. Kerangka Pemikiran Operasional............................................... 3.5. Hipotesis .....................................................................................

22 23 25 27 29

IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi Penelitian........................................................................ 4.2. Jenis, Sumber Data, dan Waktu Pengumpulan Data .................. 4.3. Pengolahan Data......................................................................... 4.3.1. Produktivitas Tenaga Kerja ............................................... 4.3.1.1. Pengujian Hipotesis............................................... 4.3.2. Optimalisasi Penggunaan Tenaga Kerja ........................... 4.3.2.1. kegiatan Produksi Ayam ....................................... 4.3.2.2. Penentuan Variabel ............................................... 4.3.2.3. Optimalisasi Produksi ........................................... 4.3.2.4. Optimalisasi Penggunaan Bahan Baku ................. 4.3.2.5. Optimalisasi Penggunaan Tenaga Verja ............... 4.3.2.6. Fungsi Kendala......................................................

31 31 32 32 34 35 35 36 38 38 38 39

V. KEADAAN UMUM PT. SIERAD PRODUCE DAN DIVISI RPA 5.1. Sejarah dan Perkembangan Perusahaan ..................................... 5.2. Misi, Visi dan Tujuan Perusahaan.............................................. 5.3. Struktur Organisasi Perusahaan ................................................. 5.4. Ketenagakerjaan......................................................................... 5.5. Proses Produksi ..........................................................................

41 42 44 45 46 47

VI. PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA ........................................

53

VII. OPTIMALISASI PENGGUNAAN TENAGA KERJA 7.1. Produksi Daging Ayam .............................................................. 7.2. Bahan Baku Ayam Hidup .......................................................... 7.3. Tenaga Kerja ..............................................................................

56 59 59

VIII. KESIMPULAN DAN SARAN 8.1. Kesimpulan................................................................................. 8.2. Saran ...........................................................................................

61 61

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................

63

LAMPIRAN ...........................................................................................

65

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman 1. Angkatan Kerja Menurut Pulau dan Jenis Kelamin Tahun 2000 – 2003 ................................................................................. 3 2. Pengangguran Terbuka Menurut Pulau dan Jenis Kelamin Tahun 2000 – 2003...................................................................... 3 3. Harga Rata-rata Perbulan Ayam Broiler di DKI Jakarta............. 5 4. Produk Olahan PT. Sierad Produce Tbk pada Tahun 2004......... 36 5. Variabel Keputusan yang Dimasukkan dalam Persamaan Linear Goal Programming ..................................................................... 37 6. Jumlah Karyawan Tetap Berdasarkan jenjang Pendidikan dan Departemen Periode Januari 2005............................................... 47 7. Pendugaan dan Pengujian Parameter Model Produksi CobbDouglas........................................................................................ 53 8. Hasil Optimalisasi Bahan Baku Ayam........................................ 59 9. Hasil Optimalisasi Tenaga Kerja................................................. 60

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman 1. Skema Tahap-tahap Proses Pemotongan Ayam.......................... 11 2. Kurva Produk Total, Marjinal, dan Rata-rata.............................. 24 3. Alur Kerangka Pemikiran Operasional Penelitian di PT.Sierad Produce Tbk. ............................................................................... 29 4. Diagram Alur Proses Pemotongan Ayam di PT. Sierad Produce Tbk. ............................................................................... 52

LAMPIRAN

Nomor Halaman 1. Populasi Unggas di Indonesia Tahun 1969 – 2004 (dalam ribu ekor) .................................................................................. 66 2. Penetapan Variabel deviasi untuk Setiap Tujuan pada Setiap Bulan ........................................................................................ 67 3. Produksi per Bulan Periode Tahun 2004 Divisi RPA, PT. Sierad Produce Tbk .................................................................. 71 4. Pembagian Karkas dalam Beberapa Bagian dengan Penentuan Persentase Setiap Bagian.......................................................... 72 5. Perumusan Model Goal Programming ..................................... 73 6. Struktur Organisasi PT. Sierad Produce Tbk ........................... 78 7. Data Produksi dan Tenaga Kerja PT. Sierad Produce Tbk Divisi RPA Selama Periode Tahun 2004 ................................. 79 8. Output Komputer untuk Analisis Cobb-Douglas ..................... 80 9. Output Komputer untuk Analisis LGP ..................................... 81 10. Nilai Optimal untuk Produksi Daging Ayam Aktual tiap Bulan 88

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Indonesia merupakan salah satu negara berkembang dengan rata-rata pertumbuhan populasi pada periode tahun 1990 hingga tahun 2000 sebesar 1.49 persen dengan total populasi 206,264,600 jiwa dimana 58.8 persen populasi tersebar di pulau Jawa, yaitu sekitar 121,352,600 jiwa 1 . Seperti pada negara berkembang lainnya pengangguran adalah masalah pelik yang dihadapi Indonesia. Sukirno (2000) menyatakan bahwa permasalahan penga ngguran di negara- negara berkembang jauh lebih rumit dan lebih serius apabila dibandingkan dengan yang dihadapi di negara- negara maju. Selanjutnya Sukirno (2000) menerangkan ada tiga faktor yang menyebabkan pengangguran di negara-negara berkembang adalah jauh lebih besar persoalannya dibandingkan

dengan

di

negara-negara

maju.

Faktor

pertama

adalah

ketidakseimbangan diantara sumber-sumber ekonomi yang dimiliki kebanyakan negara-negara berkembang. Disatu pihak negara-negara tersebut mempunyai jumlah penduduk yang sangat berlebihan, lain pihak negara-negara itu menghadapi masalah kekurangan tenaga kerja dan pengusaha yang mampu mengembangkan perusahaan dan industri yang dapat menyediakan kesempatan kerja yang cukup untuk penduduk yang ada. Faktor pertama ini diperburuk oleh faktor kedua yaitu corak kegiatan ekonomi ya ng masih bertumpu kepada sektorsektor yang tradisional baik di bidang pertanian maupun dalam bidang industri dan jasa-jasa. Kegiatan-kegiatan seperti itu mempunyai produktivitas yang relatif 1

www.bps.go.id. Populasi per Propinsi. Juni 2005. Badan pusat Statistik. (diolah)

2

rendah dan menyebabkan pendapatan dan tabungan yang rendah. Faktor ketiga yaitu perkembangan dan struktur demografi di negara-negara berkembang menimbulkan pula tendensi dimana keadaan pengangguran menjadi semakin serius dari tahun ke tahun. Tingkat pertambahan penduduk di negara berkembang meningkat dari disekitar satu persen menjadi disekitar dua persen. Kebanyakan negara-negara maju pertambahan penduduknya tidak melebihi satu persen. Permasalahan di atas pertama-tama dapat dilihat dari jumlah dan tingkat pengangguran yang berlaku di suatu negara. Di Indonesia berdasarkan data yang ada pada Departemen Tenaga Kerja dan Transmigrasi (Depnaker-trans) pada tahun 2003 angkatan kerja Indonesia berjumlah 100,316,000 orang2 , sedangkan jumlah pengangguran terbuka adalah 9,531,000 orang3 . Jumlah angkatan kerja dan pengangguran semakin meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2. Ada tiga jenis pengangguran yang banyak terjadi di negara berkembang, tetapi tidak terdapat di negara- negara maju (Sukirno, 2000). Ketiga pengangguran tersebut, adalah: 1.

Pengangguran tersembunyi (disguised unemployment), merupakan keadaan di mana suatu jenis kegiatan ekonomi dijalankan oleh tenaga kerja yang jumlahnya melebihi dari yang diperlukan;

2.

Pengangguran

bermusim

(seasonal

unemployment),

yaitu

keadaan

pengangguran pada masa- masa tertentu dalam suatu tahun; dan

2

www.nakertrans.go.id. Angkatan kerja Berdasarkan Jenis Kelamin dan Pulau. Juni 2005. Badan Pusat Statistik (diolah) 3 www.nakertrans.go.id. Pengangguran Terbuka Berdasarkan Jenis Kelamin dan Pulau. Juni 2005. badan Pusat Statistik(diolah)

3

3.

Setengah pengangguran (underemployment), yaitu keadaan pengangguran dimana seorang pekerja melakukan pekerjaan jauh lebih rendah dari jam kerja yang normal.

Tabel 1. Angkatan Kerja Menurut Pulau dan Jenis Kelamin Tahun 2000 – 2003 Tahun

2000

2001

2002

2003

Jenis kelamin Laki-laki Perempuan Jumlah Laki-laki Perempuan Jumlah Laki-laki Perempuan Jumlah Laki-laki Perempuan Jumlah

Pulau Sumatera 11,944 7,463 19,407 12,195 7,550 19,745 12,740 7,575 20,315 13,251 7,479 20,730

Jawa 35,917 22,216 58,133 37,150 22,669 59,819 38,151 22,174 60,325 39,134 20,727 59,861

Kalimantan 3,277 2,058 5,336 3,313 1,874 5,187 3,657 2,053 5,710 3,530 1,894 5,424

Jumlah Sulawesi 3,997 2,187 6,184 4,190 2,319 6,510 4,342 2,342 6,684 4,375 2,077 6,452

Pulau lain 3,644 2,948 6,592 4,316 3,237 7,552 4,421 3,325 7,747 4,547 3,302 7,849

Sumber : BPS dalam http://www.nakertrans.go.id 4 (data diolah dalam Ribu Orang)

58,780 36,871 95,651 61,164 37,649 98,812 63,311 37,468 100,779 64,837 35,479 100,316

Tabel 2. Pengangguran Terbuka Menurut Pulau dan Jenis Kelamin Tahun 2000 – 2003 Tahun

2000

2001

2002

2003 Sumber

Jenis kelamin

Pulau

Pulau lain Laki-laki 618 2,275 154 185 108 Perempuan 551 1,498 116 198 108 jumlah 1,170 3,773 270 384 217 Laki-laki 686 2,808 142 207 189 Perempuan 775 2,420 157 411 209 jumlah 1,461 5,228 300 619 398 Laki-laki 812 3,158 275 270 213 Perempuan 992 2,453 242 466 251 jumlah 1,804 5,612 516 736 464 Laki-laki 923 3,293 163 347 202 Perempuan 1,108 2,596 185 454 260 jumlah 2,031 5,889 348 801 462 : BPS dalam http://www.nakertrans.go.id 5 (data diolah dalam Ribu Orang) Sumatera

Jawa

Kalimantan

Sulawesi

Jumlah 3,341 2,473 5,813 4,032 3,973 8,005 4,728 4,404 9,132 4,928 4,603 9,531

Penduduk yang digolongkan dalam angkatan kerja berdasarkan istilah umum ketenagakerjaan

Depnaker-trans (www.nakertrans.go.id,2005) adalah

penduduk dalam usia kerja (15 tahun ke atas) baik yang bekerja maupun yang

4

http://www.nakertrans.go.id. Angkatan Kerja Menurut Jenis Kelamin dan Pulau 2000 – 2003. Juni 2005. Badan Pusat Statistik 5 http://www.nakertrans.go.id/ Pengangguran Terbuka Menurut Jenis Kelamin dan Pulau Tahun 2000 – 2003. Juni 2005. Badan Pusat Statistik

4

mencari pekerjaan. Berdasarkan data pekerja Depnaker-trans pada tahun 2001 secara nasional jumlah pekerja menurut klasifikasi pekerja berjumlah 32,651,000 orang6 . Dari jumlah tersebut 81.4 persen adalah pekerja/buruh/karyawan, 11.1 persen merupakan pekerja bebas di bidang pertanian dan 10.3 persen pekerja bebas di bidang non pertanian. Tahun 2002 jumlah pekerja meningkat menjadi 33.123.000 orang, dimana 75.6 persen pekerja/buruh/karyawan; 13.6 persen pekerja bebas di pertanian dan 10.7 persen pekerja bebas non pertanian. Pada tahun 2003 angka tersebut menurun menjadi 31,643,000 orang dengan komposisi 75.3 persen pekerja/buruh/karyawan; 14.4 persen pekerja bebas pertanian; dan 10.3 persen pekerja bebas non pertanian. Sedangkan dari data penempatan tenaga kerja yang terdaftar di Depnakertrans 7 memperlihatkan penempatan tenaga kerja terbesar adalah dalam bidang pertanian dan industri pengolaha n dan sisanya pada bidang migas, wirausaha dan lainnya. Tahun 2001 dari jumlah 85,697,000 orang 13.1 persen pada pertanian dan 24.5 persen dalam bidang industri pengolahan. Tahun 2002 lapangan usaha pertanian menyerap 10.9 persen dan industri pengolahan me nyerap 23.9 persen dari jumlah 55,355,000 orang. Pada tahun 2003 persentase penempatan tenaga kerja di usaha pertanian lebih menurun menjadi 5.0 persen dan di bidang industri pengolahan turun menjadi 19.6 persen dari total 62,341,000 orang. Berdasarkan data di atas, terlihat bahwa bidang pertanian dan industri pengolahan merupakan dua bidang yang sangat berperan dalam penyerapan tenaga kerja di Indonesia. Begitu pula dengan PT. Sierad Produce Tbk. yang

6

http://www.nakertrans.-go.id. Pekerja Menurut Klasifikasi Pekerja tahun 2000-2003. juni2005. BPS 7 http://www.nakertrans.go.id. Penempatan Tenaga Kerja yang Terdaftar Menurut Lapangan Usaha dan Jenis Kelamin tahun 2001-2003. Juni 2005. Depnakertrans

5

merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang industri pengolahan makanan yang berbasis peternakan. Tenaga kerja merupakan input terbesar perusahaan sehingga penggunaannya yang efisien sangatlah penting untuk diperhatikan sehingga efisiensi perusahaan dapat terpenuhi. Dengan penggunaan tenaga kerja yang efisien dapat menyeimbangkan pengaruh input lainnya yang juga sangat penting, yaitu ayam broiler hidup. Harga bahan baku perusahaan yang memproduksi daging ayam ini selalu berfluktuasi setiap harinya secara tidak langsung mempengaruhi produktivitas perusahaan. Fluktuasi harga ayam selama tahun 2003 – 2004 dapat digambarkan dalam Tabel 3.

Tabel 3. Harga Rata-rata Perbulan Ayam Boiler di DKI Jakarta BULAN Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

TAHUN 2003 11 700 11 300 10 800 11 300 11 400 10 880 11 130 10 828 10 952 11 619 12 252 11 612

2004 12 265 11 723 11 942 12 312 12 149 12 658 13 322 12 622 11 137 11 904 12 421 12 224

Sumber: http//:www.dprin.go.id 8

Dengan adanya fluktuasi harga inp ut ini menimbulkan ketidakpastian dan resiko pasar. Hal ini mempengaruhi kinerja dan efisiensi keuangan perusahaan sehingga berdampak pada kegiatan produksi perusahaan. Fluktuasi harga adalah kebijakan pasar yang tidak dapat dihindari. Untuk itu, cara terbaik yang dapat

8

http//:dprin.go.id. Harga ayam broiler DKI Jakarta. (diolah)

6

diambil perusahaan untuk mensiasatinya adalah dengan pengambilan kebijakan penggunaan tenaga kerja yang efisien.

1.2. Perumusan Masalah

Ayam pedaging broiler lebih diminati masyarakat dibandingkan jenis unggas lainya karena harga yang lebih murah bila dibandingkan dengan jenis unggas lainnya. Hal ini terbukti dengan lebih berkembangnya populasi ayam pedaging dari pada jenis unggas lainnya. Data perkembangan populasi ini dapat dilihat pada Lampiran 1. Sejak tahun 1981, populasi ayam broiler mengalami peningkatan yang pesat. Hal ini menunjukkan bahwa usaha peternakan ayam jenis ini tumbuh dengan pesat, baik dari industri yang bergerak di bidang agribisnis yang berbasis peternakan mulai dari produksi primer, agroindustri hilir, sub sistem jasa serta pemasaran. Salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang ini, yaitu PT. Sierad Produce Tbk. yang bergerak dalam usaha rumah potong ayam (RPA) berskala besar. Perusahaan ini memasarkan daging ayam siap olah dan daging ayam olahan berkualitas. Segme n pasar yang dituju adalah pasar-pasar tertentu seperti supermarket/pasar swalayan, perusahaan catering dan restoran-restoran siap saji (fast food) yang menginginkan daging ayam yang berkualitas. Dengan makin meningkatnya kegemaran masyarakat akan makan ayam dan perkembangan bisnis catering serta restoran siap saji yang pesat, maka permintaan daging ayam sebagai salah satu menu andalan bisnis ini semakin meningkat. Seperti halnya permintaan daging ayam di PT. Sierad Produce Tbk. yang telah diramalkan oleh Azmi (2004) dengan menggunakan metode ARIMA (1,1,2), yaitu

7

untuk selama satu tahun permintaan akan meningkat rata-rata sebesar 11.25 persen perminggu. Semakin meningkatnya permintaan adalah peluang bagus bagi perusahaan untuk tetap bertahan dalam pasar. Namun dari beberapa penelitian yang telah dilakukan di PT. Sierad Produce Tbk. ada beberapa kendala yang masih harus dibenahi perusahaan. Seperti yang telah dilakukan Saipurahmat (2003) yang telah merumuskan matrik SWOT dan merumuskan beberapa kelemahan dari perusahaan. Beberapa hal yang menjadi kelemahan perusahaan, yaitu produksi yang belum optimal, program R&D yang belum optimal, kurangnya promosi, harga jual produk yang relatif lebih mahal, sumberdaya manusia relatif rendah, biaya produksi yang semakin tinggi, dan pemasaran yang belum optimal. Selain itu Darsono (2003) menyimpulkan hasil penelitiannnya, bahwa ditemukan adanya kelebihan tenaga kerja di 9 unit kerja dari 13 unit yang ada. Dan ada kekurangan tenaga kerja pada tiga unit lainnya. Berdasarkan hasil proyeksi jumlah produksi sebesar 25 persen, jumlah tenaga kerja total yang dibutuhkan meningkat sebanyak 30 orang. Sedangkan penurunan jumlah produksi sebesar 25 persen, mengharuskan manajemen mengurangi tenaga kerja sebanyak 12 orang. Dengan penjabaran di atas, maka permasalahan yang dihadapi oleh PT. Sierad Produce Tbk. dalam pemenuhan target produksi adalah kurangnya produktivitas tenaga kerja dan penggunaan tenaga kerja yang belum optimal. Untuk itu perlu adanya analisis mengenai produktivitas tenaga kerja dan perumusan penggunaan tenaga kerja secara optimal.

8

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah di atas, maka dapat dirumuskan tujuan penelitian ini sebagai berikut. 1. Mengkaji penggunaan tenaga kerja langsung departemen produksi di PT. Sierad Produce. 2. Menganalisis produktivitas tenaga kerja langsung departemen produksi di PT. Sierad Produce. 3. Merumuskan solusi dalam penggunaan tenaga kerja secara optimal di departemen produksi, PT. Sierad Produce.

1.4. Batasan Penelitian

Produk ya ng dihasilkan Rumah Potong Ayam skala besar adalah daging ayam dengan berbagai macam bentuk dan klasifikasi yang dihasilkan dari satu jenis bahan baku yaitu ayam hidup. PT. Sierad Produce menerapkan sifat kerja padat karya, dengan demikian diasumsikan bahwa pemenuhan target produksi dipengaruhi oleh tenaga kerja dan bahan baku ayam hidup (cateris paribus). Maka penelitian ini hanya menganalisis variabel tenaga kerja, bahan baku ayam hidup dan produksi. Analisis produktivitas dan optimalisasi hanya dilakukan untuk tenaga kerja pada departemen produksi. Pemilihan departemen produksi sebagai fokus penelitian tenaga kerja berdasarkan pertimbangan bahwa penggunaan tenaga kerja pada departemen produksi dalam jumlah besar dan berfluktuasi. Pengukuran produktivitas menggunakan model pengukuran berdasarkan pendekatan fungsi produksi Cobb-Douglas. Fungsi produksi Cobb-Douglas

9

digunakan untuk menggambarkan range dari produksi ayam. Bila range produksi ayam menunjukkan range yang irrasional maka perlu dilakukan optimalisasi. Optimalisasi tenaga kerja menggunakan pemodelan Linear Goal Programming (LGP).

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Proses Produksi Daging Ayam

Daging ayam merupakan produk yang dapat rusak dengan cepat, untuk itu dalam produksinya harus diperhatikan kualitas dan penanganannya secara cermat. Dari bahan baku berupa ayam hidup, penanganan sebelum disembelih sampai proses

selanjutnya

serta

tempat

pelaksanaan

proses

produksi

sangat

mempengaruhi kualitas produk daging ayam. Priyatno (2003) menjelaskan secara rinci proses pemotongan ayam dan menyatakan bahwa proses pemotongan ayam yang berlangsung lancar, teratur, dan memenuhi syarat kesehatan akan menghasilkan kualitas karkas dan sampingan yang baik. Untuk itu, proses pemotongan ayam sebaiknya dilaksanakan dalam tiga kompartemen (ruangan) terpisah dengan disekat oleh tembok atau beton setinggi 50 – 75 cm sehingga diharapkan

terjadinya

pencemaran

silang

(cross

contamination)

antara

kompartemen bisa ditekan seminimal mungkin. Adapun kegiatan yang dilakukan dalam setiap kompartemen dapat dilihat pada Gambar 1. Hal penting yang harus diperhatikan adalah syarat dan tata cara penyembelihan ayam diharuskan memenuhi syariah Islam untuk menjamin bahwa produk (karkas dan sampingan) yang dihasilkan halal. Hal ini dikarenakan sebagian besar penduduk Indonesia beragama Islam. Menurut MUI (Majelis Ulama Indonesia) tata cara penyembelihan sesuai syariah Islam adalah sebagai berikut. 1. Kesejahteraan

ayam

yang

akan

pengangkutan, harus diperhatikan.

disembelih,

terutama

selama

11

2. Penyembelihan ayam harus dilakukan oleh seorang muslim (beragama Islam). 3. Penyembelihan ayam disunahkan menghadap ke arah kiblat.

Kompartemen I (superdirty area)

Kompartemen II (dirty area)

Kompartemen III (clean area)

Kepala dipotong Ayam hidup

didinginkan Kaki dipotong

Disembelih (cara halal)

Dimasukkan ke dalam air panas

Perut disobek Isi rongga perut dikeluarkan • Hati dan jantung • Usus • Ampela • Limpa

Bulu dicabut Pembersihan ulang • Bulu • Minyak dan lemak • Paru-paru dan ginjal

Disiapkan sesuai pesanana

Dicuci ulang

Pembungkusan (packing)

Dikirim atau disimpan

Dicuci

Gambar 1. Skema Tahap-tahap Proses Pemotongan Ayam Sumber: Priyatno (2003)

2.2. Fungsi Produksi Cobb-Douglas

Fungsi produksi Cobb-Douglas digunakan karena dapat menunjukkan besaran elastisitas dan besaran return to scale. Pada penelitian ini fungsi CobbDouglas digunakan untuk menganalisis produktivitas tenaga kerja langsung departemen produksi, divisi slaughterhouse, PT. Sierad Produce Tbk.

12

Menurut Soekartawi (2003) Fungsi Cobb-douglas adalah suatu fungsi atau persamaan yang me libatkan dua atau lebih variabel, dimana variabel yang satu disebut variabel dependen, yang dijelaskan (Y) dan yang lain disebut variabel independen, yang menjelaskan (X). Penyelesaian hubungan antara Y dan X adalah biasanya dengan cara regresi dimana variasi dari Y akan dipengaruhi oleh variasi dari X. Dengan demikian, kaidah-kaidah pada garis regresi juga berlaku dalam penyelesaian fungsi Cobb-Dauglas. Secara matematik, fungsi Cobb-Dauglas dapat dituliskan sebagai persamaan: Y = aX 1b1 X 2b2 .... X ibi ...X nbn e u n

= a ∏ X ibi e u i =1

dimana: Y X a,b u e

= variabel yang dijelaskan = variabel yang menjelaskan = besaran yang akan diduga = kesalahan (disturbance term) = logaritma natural, e= 2,718

Soekartawi (2003) mengungkapkan bahwa fungsi Cobb-Douglas memiliki beberapa kelebihan, antara lain: a. Penyelesaian fungsi Cobb-Douglas relatif lebih mudah dibandingkan dengan fungsi yang lain, seperti fungsi kuadratik. Fungsi Cobb-Douglas dapat dibuat dalam bentuk linier. b. Hasil pendugaan garis melalui fungsi Cobb-Douglas akan menghasilkan koefisien regresi yang sekaligus juga menunjukkan besaran elastisitas. c. Besarnya elastisitas tersebut sekaligus menunjukkan tingkat besaran return to scale.

13

Namun persamaan ini mempunyai kelemahan, yaitu kesalahan pengukuran variabel akan menyebabkan besaran elastisitas menjadi terlalu tinggi atau terlalu rendah, dan data tidak boleh ada yang bernilai nol atau negatif.

2.3. Linier Goal Programming (LGP)

Linear Goal Programming (LGP) diperkenalkan oleh Charnes dan Cooper pada awal tahun enampuluhan (Mulyono, 2004). teknik ini disempurnakan dan diperluas oleh Ijiri pada pertengahan tahun enampuluhan, dan penjelasan yang lengkap dengan beberapa aplikasi dikembangkan oleh Ignizio dan Lee pada tahun tujuhpuluhan. Alat analisis ini digunakan untuk menjawab kebutuhan dalam pengambilan keputusan dimana lebih dari satu tujuan sasaran yang hendak dicapai. LGP memberi solusi optimalisasi tujuan-tujuan yang kadang kala saling bertentangan satu dengan lainnya. LGP ini merupakan pengembangan dari Linear Programming (LP). Program linier (Linear Programming/LP) mungkin merupakan salah satu teknik Riset Operasi yang digunakan paling luas dan diketahui dengan baik. Ia merupakan metode matematik yang mengalokasikan sumber daya yang langka untuk mencapai

tujuan

tunggal

seperti

memaksimumkan

keuntungan

atau

meminimumkan biaya (Mulyono, 2004). Teknik Linear Programming digunakan untuk memilih kombinasi optimal dari beberapa kegiatan yang dapat memaksimumkan pendapatan dengan mengalokasikan sumberdaya yang terbatas. Teknik ini diperkenalkan oleh Dantzig seorang matematikawan dari Amerika Serikat.

14

Menurut Soekartawi (1995) kelebihan linear programing antara lain, (1) fungsi tujuan yang dapat difleksibelkan (direlax) sesuai dengan penelitian atau berdasarkan data yang tersedia; (2) dapat menggunakan banyak variabel sehingga berbagai kemungkinan untuk memperoleh pemanfaatan sumberdaya yang optimum dapat dicapai. Disamping itu program ini memiliki keterbatasan, antara lain: (1) terbatas hanya pada satu fungsi tujuan padahal dalam kenyataannya perencanaan perusahaan mungkin dihadapkan pada lebih dari satu fungsi tujuan, (2) penggunaan asumsi linearitas, karena dalam kenyataannya kadang-kadang asumsi ini tidak terpenuhi, (3) program linear hanya mampu merumuskan cara terbaik tentang penggunaan sumberdaya pada kondisi yang telah tertentu sehingga tidak banyak membantu pengambilan keputusan pada kondisi yang berubah- ubah. Dalam program linear terdapat dua macam fungsi, yaitu fungsi tujuan dan fungsi kendala. Fungsi tujuan adalah fungsi yang menggambarkan sasaran di dalam permasalahan program linier yang berkaitan dengan pengaturan secara optimal sumber-sumber untuk memperoleh keuntungan maksimal atau biaya yang minimal. Sedangkan fungsi kendala adalah bentuk penyajian secara matematis kendala-kendala yang tersedia yang akan dialokasikan secara optimal ke berbagai kegiatan. Perbedaan utama antara LGP dan LP terletak pada struktur dan penggunaan fungsi tujuan. Dalam LP fungsi tujuannya hanya mengandung satu tujuan, sementara dalam LGP semua tujuan apakah satu atau beberapa digabungkan dalam sebuah fungsi tujuan. Ini dapat dilakukan dengan mengekspresikan tujuan itu dalam bentuk sebuah kendala (goal constraint), memasukkan suatu variabel simpangan (deviational variable) dalam kendala itu untuk mencerminkan

15

seberapa jauh tujuan itu dicapai, dan menggabungkan variabel simpangan dalam fungsi tujuan. Dalam LP tujuannya bisa maksimisasi atau minimisasi, sementara dalam LGP tujuannya adalah minimumkan penyimpangan-penyimpangan dari tujuan-tujuan tertentu. Ini berarti semua masalah LGP adalah masalah minimisasi (Mulyono, 2004). Model LGP terdiri dari tiga komponen, yaitu sebuah fungsi tujuan, kendalakendala tujuan, dan kendala non negatif. Ada tiga jenis fungsi tujuan dalam LGP, dimana fungsi tujuan yang akan digunakan tergantung pada situasi masalahnya. m

1.

Minimumkan Z= ∑ d i− + d i+ , fungsi tujuan ini digunakan jika variabel i =1

simpangan dalam suatu masalah tidak dibedakan menurut prioritas atau bobot. m

2.

Minimumkan Z= ∑ Pk ( d i− + d i+ ) untuk k=1,2,…,K, fungsi tujuan ini i =1

digunakan dalam suatu masalah dimana urutan tujuan diperlukan, tetapi variabel simpangan di dalam setiap tingkat prioritas mmiliki kepentingan yang sama. m

3.

Minimumkan Z= ∑ wki Pk ( d i− + d i+ ) untuk k=1,2,…,K, fungsi tujuan ini i =1

digunakan jika tujuan-tujuan diurutkan dan variabel simpangan pada setiap tingkat prioritas dib edakan dengan menggunakan bobot yang berlainan wki.

16

2.4. Penelitian Terdahulu

Penelitian yang telah dilakukan di PT. Sierad Produce Tbk oleh Saepurahmat (2003) tentang analisis strategi pengembangan bisnis. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor- faktor internal dan eksternal perusahaan, mengetahui perkembangan perusahaan dalam melakukan kegiatan bisnis dan menyusun alternatif strategi bagi perusahaan. Dengan menggunakan analisis matrik IFE (Internal Factor Evaluation) dan EFE (External Factor Evaluation), matrik IE serta analisis matrik SWOT dapat dirumuskan alternatif strategi yang dapat dilakukan manajemen. Berdasarkan matriks IFE dan EFE disimpulkan bahwa perusahaan sudah mampu menggunakan kekuatan internalnya untuk mengatasi kelemahannya dan sudah mampu memanfaatkan peluang yang ada untuk mengatasi ancaman. Saepurahmat menemukan bahwa kekuatan bersaing yang dimiliki perusahaan adalah kualitas produk yang baik, tenaga kerja setempat, peralatan yang canggih dan modern, kapasitas produksi yang besar, pelayanan yang baik terhadap konsumen, adanya manajemen mutu yang baik, pangsa pasar potensial yang luas serta adanya sistem informasi manajemen dalam operasional perusahaan. Sedangkan kelemahan perusahaan adalah produksi yang belum optimal, program R&D yang belum optimal, kurangnya promosi, harga jual produk yang relatif lebih mahal, sumberdaya manusia relatif rendah, biaya produksi yang semakin tinggi, pemasaran yang belum optimal. Darsono (2003) meneliti tentang analisis kebutuhan sumberdaya manusia pada proses produksi karkas ayam broiler di PT. Sierad Produce Tbk. Adapun tujuan penulisan yang telah dicapai adalah (1) mengetahui gambaran pelaksanaan manajemen sumberdaya manusia, sistem dan proses produksi karkas ayam broiler

17

PT. Sierad Produce Tbk; (2) melakukan pengukuran kerja terhadap komponen sumberdaya manusia pada proses produksi karkas ayam broiler melalui studi waktu (time study) sebagai dasar analisis kebutuhan sumberdaya manusia; dan (3) menghitung jumlah sumberdaya manusia yang dibutuhkan bagian produksi dressed chicken dengan melakukan audit posisi sumberdaya manusi dan meramalkan kebutuhan sumberdaya manusia sebagai aktivitas perencanaan sumberdaya manusia. Data primer yang digunakan dalam penelitian, adalah (1) jumlah sumberdaya manusia berdasarkan beban/volume kerja, termasuk di dalamnya beban kerja, waktu siklus, waktu normal, dan waktu baku; dan (2) produktivitas kerja. Dengan pengukuran kerja yang telah dilakukan penelitian ini menyimpulkan bahwa secara umum, waktu siklus rata-rata pada setiap unit kerja masih relatif rendah. Hal ini berarti bahwa penyelesaian setiap kegiatan dalam pekerjaan masih relatif rendah. Faktor yang berpengaruh untuk kondisi ini adalah rendahnya tingkat keterampilan tenaga kerja. Dan dengan audit posisi sumberdaya manusia yang didasarkan pada jumlah kebutuhan sumberdaya manusia ditemukan adanya kelebihan tenaga kerja di 9 unit kerja dari 13 unit yang ada. Dan ada kekurangan tenaga kerja pada tiga unit lainnya. Berdasarkan hasil proyeksi jumlah produksi sebesar 25 persen, jumlah tenaga kerja total yang dibutuhkan meningkat sebanyak 30 orang. Sedangkan penurunan jumlah produksi sebesar 25 persen, mengharuskan manajemen mengurangi tenaga kerja sebanyak 12 orang. Penelitian lain yang telah dilakukan di PT. Sierad Produce Tbk, yaitu oleh Azmi (2004) dengan mengambil topik peramalan permintaan daging ayam. Penelitian ini meggunakan beberapa metode analisis peramalan untuk melihat metode apa yang terbaik untuk meramalkan tingkat permintaan perusahaan. Dari

18

metode- metode yang digunakan metode ARIMA (1,1,2) adalah metode terakurat dimana nilai MSE, MAPE, dan SE yang dihasilkan mempunyai nilai terkecil dibandingkan metode lainnya. Dengan metode ini peneliti menyimpulkan bahwa permintaan daging ayam pada satu tahun mendatang akan meningkat rata-rata sebesar 11.25 persen perminggu. Penelitian yang dilakukan oleh Pujiastuti (2004) di koperasi Jasa usaha Bersama (KJUB) Puspetasari, Klaten menyusun produksi optimal dengan membuat model pemrosesan linier. Dengan menggunakan pengolahan program LINDO dihasilkan bahwa pencapaian keuntungan maksimal di mana total produk optimal adalah 8,102.3 ton pakan BC 132, dan 2,112.5 ton pakan DC 132. Penerimaan, biaya produksi dan laba kontribusi total yang dihasilkan masingmasing adalah Rp. 6,069.2 juta; Rp 5,131.8 juta dan Rp 937.4 juta. Berdasarkan hasil analisis penyimpangan antara tingkat produksi optimal dengan tingkat produksi aktualnya, produksi yang dijalankan oleh perusahaan belum mencapai kondisi optimal. Optimalisai produksi pasta di PT. Indofood Sukses Mandiri Bogasari Flour Mills, Jakarta telah diteliti oleh Doloksaribu (2004). Berdasarkan penelitian ini dengan menggunakan metode linear programming diketahui bahwa pembelian bahan baku gandum terjadi kelebihan dan bahan baku penolong berupa bumbu belum dimanfaatkan secara optimal. Sedangkan penggunaan jam tenaga kerja langsung untuk produksi pasta La Fonte hard cover dan plastik serta pasta La Fonte spaghetti dan sup telah optimal. Penelitian dengan aplikasi LGP telah dilakukan oleh Hernawati (1995) dengan judul skripsi Kajian Bauran Pemasaran dan Optimisasi jam Kerja (Studi

19

Kasus pada PT. Sadetex, Jakarta). Tujuan penelitian adalah menganalisis bauran pemasaran yang telah dilakukan perusahaan, dan menganalisis jam kerja optimal para tenaga kerja penjualan. Variabel yang digunakan dalam menganalisis jam kerja optimal tenaga kerja, yaitu target penjualan masing- masing tenaga penjualan, target komisi penjualan, dan jam kerja tersedia. Penelitian lain yang menggunakan aplikasi model LGP, adalah penelitian dengan judul Manajemen Produksi Kertas di PT. pindo Deli pulp dan Paper Mills, Karawang, Jawa Barat. Penelitian ini dilakukan oleh Yenny (2004). Tujuan penelitian adalah (1) mengetahui tingkat produksi kertas yang optimal, (2) menganalisis tingkat penggunaan bahan baku, tenaga kerja, dan mesin yang optimal, (3) menganalisis alternatif kebijakan dalam mencapai solusi yang terbaik. Data sekunder yang diambil dalam penelitian ini adalah data tenaga kerja langsung dan kapasitas mesin yang digunakan, komposisi penggunaan bahan baku per unit, serta biaya produksi dan harga penawaran dari setiap jenis produk. Fungsi kendala sasaran yang dianalisis dalam penelitian adalah keuntungan perusahaan, target produksi, dan sisa potongan kertas. Dan kendala fungsional antara lain kendala bahan baku dan bahan penolong, mesin, dan tenaga kerja. Untuk

penelitian

mengenai

produktivitas

dengan

menggunakan

pendekatan fungsi produksi Cobb-douglas adalah penelitian yng dilakukan oleh Sari (2000) dengan jud ul skripsi “Analisis Implikasi Penerapan ISO 9002 terhadap Produktivitas Pekerja (Studi Kasus PT. Bakrie Sumatera Plantation, Kisaran, Asahan). Tujuan penelitian ya ng ingin dicapai peneliti adalah (1) mengetahui

dan

menganalisis

pengaruh

implikasi

ISO

9002

terhadap

produktivitas pekerja, (2) mengetahui dan menganalisis seberapa besar

20

kesenjangan produktivitas yang terjadi di perusahaan, dan (3) memberikan solusi bagi permasalahan di atas dalam upaya meningkatkan produktivitas secara total. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data jumlah tenaga kerja, jumlah produksi, tingkat upah dan biaya produksi. Dari hasil analisis disimpulkan oleh peneliti bahwa efisiensi produksi PT. Bakrie Sumatera Plantation mengalami penurunan sebesar 0.1294 persen pada tahun 1997 dibandingkan dengan periode tahun 1995. Sedangkan elastisitas output dan tenaga kerja pada tahun 1995 sebesar -20.5079, sedangkan pada tahun 1997 elastisitas tenaga kerja sebesar 3.8730. Sehingga dapat diindikasikan bahwa pada tahun 1997 fungsi produksi PT. Bakrie Sumatera Plantation berada pada skala hasil menaik (increasing return to scale). Sedangkan untuk tahun 1995 fungsi produksinya adalah bercirikan skala hasil menurun (decreasing return to scale). Fungsi produksi Cob-Douglas juga digunakan oleh Sari (2000) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Efisiensi dan Pendapatan Pengrajin Tempe Anggota Kopti Kotamadya Bogor. Adapun tujuan penelitian, antara lain: (1) menggambarkan karakteristik pengrajin tempe; (2) mngetahui pendapatan pada usaha pengrajin tempe; dan (3) mengetahui efisiensi penggunaan faktor- faktor produksi usaha pengrajin tempe. Penelitian ini mengambil sebagai variabel independen adalah kedelai, ragi, tenaga kerja, dan plastik dan variabel dependennya adalah total produksi temp e. Fungsi Cobb-Douglas digunakan untuk menjawab tujuan untuk menganalisi efisiensi dengan membandingkan skala usaha kecil dan skala usaha besar. Dengan jumlah elastisitas sebesar 0.781044 skala usaha besar berada pada skala ekonomi decreasing return to scale, dan skala

21

usaha kecil dengan jumlah elastisitas 0.89568 juga berada pada skala ekonomi decreasing return to scale. Setelah mempelajari beberapa skripsi maka pada penilitian ini dilakukan analisis produktivitas dan optimalisasi tenaga kerja langsung pada kegiatan produksi di PT. Sierad Produce. Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan di tempat yang sama, penelitian tentang produktivitas dan optimalisasi dengan menggunakan alat analisis Cobb-Douglas dan LGP belum ditemukan. Alat analisis pendekatan fungsi produksi Cobb-Douglas digunakan oleh Sari (2000) pada tempat penelitian yang berbeda dengan tujuan untuk melihat produktivitas sebelum dan setelah penerapan ISO 9000 di PT. Bakrie Sumatera Plantation. Sedangkan penelitian ini menganalisis produktivitas untuk melihat apakah produktivitas tenaga kerja selama tahun 2004 telah optimal atau tidak. Penelitian ini ditambahkan dengan analisis optimalisasi tenaga kerja langsung departemen produksi yang bertujuan untuk menganalisis optimalisasi penggunaan tenaga kerja pada kegiatan produksi.

III. KERANGKA PEMIKIRAN

Produktivitas

Secara umum produktivitas diartikan sebagai hubungan antara hasil nyata maupun fisik (barang-barang atau jasa) dengan masukan yang sebenarnya. Misalnya saja “produktivitas adalah ukuran efisiensi produktif”. Suatu perbandingan antara hasil kelua ran dan masukan atau output : input. Masukan sering dibatasi dengan masukan tenaga kerja, sedangkan keluaran diukur dalam satuan fisik bentuk dan nilai (Sinungan, 2000). Ukuran produktivitas yang paling terkenal berkaitan dengan tenaga kerja yang dapat dihitung dengan membagi pengeluaran oleh jumlah yang digunakan atau jam-jam kerja orang. Pengukuran produktivitas tenaga kerja bermanfaat dalam pencapaian penggunaan tenaga kerja yang efektif sehingga tidak terjadi pemborosan biaya untuk tenaga kerja (Pappas dan Hirschey 1995). Peningkatan produktivitas karyawan merupakan tantangan penting yang dihadapi para manajer saat ini. Peningkatan produktivitas sangat penting dengan mempertimbangkan peran tenaga kerja sebagai masukan kunci dalam produksi barang dan jasa serta dengan melihat sengitnya persaingan domestik dan impor pada umumnya (Pappas dan Hirschey 1995). Sedangkan menurut Sinungan (2000) pada tingkat perusahaan, pengukuran produktivitas terutama digunakan sebagai sarana manajemen untuk menganalisa dan mendorong efisiensi produksi. Pertama, dengan pemberitahuan awal, instalasi dan pelaksaanaan suatu sistem pengukuran, akan meninggikan kesadaran pegawai dan minatnya pada tingkat dan rangkaian produktivitas. Kedua, diskusi tentang gambaran-gambaran yang berasal

23

dari metode-metode yang relatif kasar ataupun dari data yang kurang memenuhi syarat sekalipun, ternyata memberi dasar bagi penganalisaan proses yang konstruktif atas produktif.

Elastisitas Produksi

Elastisitas produksi (Ep ) adalah persentase perubahan dari output sebagai akibat dari persentase perubahan dari input (Soekartawi, 2003). Ep ini dapat dituliskan melalui rumus sebagai berikut: Ep =

∆y ∆X / , atau Y X

Ep =

∆Y X MP ⋅ = ∆X Y AP

Karena ?Y/?X adalah produksi marjinal (marjinal production/ MP), maka besarnya Ep tergantung dari besar kecilnya MP dari suatu input, misalnya input X. Pada Gambar 2 dapat dilihat hubungan antara produksi total (total production/ TP) dan MP serta hubungan antara MP dan produksi rata-rata (average production/ AP). Hubungan MP dan TP pada gambar terlihat bahwa bila TP tetap menaik, maka nilai MP positif. Namun ketika TP mencapai maksimum nilai MP menjadi nol. Bila TP sudah mulai menurun, maka nilai MP menjadi negatif. Dan bila TP menaik pada tahapan increasing rate, maka MP bertambah pada ”decreasing rate”.

24

Keluaran total (Q) C TP B Q* A (a) Masukan x 0

x1 x

x2

x3

Keluaran ratarata

Q δQ . x δx

I

II

A′

B′

III

C′

(b)

APx Masukan x 0 MP x

Gambar 2. Kurva Produksi Total, Marjinal, dan Rata-rata. Keterangan: I = daerah tingkat pengembalian meningkat II = daerah tingkat pengembalian menurun III = daerah tingkat pengembalian negatif Sumber: Pappas dan Hirschey (1995)

Hubungan antara MP dan AP dapat dijelaskan dalam Gambar 2 sebagai berikut. Bila MP lebih besar dari AP, maka posisi AP masih dalam keadaan menaik. Sebaliknya bila MP lebih kecil dari AP, maka posisi AP dalam keadaan menurun. Bila terjadi MP sama dengan AP, maka posisi AP dalam keadaan maksimum. Dengan demikian hubungan antara MP dan TP serta MP dan AP dengan besar kecilnya Ep dapat dijelaskan dalam Gambar 2 sebagai berikut:

25

a. Ep = 1 bila AP mencapai maksimum atau bila AP sama dengan MP-nya. b. Sebaliknya, bila MP = 0 dalam situasi AP sedang menurun, maka Ep = 0. c. Ep > 1 bila TP menaik pada tahapan increasing rate dan AP juga menaik di daerah I. Disini produsen masih mampu memperoleh sejumlah produksi yang cukup menguntungkan manakala sejumlah input masih ditambahkan. d. Nilai Ep lebih besar dari nol tetapi lebih kecil dari satu atau 0< Ep <1. Keadaan ini menggambarkan bahwa tambahan sejumlah input tidak diimbangi secara proporsional oleh tambahan output yang diperoleh. Peristiwa ini terjadi di daerah II, di mana pada sejumlah input yang diberikan maka TP tetap menaik pada tahapan decreasing rate. e. Selanjutnya nilai Ep <0 yang berada di daerah III; pada situasi yang demikian TP dalam keadaan menurun, nilai MP menjadi negatif, dan nilai AP dalam keadaan menurun. Dalam situasi ini maka setiap upaya untuk menambah sejumlah input tetap akan merugikan.

Hukum Tingkat Pengembalian yang Menurun

Fungsi produksi adalah sebuah pernyataan deskriptif yang mengkaitkan masukan dengan pengeluaran, yang memperlihatkan keluaran maksimum yang dapat diproduksi dengan jumlah masukan tertentu. Sedangkan produk marjinal dari sebuah faktor merupakan perubahan dalam keluaran yang diasosiasikan dengan perubahan satu unit dalam satu faktor masukan, dengan mempertahankan masukan- masukan lainnya tetap konstan. Kurva produk total dan marjinal dalam Gambar 2 mendemonstrasikan

sifat yang

tingkat pengembalian

(the law of diminising return).

yang

menurun

dikenal sebagai hukum

26

Hukum ini menyatakan bahwa sementara jumlah satu masukan variabel meningkat, dengan jumlah semua faktor lainnya dipertahankan konstan, kenaikan yang dihasilkan dalam keluaran pada akhirnya akan menurun. Alternatif lain, hukum tingkat pengembalian yang menurun menyatakan bahwa produk marjinal dari faktor variabel tersebut pada akhirnya akan menurun jika jumlah yang digabungkan dengan jumlah yang tetap dari satu faktor lainnya atau lebih dalam sebuah sistem produksi sudah cukup (Pappas dan Hirschey, 1995). Kurva a adalah kurva produk total untuk X, mempertahankan Y=Y1 dan kurva b adalah kurva produk marjinal untuk X, mempertahankan Y=Y1 . MPx mencapai maksimal di titik A′, sementara kemiringan kurva TP x paling besar. APx berada maksimal ketika MPx = APx. di titik C TP x berada maksimal dan MPx = 0. Kurva produksi pada Gambar 2 terbagi menjadi tiga daerah berdasarkan elastisitas produksi, yaitu. 1. Daerah I (daerah irrasional atau kenaikan hasil yang semakin bertambah/ increasing return to scale). Daerah dengan elastisitas produksi lebih besar dari satu, sehingga setiap penambahan faktor produksi sebesar satu persen akan mengakibatkan penambahan produksi lebih dari satu persen. Pada daerah ini keuntungan maksimum belum tercapai karena produksi masih dapat ditingkatkan dengan pemakaian faktor produksi yang lebih banyak, dengan asumsi cukup tersedia faktor produksi. 2.

Daerah II (daerah rasional atau kenaikan hasil tetap/ constant return to scale). Daerah dengan elastisitas produksi antara nol dan satu, sehingga setiap penambahan faktor produksi sebesar satu persen akan mengakibatkan

27

penambahan produksi paling tinggi satu persen dan paling rendah sebesar nol persen. Pada daerah ini keuntunga n maksimum akan tercapai karena faktor produksi telah digunakan secara maksimum. 3. Daerah III (daerah irrasional atau kenaikan hasil yang negatif/ decreasing return to scale). Daerah ini mempunyai elastisitas produksi lebih kecil dari nol. Sehingga penambaha n faktor produksi sebesar satu persen akan mengakibatkan penurunan produksi sebesar nilai elastisitasnya. Pada daerah ini mencerminkan bahwa pemakaian faktor produksi sudah tidak efisien. Nilai kenaikan hasil (return to scale) merupakan penjumlahan dari nilai elastisitas dari semua input yang digunakan dalam membentuk kurva produksi.

Kerangka Pemikiran Operasional

PT. Sierad Produce Tbk. sebagai produsen daging ayam mempunyai peluang pasar yang bagus. Dari hasil penilitian Azmi (2004) meramalkan dengan metode ARIMA (1,1,2) bahwa permintaan daging ayam PT. Sierad Produce Tbk. dalam satu tahun mengalami peningkatan rata-rata sebesar 11,25 persen per minggu. Untuk mempertahankan penjualan yang stabil, maka perusahaan berusaha untuk memenuhi target produksi yang telah ditetapkan. Namun perlu diperhatikan penggunaan input yang efisien sehingga tidak terjadi pemborosan yang akan berakibat tingginya harga jual produk. Sebagai perusahaan yang menerapkan sifat pekerjaan padat karya maka penelitian difokuskan pada faktor tenaga kerja sebagai input terbesar perusahaan. Permasalahan yang ditemukan berdasarkan penelitian Saepurahmat (2003), yaitu salah satu kelemahan perusahaan yang dirumuskan adalah sumberdaya manusia

28

yang relatif rendah dan biaya produksi semakin tinggi. Untuk menganalisis permasalahan ini maka dilakukan analisis elastisitas dan skala pengembalian tenaga kerja langsung dengan menggunakan metode pendekatan produksi CobbDouglas. Dengan melihat elastisitas tenaga kerja

menunjukkan adanya

pengurangan atau penambahan produksi pada setiap penambahan satu satuan input. Dengan hasil tersebut dapat disimpulkan pada daerah skala produksi manakah produksi ayam pada PT. Sierad Produce Tbk. Permasalahan kedua adalah terjadinya kelebihan dan kekurangan tenaga kerja pada beberapa unit kerja yang diungkapkan pada penelitian Darsono (2003). Dengan menggunakan alat analisis Linear Goal Programming untuk mencari solusi optimal dari penggunaan tenaga kerja langsung dari setiap unit kerja tersebut. Dari hasil analisis ini, maka dapat direkomendasikan kepada perusahaan penggunaan tenaga kerja yang optimal yang dapat dicapai perusahaan. Ada pun skema alur kerangka pemikiran operasional penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.

29

Tujuan PT. Sierad Produce Tbk. Divisi Slaughterhouse memenuhi target produksi daging ayam dengan penggunaan input yang efisien Fokus permasalahan pada tenaga kerja langsung departemen produksi

Sumberdaya manusia relatif rendah, biaya produksi semakin tinggi

Terjadi kelebihan dan kekurangan dalam pemakaian tenaga kerja untuk beberapa unit

PT. Sierad Produce Tbk. menerapkan sifat pekerjaan padat karya

Elastisitas dan return to scale dari tenaga kerja langsung

Optimalisasi penggunaan tenaga kerja langsung departemen produksi

CobbDouglas

Linear Goal Programming (LGP)

Penggunaan tenaga kerja langsung yang optimal Gambar 3. Alur kerangka pemikiran operasional penelitian di PT. Sierad Produce Tbk.

3.5. Hipotesis

Tujuan pertama penelitian dijawab dengan studi pustaka yang berasal dari profile perusahaan dan buku literatur lainnya. Sedangkan untuk tujuan kedua dianalisis dengan pendekatan fungsi produksi Cobb-Dauglas untuk menganalisis elastisitas dan return to scale dari penggunaan tenaga kerja langsung sehingga dapat

menggambarkan

bagaimana

produktivitas

tenaga

kerja

tersebut.

dihipotesiskan produk marjinal tenaga kerja departemen produksi divisi RPA

30

PT. Sierad Produce Tbk. rendah. Skala ekonomi berbentuk constant return to scale. Dan diasumsikan bahwa produksi daging ayam dipengaruhi oleh bahan baku ayam hidup dan jumlah tenaga kerja langsung departemen produksi (cateris paribus). Tujuan ketiga menggunakan alat analisis linear goal programming (LGP). Dengan alat analisis ini dapat dilihat tingkat penggunaan tena ga kerja yang optimal untuk setiap bagian kegiatan produksi. Hipotesis untuk tujuan ini, yaitu penggunaan tenaga kerja belum optimal.

IV. METODE PENELITIAN

4.1. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT. Sierad Produce Tbk yang berada di Parung, Bogor. Pemilihan lokasi ini secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa PT. Sierad Produce Tbk adalah salah satu perusahaan yang berbasis peternakan yaitu usaha pemotongan ayam yang berskala besar yang telah beroperasi cukup lama (established) di Bogor.

4.2. Jenis, Sumber Data, dan Waktu Pengumpulan Data

Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder. Data primer berasal dari wawancara langsung dengan pihak-pihak yang mempunyai wewenang dalam pengambilan keputusan. Sedangkan data sekunder, adalah profile perusahaan, data tenaga kerja, produksi daging ayam, hasil penelitian terdahulu, data dari BPS, internet, serta literatur yang relevan dengan penelitian ini. Pengumpulan data dilakukan pada bulan Mei – Juni 2005. Data yang didapat untuk analisis Cobb-douglas, antara lain: data produksi aktual total perbulan selama periode tahun 2004; data penggunaan bahan baku aktual mingguan yang dijumlahkan menjadi data bulanan; dan data jumlah karyawan bulanan. Semua data berasal dari departemen PPIC (Production Planning Inventory Control). Untuk perumusan fungsi LGP digunakan data yang didapat dari PPIC berupa data laporan produksi mingguan untuk setiap item produk. Data yang digunakan adalah data produksi mingguan untuk 20 macam produk yang

32

dijumlahkan sehingga menjadi produksi bulanan. Untuk data penggunaan bahan baku yang merupakan total untuk semua item produk, data tersebut dikurangi dengan jumlah bahan baku yang digunakan untuk produk lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan.

4.3. Pengolahan Data

Data yang dikumpulkan diolah dengan menggunakan pemodela n Linier Goal Programing (LGP) untuk melihat tingkat penggunaan tenaga kerja produksi optimal yang menghasilkan produksi maksimal sehingga dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan dan perencanaan produksi. Program komputer yang digunakan adalah program LINDO (Linear Interactive and Discrete Optimizer). Untuk analisis produktivitas digunakan pengukuran dengan fungsi Fungsi Cob-Douglas dan program komputer Minitab 13. Pengolahan data dan penyusunan skripsi dilakukan pada bulan Agustus 2005 – Juni 2006.

4.3.1. Produktivitas Tenaga Kerja

Analisis produktivitas tenaga kerja dilakukan dengan pendekatan fungsi produksi Cobb-Dauglas. Secara matematik ditulis sebagai berikut: Q = aLb1 B b2 e u …………….(1) dimana: Q L B a b u e eu

= produksi ayam (kg) = tenaga kerja (orang) = bahan baku ayam hidup (ekor) = besaran yang akan diduga = elastisitas X terhadap Y = kesalahan (disturbance term) = logaritma natural, e = 2,718 = error term

33

Fungsi Cobb-Douglas bersifat linier dalam logaritma sehingga mudah dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linier sebagai berikut: Log Q = log a + b1 log L + b2 log B + u………..(2) Tingkat pengembalian terhadap skala (return to scale) diukur dengan membandingkan persentase perubahan dalam keluaran dengan persentase perubahan dalam semua masukan. Tingkat pengembalian terhadap skala dapat secara lebih akurat ditetapkan untuk fungsi produksi melalui analisis elastisitas keluaran. Elastisitas keluaran/produksi (Ep ) didefinisikan sebagai persentase perubahan dalam keluaran yang diasosiasikan dengan perubahan satu persen dalam semua masukan.

Ep =

persentase perubahan dalam keluaran (Q ) persentase perubahan dalam masukan ( X )

Ep =

∆y xi ⋅ ∆xi y

Ep = MPxi x i y

 y  x  Ep = bi   i   x i  y  Epi = bi............................(3) Dimana: Epi = elastisitas produksi faktor produksi, dimana i = 1,2,3,...,n ?y = perubahan produksi ? xi = perubahan faktor produksi, dimana i = 1,2,3,...,n y = produksi xi = faktor produksi, dimana i = 1,2,3,...,n bi = koefisien regresi dari faktor produksi, dimana i = 1,2,3,...,n

34

Dengan demikian dalam fungsi Cobb-Douglas elastisitas ditunjukkan oleh koefisien regresi faktor produksi (bi ), sehingga tingkat pengembalian terhadap skala adalah penjumlahan dari bi. 4.3.1.1. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis untuk sebaran F dan sebaran t menggunakan nilai Peluang (P-value). Dengan menggunakan taraf nyata α = 0.05, pengujian hipotesis akan menolak H0 apabila P-value lebih kecil dari pada 0.05. Adapun hipotesis untuk sebaran F dan sebaran t sebagai berikut. 1. Sebaran F Hipotesis nol (H0 ) menyatakan bahwa semua faktor produksi mempunyai pengaruh yang sama terhadap produksi. Sedangkan H1 menyatakan bahwa minimal ada satu faktor produksi yang memiliki pengaruh berbeda terhadap produksi. Apabila P-value lebih kecil daripada 0.05 maka dapat dinyatakan bahwa semua faktor produksi secara nyata mempengaruhi produksi pada taraf nyata 5 persen tetapi dengan pengaruh yang berbeda-beda. H0 = β1 = β2 = β3 H1 = setidaknya salah satu β i ? 0 2. Sebaran t Hipotesis nol (H0 ) menyatakan bahwa setiap faktor produksi mempunyai pengaruh terhadap produksi. Apabila salah satu faktor produksi mempunyai Pvalue lebih besar dari pada 0.05 maka faktor produksi tersebut dinyatakan tidak berpengaruh nyata pada taraf nyata 5 persen. H0 = bi = 0 ; H1 = bi > 0

35

4.3.2. Optimalisasi Penggunaan Tenaga Kerja

Tujuan analisis optimalisasi penggunaan tenaga kerja adalah mencari solusi yang optimal untuk penggunaan tenaga kerja. Analisis ini menggunakan alat analisis linear goal programming.

4.3.2.1 Kegiatan Produksi Ayam

Pengolahan ayam yang dilakukan oleh PT. Sierad Produce. Tbk menjadi beberapa bentuk produk didasarkan pada pesanan pelanggan. Baik bentuk produk dan kuantitasnya disesuaikan atas permintaan pelanggan. Untuk setiap harga jenis produk merupakan hasil negosiasi pelanggan dengan perusahaan, sehingga harga satu jenis produk yang sama untuk satu pelanggan dengan pelanggan lainnya tidaklah sama. Jenis produk yang dihasilkan perusahaan sangatlah banyak variasinya, untuk itu dalam penelitian ini difokuskan pada 20 jenis produk (i= 1,2,..,20). Produk yang dipilih ini merupakan produk yang dihasilkan pada kegiatan produksi cutting dan boneless. Pertimbangan yang diambil berdasarkan banyaknya tenaga kerja yang digunakan dalam dua kegiatan ini dan ke-20 jenis produk ini adalah produk yang rutin diproduksi setiap bulannya. Perincian 20 jenis produk tersebut diuraikan pada Tabel 4.

36

Tabel 4. Produk Olahan PT. Sierad ProduceTbk pada Tahun 2004 No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Produk Parting Middle wing 20 – 38 Middle wing 25 – 30 Wing stick 30 – 50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa BLD 11 – 19 CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood CSBL jkt CSBL B BNP biasa Total

Jumlah Produk (kg) 1821231 16808.5 21217.1 22383.7 470223.7 14787.9 96400.7 39175.3 88877.9 20316.5 13205.3 39782 506.9 79253 102740.2 10707.6 33247.8 27892 9456 19182.7 2947396

Persentase (%) 61.79 0.57 0.72 0.76 15.95 0.50 3.27 1.33 3.02 0.69 0.45 1.35 0.02 2.69 3.49 0.36 1.13 0.95 0.32 0.65 100

Sumber: PPIC PT. Sierad Produce Tbk. (2005)

4.3.2.2. Penentuan Variabel

Variabel (Xij) dalam fungsi dinyatakan sebagai produksi dalam satuan kilogram untuk setiap kegiatan produksi (i=1,2,...,20) pada setiap bulan (j= 1,2,...,12). Ditambah variabel X21j yang dinyatakan sebagai bahan baku ayam hidup dalam satuan ekor. Bahan baku ayam hidup dinyatakan sebagai karkas, yaitu daging ayam yang sudah bersih tanpa darah, bulu, kepala, kaki dan jeroan. Penentuan variabel X21j sebagai jumlah karkas yang dibutuhkan dalam produksi pada setiap bulan (j=1,2,...,12) berdasarkan pertimbangan ke 20 jenis produk merupakan bagian dari karkas. Keterangan dari penentuan variabel tujuan ini dapat dilihat juga pada Tabel 5.

37

Tabel 5. Variabel Keputusan yang Dimasukkan dalam Persamaan Linear Goal Programming Variabel Keterangan variabel Variabel keputusan untuk jumlah produksi Parting pada bulan ke-j X1j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi Middle wing 20 – 38 X2j pada bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi Middle wing 25 – 30 X3j pada bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi Wing stick 30 – 50 pada X4j bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BND biasa pada bulan X5j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLD WBF pada bulan X6j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLD 22 – 35 gr pada X7j bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi CSBB 38/42 pada bulan X8j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLD indofood pada X9j bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi CSBB pada bulan ke-j X10j (j=1,2,...,12), dalam satua n kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi SBBB 1x1x1 pada bulan X11j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLD biasa pada bulan X12j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLD 11 – 19 pada bulan X13j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi CSBL 38/42 pada bulan X14j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLP biasa pada bulan keX15j j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi SBLP 17/22 pada bulan X16j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BLP indofood pada X17j bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi CSBL jkt pada bulan ke-j X18j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi CSBL B pada bulan ke-j X19j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah produksi BNP biasa pada bulan X20j ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan kilogram Variabel keputusan untuk jumlah karkas yang digunakan untuk X21j produksi pada bulan ke-j (j=1,2,...,12), dalam satuan ekor

38

4.3.2.3. Optimasi Produksi

Produksi minimal sesuai dengan besarnya permintaan dan diharapkan tidak jauh menyimpang di atas sasaran yang diharapkan. Karena itu deviasi di atas sasaran harus diminimumkan melalui variabel deviasi atas (daij). Sedangkan untuk deviasi di bawah sasaran (dbij ) tidak ditambahkan, karena produksi paling tidak harus sama dengan terget produksi.

4.3.2.4. Optimasi Penggunaan Bahan Baku

Bahan baku yang digunakaan tergantung dari pada produksi. Bahan baku ayam hidup (karkas) adalah bahan baku yang tidak dapat disimpan dalam jangka waktu lama dan mudah rusak. Bahan baku diharapkan tidak melebihi dari yang dibutuhkan dan penggunaannya dimaksimalkan. Untuk itu deviasi di bawah sasaran (dbij) harus diminimumkan, sedangkan untuk deviasi di atas sasaran (daij) tidak ditambahkan, karena bahan baku setidaknya sama dengan kebutuhan produksi dan tidak terjadi kekurangan.

4.3.2.5. Optimasi Penggunaan Tenaga Kerja

Tenaga kerja yang digunakan harus dioptimalkan, tidak berlebih atau kurang. Untuk itu diminimumkan deviasi bawah (dbij ) agar tidak terjadi kekurangan tenaga kerja. Dan untuk meminimumkan penggunaan jam lembur, maka deviasi atas (daij ) ditambahkan. Variabel deviasi yang memuat penyimpangan dari setiap tujuan yang diuraikan di atas untuk setiap bulan dapat dilihat pada Lampiran 2.

39

4.3.2.6. Fungsi Kendala

Kendala tujuan yang merupakan pembatas dari fungsi tujuan meliputi kendala produksi, kendala bahan baku, dan kendala jam kerja. Ketiga kendala tersebut dirumuskan dalam fungsi kendala. Data produksi yang digunakan dalam perumusan fungsi kendala dilampirkan dalam Lampiran 3.

1. Fungsi Kendala Produksi

Produksi untuk setiap jenis produk ditentukan berdasakan dari pemesanan pelanggan. Setiap jenis produk mempunyai standar dan kuantitas yang berbedabeda sesuai dengan permintaan pela nggan. Untuk itu fungsi kendala produksi dirumuskan seperti pada persamaan (4). aij merupakan produksi aktual untuk setiap jenis produk ke- i (i=1,2,...,20) pada bulan ke-j (j=1,2,...,12). X ij + dbij − daij = aij ...........................................(4)

2. Fungsi Kendala Bahan Baku

Produksi daging ayam menjadi beberapa bentuk jenis produk dilakukan dengan membagi karkas dalam beberapa bagian seperti yang digambarkan pada Lampiran 4. Jenis produk X1j hingga X20j merupakan bagian dari karkas (X21j). Karena itu dirumuskan bahwa penjumlahan dari seluruh jenis produk sama dengan karkas. Koefisien p adalah besarnya persentase setiap jenis produk dan dikalikan seratus agar skala nilai koefisien tidak terlalu kecil dan mempermudah perhitungan optimalisasi LINDO. Persamaan (5.1) dan (5.2) adalah persamaan fungsional untuk kendala bahan baku.

40

 20 12   ∑∑ pX ij = pX 20 j  x100 .................................(5.1)  i =1 j =1     20 12   ∑∑ pX ij  − 100 X 20 j = 0 ................................(5.2)  i =1 j =1    Bahan baku ayam hidup dibatasi oleh jumlah penggunaan bahan baku (bj), dimana j=1,2,...,12. Persamaan (6) menyatakan penggunaan bahan baku dengan penambahan variabel deviasi. X 20 j + dbij − daij = b j .........................................(6)

3. Fungsi Kendala Jam Kerja

Perhitungan penggunaan tenaga kerja didasarkan pada kapasitas tenaga kerja yang telah ditetapkan perusahaan. Kapasitas tenaga kerja (k) menjadi koefisien yang digunakan dalam persamaan (7). Sebagai pembatas kendala jam kerja Cj dihitung dari perkalian antara jumlah tenaga kerja yang tersedia pada setiap bulan ke-j (j=1,2,...,12), jam kerja per hari, dan jumlah hari kerja aktif dalam satu bulan.

 20 12   ∑∑ kX ij  + dbij − da ij = c j ............................(7)  i =1 j =1    Secara lengkap fungsi tujuan dan fungsi kendala dapat dilihat pada Lampiran 5. Karena program LINDO tidak dapat menerima jumlah fungsi yang terlalu besar, maka jumlah fungsi dibagi dua berdasarkan bulan sehingga dilakukan dua kali proses pengolahan. Pertama adalah untuk pengolahan bulan Januari hingga Juni, dan kedua adalah pengolahan untuk bulan Juli hingga Desember.

V. KEADAAN UMUM PT. SIERAD PRODUCE DAN DIVISI RPA

PT. Sierad Produce merupakan hasil penggabungan dari empat perusahaan yang menjalankan bisnis inti Sierad Group. Keempat perusahaan yang bergabung adalah, PT. Anwar Sierad Tbk; PT. Sierad Produce Tbk; dan perusahaan tambahan PT. Sierad Fedmill dan PT. Sierad Grains. Sebelumnya PT. Sierad bernama PT. Betara Darma Ekspor Impor yang berdiri sejak 6 September 1985. Sierad Produce digunakan pada tanggal 27 Desember 1996 dalam persiapannya menjadi perusahaan publik yang tercatat di Bursa Efek Jakarta (BEJ). Bisnis inti bergerak di bidang proses pembibitan, produksi pakan ternak, penetasan anak ayam umur satu hari, kemitraan dan budidaya ayam pedaging, rumah potong ayam (RPA) dan pengolahan hasil peternakan lebih lanjut. Pemasaran produk-produknya sudah mencapai taraf nasional melalui kantor cabang, pabrik dan perwakilannya di sejumlah wilayah di Indonesia. Untuk pakan ternak perusahaan mengoperasikan tiga pabrik feedmill modern dengan kapasitas mendekati satu juta MT per tahun yang berlokasi di Lampung, Balaraja, dan Sidoarjo. Produk yang dihasilkan berupa pakan ternak unggas, babi dan ikan. Pakan ternak unggas diperuntukkan untuk ayam broiler, itik, dan puyuh serta ternak babi dalam bentuk yang disesuaikan dengan tahap pertumbuhan ternak serta dalam bentuk konsentrat. Pakan ternak ikan dalam bentuk pelet yang tenggelam. Produk anak ayam niaga satu hari dihasilkan dari tempat pembibitan parent stock dari berbagai macam strains internas. Te mpat pembibitan ini terletak di Parung Bogor dan Sidoarjo. Sedangkan untuk divisi

42

rumah potong ayam (RPA) dengan kapasitas produksi 8000 ekor per jam terletak di Desa Jabon Mekar, Parung, Bogor. PT. Sierad Produce Tbk. divisi RPA berlokasi di jalan Raya Parung Km, 19, Desa Jabon Mekar, Kecamatan Parung, Kabupaten Bogor dan berjarak ± 200 meter dari jalan raya serta berjarak ±20 meter dari pemukiman penduduk sekitar pabrik. Sebelah Timur berbatasan dengan sungai Angke dan sebelah Barat, Utara, Selatan berbatasan dengan pemukiman penduduk. Divisi ini memiliki bangunan pabrik permanen dengan luas lahan keseluruhan 4,98 ha dan luas bangunan 10,532 m2 yang terdiri dari dua lantai. Selain bangunan utama pabrik, terdapat juga bangunan lain yang letaknya berdekatan seperti pos keamanan, masjid, kantin, mess karyawan, toko koperasi, bengkel kendaraan, rendering plant, pengolahan usus dan bulu, dan gudang bahan baku kering (dry good). Ruang produksi terletak di lantai satu dari bangunan utama pabrik. Ruang produksi dibuat berdasarkan urutan unit kerja, yaitu ruang penerimaan dan penampungan ayam hidup (unloading room), ruang penyembelihan (killing room), ruang pengeluaran jeroan (eviscerating), ruang pencucian dan pendinginan (chiling room), ruang pemotongan karkas (cut-up room), dan gudang penyimpanan produk jadi (finished good ware house). Kantor terletak di lantai satu dan dua.

5.1. Sejarah dan Perkembangan Perusahaan

PT. Sierad Produce Tbk. merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang pemotongan ayam. Sejarah perusahaan bermula dengan nama

43

PT. Betara Darma Export-Import yang didirikan dengan akta notaris publik Rd. Santoso tertanggal 6 September 1985 No 7, kemudian dengan akta notaris yang sama pada tanggal 16 April 1986 No. 27 berubah nama menjadi PT. Betara Darma. Pada awal berdirinya, PT. Betara Darma yang berlokasi di Senen-Jakarta Pusat merupakan RPA yang masih menggunakan peralatan sederhana dan hanya mampu memproduksi dalam jumlah 2000-4000 ekor per hari, kemudian perusahaan ini bekerja sama dengan PT. Wahana Mas Merah dan pindah ke Ciseeng Bogor. Seiring dengan perkembangannya perusahaan ini, PT. Betara Darma dapat membangun RPA sendiri dengan peralatan modern dengan kapasitas produksi rata-rata 30,000-40,000 ekor per hari yang dir esmikan pada tanggal 9 September 1993 oleh Menteri Pertanian RI Prof. Dr. Syaifuddin Baharsyah. Sejalan dengan perkembangan dan dengan perubahan status perusahaan menjadi Perusahaan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) dengan persetujuan dari badan Koordinasi penanaman modal (BKPN) No. 503/I/PMDN/ 1993. Tertanggal 17 Desember 1993 nama perusahaan berubah menjadi PT. Sierad Produce dengan akta notaris publik Ny. Machmudah Rijanto, SH tertanggal 30 Desember 1993 No.95, karena perusahaan ini diambil alih oleh PT. Anwar Sierad sehingga menjadi anak perusahaan dari Sierad Group serta armada utama dari grup. Pada bulan Desember 1996 perusahaan ini melakukan go public dan berubah nama menjadi PT. Sierad Produce Tbk. Sebagai komitmen perusahaan terhadap mutu dan pelanggan, maka pada tahun 1995 PT. Sierad Produce memperoleh Sertifikat Halal dari MUI dan tahun sebelumnya telah memperoleh penghargaan Sahwali atas upayanya dalam memelihara lingkungan dari pencemaran limbah. Kemudian meraih sertifikat ISO

44

9002:1994 pada bulan Februari 2001 dari LRQA (llyod Register Quality Assurance), yang kemudian di-upgrade menjadi ISO 9001;2000 pada bulan September 2003. Pada bulan Februari 2002 perusahaan meraih sertifikat HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point) dari KAN. Dan perusahaan juga menerapkan GMP (Good Manufacturing Practice), SSOP (Sanitation Standard Operating Procedure), K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) dalam melaksanakan proses produksi terhadap bangunan, fasilitas (alat kerja) dan karyawan.

5.2. Visi, Misi dan Tujuan Perusahaan

Cita-cita para pendiri peusahaan yang dituangkan dalam bentuk visi perusahaan, yaitu ”menjadikan seirad produce sebagai perusahaan pangan terkemuka di Indonesia, dalam hal penguasaan teknologi, pertumbuhan pasar, kualitas produk serta pelayanan terhadap pelanggan”. Pelaksanaan pemenuhan visi dituangkan dalam misi perusahaan. Misi

dapat

membedakannya

didefinisikan dari

sebagai

tujuan

perusahaan-perusahaan

(purpose)

lain

yang

unik

yang

sejenis

dan

mengidentifikasi cakupan operasinya. Secara singkat misi menguraikan produk, pasar, dan bidang teknologi yang digarap perusahaan yang mencerminkan nilai dan prioritas dari para pengambil keputusan strategiknya (Pearce dan Robinson, 1997). Misi dari Sierad Produce adalah ”menjadi perusahaan penghasil produk pangan yang aman, bersih, sehat, dan berkualitas, serta senantiasa melakukan perbaikan-perbaikan secara terus menerus (continuous improvement) serta

45

meningkatkan kualitas pelayanan terhadap konsumen”. Dan memberikan kecukupan protein hewani demi terciptanya generasi yang sehat dengan diversifikasi pangan, oleh karena itu perusahaan yang bergerak dalam poultry industry diharapkan dapat bergerak menuju food industry dengan tetap berbasis kepada perunggasan. Adapun tujuan jangka panjang yang ingin dicapai perusahaan, adalah meningkatkan kepuasan konsumen, mengoptimalkan keuntungan, meningkatkan posisi perusahaan dalam persaingan pasar serta meningkatkan kesejahteraan seluruh karyawan.

5.3. Struktur Organisasi Perusahaan

Struktur organisasi

membantu mengidentifikasi kegiatan-kegiatan kunci

perusahaan dan cara kegiatan-kegiatan ini dikoordinasi untuk mencapai tujuan strategik perusahaan. Sistem organisasi yang diterapkan di PT. Sierad Produce Tbk. adalah sistem lini dan staf. Pada sistem ini kelompok lini merupakan ujung tombak yang melaksanakan tugas operasional perusahaan. Kelompok staf bertugas sebagai penunjang kegiatan operasional perusahaan, sehingga pembagian tugas antara masing- masing kelompok menjadi jelas. Perusahaan dipimpin oleh seorang Bussiness Head, VP yang bertindak sebagai General Manajer dengan dibantu Deputy GM dan beberapa orang Biro Head, Unit Head dan Division Head. Manajer umum sebagi pembuat keputusan, efisiensi pengawasan, pengendalian dan melihat secara terus menerus untuk memajukan perusahaan. Bagan struktur organisasi PT. Sierad Produce Tbk. dapat dilihat pada Lampiran 6.

46

Bagan struktur organisasi menggambarkan bahwa dilihat dari tugas, wewenang dan tanggung jawab antardepartemen, perusahaan menerapkan struktur organisasi fungsional. Struktur organisasi ini banyak dijumpai pada perusahaanperusahaan yang mempunyai produk tunggal atau lini produk terbatas. Division head membawahi manajer-manajer fungsional, seperti produksi, teknik, penjualan dan gudang, purchasing, HRD serta General Affair & Legal. Sedangkan departemen Quality Control, Finance, Accounting dan Quality Assurance bertanggung jawab langsung kepada General Manajer. Dalam operasionalnya pendelegasian tugas dari General Manajer diteruskan keempat Division Head, yaitu logistik, produksi, warehouse & enginerring serta penjualan dan distribusi. Dan selanjutnya diteruskan ke manajer masing- masing departemen untuk dilaksanakan dalam bentuk pelaksanaan tugas yang real dengan memanfaatkan sumberdaya ya ng dimiliki oleh setiap departemen. Hal ini untuk memudahkan

koordinasi

sehingga

dapat

membantu

perusahaan

untuk

menjalankan perusahaan dengan baik.

5.4. Ketenagakerjaan

Tenaga kerja di PT. Sierad Produce Tbk dibedakan menjadi dua, yaitu tenaga kerja langsung dan tenaga kerja tidak langsung. Tenaga kerja langsung adalah tena ga kerja yang terlibat langsung dalam proses produksi karkas ayam, seperti karyawan produksi. Tenaga kerja tidak langsung seperti karyawan bagian administrasi atau staff officer. Hari kerja yang diterapkan peusahaan adalah lima hari, hari senin hingga hari jumat. Jam kerja mulai jam 08.00 hingga jam 17.00. Khusus untuk karyawan bagian produksi di Dressed Chicken jam kerja

47

diberlakukan sistem shift menjadi tiga jam kerja, yaitu pukul 07.00 – 16.00; 08.00 – 17.00; dan 08.00 – 18.00 WIB. Karyawan bagian packing frozen terbagi menjadi tiga shif, yaitu pukul 07.00 – 15.00; 15.00 – 23.00 dan 23.00 – 07.00 WIB. Berdasarkan status kepegawaian, karyawan digolongkan menjadi karyawan harian lepas, karyawan harian tetap dan karyawan bulanan. Tingkat pendidikan karyawan staf officer dan karyawan di bagian produksi terdiri dari sekolah dasar (SD) hingga pasca sarjana (S2). Adapun jumlah karyawan dapat dilihat pada Tabel 6.

Tabel 6. Jumlah Karyawan Tetap Berdasarkan Jenjang Pendidikan dan Departemen Periode Januari 2005 DEPARTEMEN

SD

General manajement Sales Distributor Production & Warehouse Quality Assurance Quality Control Logistic HRD,GA,Legal & Int. Affairs TOTAL

SLTP

1 1 4 93 0 0 0 13 112

3 0 28 161 0 4 0 18 214

PENDIDIKAN SLTA D1 D2 12 3 0 5 1 0 32 1 0 193 2 1 1 0 2 5 0 3 6 1 1 26 1 0 282 10 7

S3 3 5 1 7 2 8 0 0 26

S1 12 4 1 1 3 3 1 3 29

Sumber: PPIC PT. Sierad Produce Tbk, 2005

5.5. Proses Produksi

Proses produksi di divisi rumah potong ayam PT. Sierad Produce Tbk. melalui beberapa tahapan yang teratur dan sistematis, yaitu: 1. Unloading, yaitu tahapan sebelum ayam diproses, meliputi kegiatan penerimaan

ayam hidup, penurunan ayam dari mobil pengangkut,

penimbangan, pemeriksaan ayam, pengistirahatan, dan penghitungan ayam dan akhirnya ayam digantung di conveyor.

48

2. Killing, meliputi penyembelihan, pencelupan dengan air panas, pencabutan bulu, serta pemotongan kepala dan kaki. 3. Eviscerating, yaitu pengeluaran jeroan yang dimulai dari pembukaan perut, lalu pengeluaran saluran makanan dan pernafasan sehingga menghasilkan karkas (daging ayam bersih tanpa darah, bulu, kepala, kaki dan jeroan). Jeroan ditangani secara terpisah secara manual, sedangkan karkas ma suk ke tahap berikutnya. 4. Chilling, yaitu tahap pencucian karkas yang diakhiri dengan keluarnya karkas secara otomatis ke dalam drip drum yang berputar, sebagai tempat penirisan karkas sebelum diklasifikasikan. Setelah pembersihan lemak dada, karkas diklasifikasikan berdasarkan pena mpilan fisik dan bobot karkas. Karkas rusak berat seperti patah tulang, sobek kulit, daging robek, memar, termasuk karkas grade B, karkas utuh dan bagus termasuk

grade A.

5. Cut-up, yaitu tahap pemotongan karkas (parting), boneless (daging tanpa tulang) dan pengemasan karkas utuh (whole chicken). 6. Storage, yaitu tahap penyimpanan sebelum dipasarkan. Penyimpanan dibagi dua, yaitu chilling room dan cold room. Chilling room adalah tempat penyimpanan untuk produk yang telah diolah fresh dengan suhu 1°C. Sedangkan cold storage adalah tempat penyimpanan untuk produk frozen, yang bersuhu -18°C sampai -25°C. Tahap unloading merupakan proses penurunan atau penerimaan ayam hidup. Kegiatan penerimaan ayam hidup ini dimulai pada jam 08.00 pagi. Ayam yang datang diturunkan dari truk dihitung dan dilakukan pemeriksaan. Pemeriksaan dilakukan dengan mengambil sampel 40 ekor setiap truk.

49

Pemeriksaan dilakukan untuk melihat kesehatan ayam dan menstandarisasi kualitas ayam. Ayam yang benar-benar sehat dan lolos pemeriksaan, diistirahatkan sebentar dengan diangin-anginkan pada kipas agar ayam tenang, tidak stress. Kemudian ayam digantung di conveyor sambil dilakukan penyortiran untuk ayam yang sakit dan memar, dipisahkan untuk dijual kembali dalam keadaan hidup. Proses penyembelihan (killing) dilakukan secara manual setelah ayam dipingsankan dengan cara dikejutkan oleh aliran listrik 35-40 volt dari alat stunner. Setelah disembelih, darah ayam ditiriskan dengan cara digantung selama ± 3 menit. Kemudian direndam dalam air panas dalam mesin scalder dengan suhu air sekitar 58°C.

Kemudian masuk ke tahap pencabutan bulu dengan mesin

plucker. Pencabutan bulu berlangsung dalam tiga tahap, pencabutan bulu kasar, pencabutan bulu agak kasar, dan pencabutan bulu halus. Bulu yang masih tersisa akan dicabut secara manual. Sebelum masuk dalam proses eviscerating, ayam melewati mesin pemotongan kaki. Dalam proses eviscerating adalah proses pemgeluaran jeroan. Proses ini dilakukan dengan menggunakan mesin opening machine vol 24 untuk pembukaan lubang kloaka yang kemudian dilanjutkan dengan mesin evis system PNT 24 yang berfungsi untuk menarik jeroan dari dalam rongga perut. Jeroan yang tidak tersisa akan dikeluarkan secara manual. Kemudia kepala dan leher dipotong secara manual. Kemudian karkas masuk ke proses chilling, yaitu perendaman dalam air dingin yang merupakan campuran dari air chiller 0°, air UV, chlorine 100 ppm, dan serutan es. Pertama karkas masuk dalam chilling tank I yang bersuhu 9 -

50

18°C, dengan volume 6000 liter selama ± 9 menit. Kemudian didorong secara otomatis oleh screw conveyor masuk ke chilling tank II yang bersuhu 0 - 3°C selama ± 15 menit. Selanjutnya karkas ditiriskan dengan menggunakan drive drum yang kemudian djatuhkan ke table conveyor pada suhu tidak kurang dari 4°C. selanjutnya karkas digantung kembali secara manual untuk masuk proses grading. Grading dilakukan untuk mengelompokkan karkas berdasarkan bobot karkas dengan menggunakan sensor otomatis. Proses selanjutnya adalah cut-up, proses perecahan sesuai permintaan konsumen. Proses ini terdiri dari parting chicken, boneless, dan bentuk utuh (whole chicken). Parting

chicken dilakukan dengan menggunakan parting

machine. Karkas dibagi menjadi 8, 9, 10, dan 12 bagian. Umumnya karkas dibagi menjadi 9 potongan, yaitu dua paha, dua paha atas, dua sayap, dua tulang dada, dan satu dada tengah. Boneless dilakukan secara manual terhadap paha dan dada. Produk yang dihasilkan adalah BLP (boneless lean paha), BNP (boneless normal paha), BLD (boneless lean dada), dan BND (boneless normal dada). Selain itu, cut-up juga melakukan pemotongan fillet, boneless sayap menjadi bonsai dan tulip serta pemotongan sayap menjadi middle wing, wing stick dan wing tip. Pengemasan produk dibagi menjadi dua, yaitu pengemasan primer dan pengemasan sekunder. Pengemasan primer adalah pengemasan dengan plastik, sedangkan pengemasan sekunder adalah pengemasan dengan karung. Setelah dikemas produk yang akan dijual atau disimpan dalam bentuk beku dimasukkan ke dalam cold storage dengan suhu -18°C sampai -25°C. Bagian gudang memiliki empat ruangan cold storage dengan kapasitas 575.498 ton. Selain itu dilengkapi juga dengan container-container khusus dengan fungsi yang sama dengan cold

51

storage, yaitu tempat penyimpanan sementara sebelum dikirim. Pengeluaran produk dari bagian gudang sudah dilakukan secara FIFO (First In First Out). Sedangkan untuk produk yang dijual dalam bentuk segar (fresh) disimpan dalam penyimpanan dingin. Dalam keadaan segar produk dapat bertahan selama tiga hari, sedangkan produk beku dapat disimpan paling lama selama satu tahun. Secara singkat proses pemotongan ayam dapat dilihat pada Gambar 4

52

Pemeriksaan Pemingsanan Penyembelihan Perendaman air panas Pencabutan bulu Pengambilan jeroan Pemotongan kepala leher Pencucian dan pendinginan Karkas utuh

Karkas

Parting

boneless

Pengemasan primer Blast preezer Pengemasan skunder

Penyimpanan beku (cold storage)

Penyimpanan dingin (chiller)

Pengiriman

Gambar 4. Diagram Alur Proses Pemotongan Ayam di PT. Sierad Produce Tbk

VI. PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA

Analisis produktivitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan model produksi Cobb-Douglas dengan menggunakan penduga metode Ordinary Least Square (Metode Kuadrat Terkecil). Faktor produksi yang diduga berpengaruh terhadap produksi ayam adalah tenaga kerja dan bahan baku ayam hidup. Variabel yang dimasukkan dalam model adalah produksi daging ayam (Q) sebagai variabel dependen dan jumlah tenaga kerja (L) dan bahan baku ayam hidup (I) menjadi variabel independen. Data yang digunakan dalam analisis fungsi produksi CobbDouglas berdasarkan data produksi dan tenaga kerja bulanan yang terlampir dalam Lampiran 7.

Tabel 7. Pendugaan dan Pengujian Parameter Model Produksi Cobb-Douglas Variabel Koefisien Regresi Konstanta (ln bo ) -0.049 Tenaga kerja (ln L) 0.227 Ayam hidup (ln I) 0.956 Koefisien determinasi (R2 ) = 92.8% Fhitung = 58.10 P-value = 0.000 Durbin Watson (DW) = 1.68 Taraf nyata α = 0.05

Nilai t hitung -0.22 0.36 4.68

P-value 0.834 0.738 0.001

VIF 4.6 4.6

Pengujian parameter regrasi untuk model Cobb-Douglas untuk produksi daging ayam di divisi RPA PT. Sierad Produce Tbk di tampilkan pada Tabel 7 di atas. Berdasarkan uji F tenaga kerja dan bahan baku ayam hidup secara bersamasama berpengaruh nyata terhadap produksi pada taraf nyata 5 persen. Koefisien determinasi (R2 ) yang diperoleh sebesar 92.8 persen menjelaskan bahwa 92.8 persen variasi produksi dapat dijelaskan oleh variasi faktor-faktor produksi yang

54

digunakan dan sisanya 7.2 persen dijelaskan variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model. Nilai VIF (Variance Inflation Factor) yang didapat untuk kedua variabel independen sebesar 4.6 (lebih kecil dari pada 10). Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas yang serius antara variabel independen. Dengan kata lain penambahan atau pengurangan variabel indipenden tidak menyebabkan perubahan koefisien variabel yang signifikan sehingga koefisien tersebut dapat digunakan. Nilai Durbin Watson sebagai uji autokorelasi sebesar 1.68 (cenderung mendekati nilai 2), menyimpulkan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi yang serius pada setiap variabel dalam model. Hasil analisis di atas disimpulkan bahwa fungsi regresi yang dibentuk dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara produksi daging ayam dengan input produksi tenaga kerja dan bahan baku ayam hidup. Hasil output komputer regresi dapat dilihat pada Lampiran 8. Adapun hasil pendugaan yang diperoleh dengan model Cobb-Douglas adalah. Ln produksi = - 0.49 + 0.227 ln tenaga kerja + 0.956 ln ayam hidup Bahan baku ayam hidup berpengaruh nyata terhadap produksi dengan nilai peluang 0.001 (p-value<α=0.05). hal ini berarti bahan baku ayam hidup berpengaruh nyata pada taraf kepercayaan 95 persen. Nila i koefisien regresi atau elastisitas untuk ayam hidup sebesar 0,956 menyimpulkan bahwa kenaikan jumlah bahan baku ayam hidup sebesar satu persen akan menaikkan jumlah produksi sebesar 0,956 persen, cateris paribus.

55

Penggunaan tenaga kerja tidak berpengaruh nyata terhadap produksi. Hal ini ditunjukkan nilai peluang 0.738 (p-value<α=0.05). Sehingga dapat dinyatakan bahwa variabel tenaga kerja tidak berpengaruh nyata pada tingkat kepercayaan 95 persen. Dari nilai koefisien regresi untuk tenaga kerja sebesar 0,227 dapat dinyatakan bahwa penambahan satu persen tenaga kerja akan meningkatkan produksi hanya sebesar 0,227 persen, cateris paribus. Tidak nyatanya pengaruh tenaga kerja terhadap produksi mungkin mencerminkan belum optimalnya penggunaan tenaga kerja pada proses produksi. Hasil penjumlahan dugaan koefisien regresi fungsi produksi sebesar 1,183 menunjukkan besaran returns to scale. Angka ini menjelaskan bahwa penambahan satu persen kedua input tenaga kerja dan bahan baku ayam hidup secara bersama-sama akan meningkatkan produksi sebesar 1,183 persen, cateris paribus. Dari nilai yang lebih besar dari satu ini, dapat disimpulkan bahwa produksi daging ayam berada pada kondisi increasing return to scale, yaitu tahap kenaikan hasil yang meningkat. Keadaan ini menunjukkan bahwa proses produksi berada pada tahapan yang tidak rasional. Ini memperkuat dugaan bahwa penggunaan tenaga kerja (dan mungkin juga bahan baku ayam hidup) belum optimal. Karena itu analisis optimasi dilakukan untuk melihat tingkat penggunaan tenaga kerja yang optimal. Analisis ini dilakukan pada bab selanjutnya.

VII. OPTIMALISASI PENGGUNAAN TENAGA KERJA

Perumusan fungsi dalam alat analisis LGP yang diolah dengan sofware LINDO menghasilkan output komputer yang dapat dilihat pada Lampiran 9. Hasil analisis LGP menunjukkan bahwa fungsi tujuan belum mencapai optimal. Hal ini dilihat dari nilai fungsi tujuan Z yang lebih besar dari pada nol. Sedangkan untuk menilai optimalisasi setiap sumberdaya pembatas dilihat dari nilai deviasinya. Nilai deviasi atas lebih besar dari pada nol menunjukkan adanya kekurangan sumberdaya sebesar dai. Bila nilai deviasi bawah yang lebih besar dari pada nol menunjukkan adanya kelebihan dari sumberdaya yang tak terpakai sebesar dbi. Sedangkan apabila kedua nilai deviasi sama dengan nol maka disimpulkan sumberdaya habis terpakai tanpa ada sisa atau kurang. Hasil analisis optimal pada Lampiran 9 dirangkumkan dalam sub bab berikut ini.

7.1. Produksi Daging Ayam

Lampiran 10 menunjukkan hasil dari analisis optimalisasi untuk produksi aktual daging ayam. Dalam Lampiran 10 juga dimuat nilai target yang ingin dicapai perusahaan untuk setiap item produk pada setiap bulan. Dengan membandingkan antara target yang ingin dicapai dengan produksi aktual yang telah dicapai, rata-rata persentase pemenuhan target produksi rendah. Analisis LINDO memperlihatkan terjadi adanya beberapa produk yang tidak optimal dan kesemuanya menunjukkan adanya kekurangan produksi. Hal ini dilihat dari nilai deviasi atas yang lebih besar dari pada nol.

57

Pada bulan Januari rata-rata pemenuhan target sebesar 82.23 persen. Sedangkan untuk

optimalisasi produksi hampir semua item produk mencapai

optimal kecuali untuk produk parting dan BLP Indofood. Kedua item optimal di atas nilai produksi aktual. Produksi parting optimal pada nilai 203,733.67 kg, sedangkan nilai optimal untuk BLP Indofood dicapai pada nilai 35,724.29 kg. Pencapaian target produksi pada bulan Pebruari mencapai rata-rata 76.50 persen. Produksi optimal pada bulan Pebruari tidak dicapai oleh produk parting dan BLP Indofood. Penyimpangan untuk produk parting sebesar 79,726.71 kg, sehingga produksi optimal untuk produk ini mencapai 323,035.41 kg. Dan produksi optimal untuk BLP Indofood pada bulan Pebruari dicapai pada nilai 43,776.86 kg. Produksi pada bulan Maret dan April rata-rata mencapai optimal kecuali untuk produksi parting. Produksi parting mencapai optimal pada nilai 294,640.5 kg untuk bulan Maret dan 158,275.92 kg untuk bulan April. Pencapaian target produksi pada bulan Maret rata-rata melebihi targe t yang telah ditentukan, yaitu sebesar 147.57 persen. Sedangkan pada bulan April pencapaian rata-rata target produksi hanya mencapai 79.11 persen. Rata-rata pemenuhan target produksi bulan Mei sangat rendah, yaitu hanya 38.74 persen. Pada bulan ini produksi parting dan SBBB tidak optimal. Penyimpangan melebihi produksi aktual untuk parting sebesar 11,080.71 kg dan penyimpangan untuk produk SBBB sebesar 1,215.70 kg di atas produksi aktual. Hanya produksi SBBB yang tidak mencapai optimal pada bulan Juni. Penyimpangan di atas produksi aktual untuk produk ini sebesar 614.16 kg,

58

sehingga produksi optimal dicapai pada besaran 3,419.86 kg. Rata-rata pencapai target produksi pada bulan ini mendekati target, yaitu sebesar 94.36 persen. Produk parting dan SBBB pada bulan Juli tidak optimal. Produksi optimal parting dicapai pada nilai 209651.36 kg dan untuk SBBB dicapai pada nilai 13,272.58 kg. Pemenuhan target produksi bulan Juli rata-rata melebihi target, yaitu sebesar 116.6 persen. Pencapaian target produksi dengan nilai rata-rata sebesar 220.94 persen pada bulan Agustus adalah pencapai rata-rata target produksi tertinggi. Namun untuk seluruh produksi pada bulan ini telah optimal. Untuk bulan September dirata-ratakan pencapaian target produksi sebesar 94.67 persen. Produksi aktual rata-rata mendekati target produksi. Namun produksi parting dan BLP Indofood tidak optimal. Produksi optimal parting sebesar 294,828.78 kg. Produksi optimal BLP Indofood sebesar 40,020.73 kg. Pada bulan Oktober dan November sama-sama hanya produksi parting yang tidak optimal. Pada bulan Oktober produksi optimal parting sebesar 208,431.69 kg dan pada bulan November sebesar 101,400.92 kg. Rata-rata pencapaian target produksi pada bulan Oktober sebesar 72.62 persen dan pada bulan November sebesar 80.87 persen. Rata-rata pencapaian target produksi pada bulan Desember hanya mencapai 64.49 persen. Pada bulan ini produksi parting dan BLP Indofood tidak optimal. Produksi optimal untuk parting sebesar 156,060.20 kg dan untuk produksi optimal BLP Indofood sebesar 15,292.18 kg.

59

7.2. Bahan Baku Ayam Hidup

Hasil analisis optimalisasi untuk bahan baku ayam hidup dirangkumkan dalam Tabel 8. Pada tabel ini terlihat bahwa penggunaan bahan baku ayam pada semua bulan kecuali bulan April dan Juni telah optimal. Penggunaan bahan baku ayam pada bulan April mengalamai kelebihan bahan baku tak terpakai sebesar 21,979 ekor ayam. Sedangkan pada bulan Juni terjadi kekurangan bahan baku sebesar deviasi atasnya, yaitu 64,647 ekor ayam.

Tabel 8. Hasil Optimasi Bahan Baku Ayam Hidup Bulan Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Pemotongan ayam aktual (ekor) 233539 345.275 299919 186738 106977 213436 255752 248224 317431 216620 107965 172497

Ayam hidup optimal (ekor) 233539 345.275 299919 164760 106977 278083 255752 248224 317431 216620 107965 172497

Deviasi bawah 0 0 0 21979 0 0 0 0 0 0 0 0

Deviasi atas

0 0 0 0 0 64647 0 0 0 0 0 0

7.3. Tenaga Kerja

Penggunaan optimal tenaga kerja terjadi pada bulan Januari, Pebruari, April, Mei, Juni, Juli, September, dan Desember. Hal ini terlihat dengan nilai deviasi atas maupun bawah yang sama dengan nol. Sedangkan untuk bulan Maret, Agustus, Oktober, dan November terjadi kelebihan jam kerja. Tenaga kerja yang telah ditetapkan dalam pemenuhan target produksi ternyata tidak terpakai semuanya. Pada bulan Maret kelebihan jam kerja mencapai

60

26338.69 jam. Kelebihan jam kerja sebesar 20059.96 jam terjadi pada bulan Agustus. Pada bulan Oktober terjadi kelebihan jam kerja sebesar 20306.53 jam. Dan pada bulan November terjadi kelebihan jam kerja terendah, yaitu sebesar 646.93 jam. Hasil optimalisasi tenaga kerja dijabarkan dalam Tabel 9.

Tabel 9. Hasil Optimasi Tenaga Kerja Bulan Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember

Jam kerja aktual (jam) 47040 46944 45408 6888 6232 16800 39424 43008 43008 27384 5304 20424

Jam kerja optimal (jam) 47040 46944 9069.31 6888 6232 16800 39424 22948 43008 7077 4657.27 20424

Deviasi bawah 0 0 36338.69 0 0 0 0 20059.96 0 20306.53 646.73 0

Deviasi atas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tenaga kerja adalah faktor produksi yang tidak berpengaruh nyata terhadap produksi. Namun penggunaan tenaga kerja dapat ditambah karena produksi berada pada tahap increasing return to scale. Berdasarkan hasil optimalisasi, penggunaan tenaga kerja kurang dari yang telah direncanakan perusahaan. Hal ini menunjukkan bahwa penambahan tenaga kerja bukanlah penambahan jumlah, tetapi penambahan kualitasnya atau produktivitas tenaga kerja.

VIII. KESIMPULAN DAN SARAN

8.1. Kesimpulan

Penentuan penggunaan tenaga kerja di PT. Sierad Produce Tbk berdasarkan pada banyaknya permintaan pelanggan dan ditetapkan dalam target produksi. Produksi dikerjakan oleh tenaga kerja tetap dan tenaga kerja kontrak. Untuk tenaga kerja kontrak kuantitasnya berfluktuasi setiap bulan. Penggunaan tenaga kerja kontrak dilakukan apabila target produksi melebihi kemampuan dari tenaga kerja tetap. Produktivitas tenaga kerja perbulan selama periode tahun 2004 telah maksimal. Penambahan tenaga kerja satu persen akan mempengaruhi kenaikan produksi sebesar 0.227 persen. Produksi daging ayam PT.Sierad Produce berada pada increasing return to scale. Proses produksi berada pada tahapan yang tidak rasional sehingga disimpulkan penggunaan faktor produksi tenaga kerja belum optimal. Penggunaan tenaga kerja belum optimal. Pada bulan Maret, Agustus, Oktober, dan November terjadi kelebihan jam kerja yang tak terpakai. Pemakaian faktor produksi tenaga kerja dapat ditambah, namun bukan kuantitasnya tetapi kualitas atau produktivitasnya.

8.2. Saran

1. Disaran perusahaan menekan pemakaian tenaga kerja yang berlebih dan dapat dilakukan dengan menerapkan standar kerja yang lebih tinggi.

62

2. Perlu adanya peningkatan sistem pengawasan dan penilaian kerja untuk setiap tenaga kerja sehingga mendorong tenaga kerja tersebut untuk lebih meningkatkan produktivitas kerjanya. 3. Perlu adanya klasifikasi yang jelas untuk setiap tenaga kerja yang ada di perusahaan berdasarkan produktivitas masing- masing tenaga kerja. Hal ini didukung dengan adanya penghargaan dan hukuman yang jelas, sehingga dapat meningkatkan produktivitas tenaga kerja. Bila demikian maka penggunaan tenaga kerja dapat dioptimalkan dan tidak terjadi kelebihan penggunaan tenaga kerja. Selain itu dapat memudahkan perusahaan dalam penentuan tenaga kerja mana saja yang digunakan dalam pemenuhan target produksi khususnya untuk produk yang menuntut ketepatan baik dalam kuantitas, kualitas, dan waktu sesuai dengan pesanan pelanggan. 4. Keterbatasan dari penelitian ini adalah kurangnya data yang didapat dari perusahaan. Selain itu penelitian dilakukan pada tahun 2004, dimana masalah flu burung belum terlalu meresahkan. Karena itu untuk penelitian tentang masalah yang sama dengan penelitian ini baik untuk tempat yang sama atau pun tidak, dapat disarankan untuk meneliti tentang pengaruh flu burung terhadap produktivitas perusahaan. Analisis Cobb-Douglas dapat digunakan untuk membandingkan antara produktivitas sebelum dan sesudah adanya wabah flu burung.

IX. DAFTAR PUSTAKA

Azmi, F. 2004. Peramalan Permintaan Daging Aya m di PT. Sierad Produce Tbk. Skripsi. Jurusan Ilmu- ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Badan Pusat Statistik. 2003. Jawa Barat dalam Statistik. BPS. Jakarta Darsono, W. 2003. Analisis Kebutuhan Sumberdaya Manusia pada Proses Produksi Karkas Ayam Boiler di Sloughterhouse Division PT. Sierad Produce Tbk. Skripsi. Program Studi Sosial Ekonomi Peternakan. Fakultas Perikanan. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Doloksaribu, A.R.M. 2004. Optimalisasi Produksi Pasta (Kasus di PT. Indofood Sukses Mandiri Bogasari Flours Mills, Jakarta). Skripsi. Jurusan Ilmuilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Hernawati, M. 1995. Kajian Bauran Pemasaran dan Optimalisasi Jam Kerja (Studi Kasus pada PT. Sadetex, Jakarta). Skripsi. Jurusan Ilmu- ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. http://nakertrans.go.id. 2005. KAMUS KETENAGAKERJAAN. Departemen Tenaga Kerja dan Transmigrasi. Mulyono, S. 2004. Riset Operasi. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI. Jakarta Pappas, J.L dan Hirschey, M. 1995. Ekonomi manajerial. Edisi ke-6. jilid I. Binarupa Aksara. Jakarta Pearce, J.A dan Robinson, R.B. 1997. MANAJEMEN STRATEGI Formulasi, Implementasi, dan Pengendalian. Jilid satu. Binarupa Aksara. Jakarta Priyatno, M.A. 2003. Mendirikan Usaha Pemotongan Ayam. Penebar Swadaya. Jakarta. Cetakan ke-4 Pujiastuti, I.A. 2004. Optimalisasi Produksi Pakan “Nutrifeed” di Koperasi Jasa Usaha Bersama (KJUB) Puspetasari, Klaten. Skripsi. Jurusan Ilmu- ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Saepurahmat, M. 2003. Analisis Strategi Pengembangan Bisnis Pemrosesan Daging Ayam pada PT. Sierad Produce Tbk, Bogor. Skripsi. Jurusan Ilmu- ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor.

64

Sari, H. 2000. Analisis Implikasi Penerapan ISO 9002 terhadap Produktivitas Pekerja (Studi Kasus PT. Bakrie Sumatera Plantation, Kisaran, Asahan). Skripsi. Jurusan Ilmu- ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Sari, Y.P. 2000. Analisis Efisiensi dan Pendapatan Pengrajin Tempe Anggota Kopti Kotamadya Bogor, Propinsi Jawa Barat. Skripsi. Jurusan Ilmuilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Sinungan,M. 2000. Produktivitas Apa dan Bagaimana. Bumi Aksara. Jakarta Soekartawi. 1995. Linear Programing, Teori dan Aplikasinya Khususnya Bidang Pertanian. Rajawali Press. Jakarta Sukirno, S. 1995. Pengantar Teori Makroekonomi. PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta Soekartawi. 2003. Teori Ekonomi Produksi dengan Pokok Bahasan Analisis Fungsi Cobb-Douglas. PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta Yenny. 2000. Manajemen Produksi Kertas di PT. Pindo Deli Pulp dan Paper Mills, Karawang, Jawa Barat (Aplikasi Model Goal Programming). Skripsi. Jurusan Ilmu- ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor

LAMPIRAN

66

Lampiran 1. Populasi Unggas di Indonesia Tahun 1969 – 2004 (dalam ribu ekor) No

Tahun

Ayam Buras

Ayam Petelur

Ayam Pedaging

Itik

1

1969

61,788

688

-

7,269

2

1970

62,652

706

-

7,370

3

1971

73,841

1,799

-

10,416

4

1972

79,627

3,000

-

12,404

5

1973

79,906

2,202

-

12,503

6

1974

98,650

3,450

-

13,620

7

1975

94,572

3,903

-

14,123

8

1976

97,504

4,878

-

15,182

9

1977

101,686

5,807

-

16,032

10

1978

108,916

6,071

-

16,032

11

1979

114,350

7,007

-

18,689

12

1980

126,310

22,940

-

21,078

13

1981

132,878

24,568

25,462

18,689

14

1982

139,787

26,312

28,110

22,420

15

1983

159,462

28,102

31,033

23,861

16

1984

166,815

29,559

110,580

24,694

17

1985

155,627

31,875

143,657

23,870

18

1986

162,991

38,689

173,795

27,002

19

1987

168,405

39,968

218,183

26,025

20

1988

182,879

38,413

227,044

25,080

21

1989

191,433

40,452

262,918

24,135

22

1990

201,366

43,185

326,612

25,553

23

1991

208,966

46,885

407,908

25,369

24

1992

222,530

54,146

459,097

27,342

25

1993

222,893

54,736

528,159

26,618

26

1994

243,261

63,334

622,965

27,536

27

1995

250,080

68,897

689,467

29,616

28

1996

260,713

78,706

755,956

29,959

29

1997

260,835

70,623

641,374

30,320

30

1998

253,133

38,861

354,004

25,950

31

1999

252,653

45,531

324,347

27,552

32

2000

259,257

69,366

530,874

29,035

33

2001

268,039

70,254

621,870

32,068

34

2002

275,292

78,039

865,075

46,001

35

2003

277,357

79,206

847,744

33,863

36

2004 *

271,847

80,633

895,155

35,529

Keterangan/Note : * Angka sementara 2004/Preliminary figures 2004 Sumber: http//:www.ditjennak.go.id

67

Lampiran 2. Penetapan Variabel Deviasi untuk Setiap Tujuan pada Setiap Bulan. Bulan

Januari

Pebruari

Maret

April

Tujuan

produk Parting Middle wing 25–30 Wing stick 30 – 50 BLD WBF BLD 22 – 35 gr BLD indofood CSBB Mengoptimalkan produksi BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood CSBL jkt CSBL B BNP biasa Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Wing stick 30 – 50 BLD WBF BLD 22 – 35 gr Mengoptimalkan produksi BLD indofood BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood BNP biasa Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Mengoptimalkan Wing stick 30 – 50 produksi BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBL 38/42 BLP biasa Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Mengoptimalkan Middle wing 20–38 produksi Middle wing 25–30 BLD 22 – 35 gr

dbi j db11 db21 db31 db41 db51 db61 db71 db81 db91 db101 db111 db121 db131 db141 db151 db161 db12 db22 db32 db42 db52 db62 db72 db82 db92 db102 db112 db122 db132 db142 db13 db23 db33 db43 db53 db63 db73 db83 db93 db103 db14 db24 db34 db44

dai j da11 da21 da31 da41 da51 da61 da71 da81 da91 da101 da111 da121 da131 da141 da151 da161 da12 da22 da32 da42 da52 da62 da72 da82 da92 da102 da112 da122 da132 da142 da13 da23 da33 da43 da53 da63 da73 da83 da93 da103 da14 da24 da34 da44

68

Mei

Juni

Juli

BLD indofood CSBB CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood CSBL jkt BNP biasa Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB Mengoptimalkan SBBB 1x1x1 produksi BLD biasa BLP biasa BLP indofood CSBL jkt CSBL B Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 Mengoptimalkan BLD indofood produksi CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa BLP biasa BLP indofood CSBL jkt CSBL B BNP biasa Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Mengoptimalkan Middle wing 25–30 produksi Wing stick 30 – 50 BND biasa BLD WBF

db54 db64 db74 db84 db94 db104 db114 db124 db134 db15 db25 db35 db45 db55 db65 db75 db85 db95 db105 db115 db125 db135 db16 db26 db36 db46 db56 db66 db76 db86 db96 db106 db116 db126 db136 db146 db156 db166 db176 db186 db17 db27 db37 db47 db57 db67

da54 da64 da74 da84 da94 da104 da114 da124 da134 da15 da24 da35 da45 da55 da65 da75 da85 da95 da105 da115 da125 da135 da16 da26 da36 da46 da56 da66 da76 da86 da96 da106 da116 da126 da136 da146 da156 da166 da176 da186 da17 da27 da37 da47 da57 da67

69

BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood CSBL jkt Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Wing stick 30 – 50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 Mengoptimalkan BLD indofood produksi Agustus CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood CSBL jkt BNP biasa Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr Mengoptimalkan CSBB 38/42 September produksi BLD indofood CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood Memaksimalkan bahan baku

db77 db87 db97 db107 db117 db127 db137 db147 db157 db167 db177 db187 db197 db18 db28 db38 db48 db58 db68 db78 db88 db98 db108 db118 db128 db138 db148 db158 db168 db178 db188 db198 db19 db29 db39 db49 db59 db69 db79 db89 db99 db109 db119 db129 db139 db149

da77 da87 da97 da107 da117 da127 da137 da147 da157 da167 da177 da187 da197 da18 da28 da38 da48 da58 da68 da78 da88 da98 da108 da118 da128 da138 da148 da158 da168 da178 da188 da198 da19 da29 da39 da49 da59 da69 da79 da89 da99 da109 da119 da129 da139 da149

70

Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Wing stick 30 – 50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr Mengoptimalkan produksi BLD indofood Oktober CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 BLD 22 – 35 gr BLD indofood CSBB Mengoptimalkan produksi BLD 11 – 19 November CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood CSBL jkt Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 Mengoptimalkan BLD indofood produksi Desember CSBB BLD 11 – 19 CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood Memaksimalkan bahan baku Mengoptimalkan jam kerja

db159 db110 db210 db310 db410 db510 db610 db710 db810 db910 db1010 db11101 db1210 db1310 db1410 db111 db211 db311 db411 db511 db611 db711 db811 db911 db1011 db1111 db1211 db112 db212 db312 db412 db512 db612 db712 db812 db912 db1012 db1112 db1212 db1312 db14112 db1512

da159 da110 da210 da310 da410 da510 da610 da710 da810 da910 da1010 da1110 da1210 da1310 da1410 da111 da211 da311 da411 da511 da611 da711 da811 da911 da1011 da1111 da1211 da112 da212 da312 da412 da512 da612 da712 da812 da912 da1012 da1112 da1212 da1312 da1412 da1512

Lampiran 3. Produksi per bulan periode tahun 2004 divisi RPA, PT. Sierad Produce Tbk. variabel X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20

jenis produk Potong ayam Parting Middle wing 20 – 38 Middle wing 25 – 30 Wing stick 30 – 50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa BLD 11 – 19 CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood CSBL jkt CSBL B BNP biasa

Januari 233539 151288.5 0 2870.9 5161 0 199.8 2797.2 0 23194 3673.6 0 4407.1 0 13933 27084.9 0 7401.8 5696 5136 5008.2

Pebruari 345275 243308.7 210.4 2122.1 5899.1 0 1270 13886.3 0 10538.7 0 0 16544.2 0 1666 11302 0 6403.1 0 0 859.6

Sumber: PPIC,PT. Sierad Produce Tbk. (2005)

Maret 299919 280215.6 2640.4 1667.3 6305.7 0 5926 10837.6 0 0 0 0 0 0 1686 2948.6 0 0 0 0 0

April 186738 25492.8 21.8 9650.1 0 0 0 8276.4 0 2143.1 720 0 4081.8 0 12092 1576.3 0 860 1486 0 621.3

Mei 106977 91007.2 0 0 0 0 0 1998.2 4800 1942.1 989.4 1338.1 515 0 0 4808.6 0 202.3 4398 264 0

Juni 213436 258264.1 938.1 1572.5 0 6946.7 569.7 17530.1 11984 15723.9 4660 2805.7 2560.5 0 0 4819.7 0 1846.7 12360 4056 2805.9

Juli 255752 101502.4 3490.2 0 977 126007 869.1 4081.2 5634 7497.1 1728 9061.5 8889.5 0 9090 8061.8 1322.2 7348.3 1040 0 0

Agustus 33650 160378 4079.3 2554.5 2987.3 302557 2775 4665.3 4638 8812.3 2904 0 737.9 0 10344 6645.9 3111.7 2539.5 2012 0 9887.7

September 317431 86198.4 1145.4 342.6 0 33929 1286 3264.1 2558 7471.3 290 0 1011 0 7330 5401.1 0 2865.5 0 0 0

Oktober 216620 200820.2 1320.2 0. 1053.6 784 912 14278.2 0 546.9 2376 0 1035 0 6324 6361.2 2806.9 0 0 0 0

November 107965 83891.6 1197.2 0 0 0 0 5714.2 0 8225.5 2436 0 0 369.4 7224 1819.1 0 3241.1 900 0 0

Desember 172497 138863.3 1765.5 437.1 0 0 980.3 9071.9 9561.3 2783 539.5 0 0 137.5 9564 21911 3466.8 539.5 0 0 0

72

Lampiran 4. Pembagian karkas dalam beberapa bagian dengan penentuan persentase setiap bagiannya. TSTP

53.4%

Kerongkong

22.0%

Punggung

19.6%

Tulang dada 8.8%

KARKAS (100%)

Brutu

0.9%

Fillet

5.0%

Soft bone

0.4%

BND

24.4%

BLD

21.8%

Paha bawah 16.2%

Kulit dada

2.6%

Paha atas

17.3%

Dada

33.8%

BNP

24.9%

BLP

21.7%

PAHA UTUH (33.5%)

SAYAP UTUH (33.5%)

Keterangan: TSTP : tanpa sayap tanpa paha BND : boneless dada dengan kulit BLD : boneless dada tanpa sayap BNP : boneless paha dengan kulit BLP : boneless paha tanpa kulit Bonsay : boneless sayap Tulsay : tulang sayap Tulip : sayap yang diolah sehingga menyerupai bunga tulip

Tulang paha 8.9% Kulit paha

2.8%

Wing stick

6.8%

Middle wing

4.4%

Tulip

12.7%

bonsay

10.2%

tulsay

2.9%

Potongan sayap 1.9%

73

Lampiran 5. Perumusan model Goal Programing

1. Perumusan model untuk bulan Januari hingga Juni min da11 + da21 + da31 + da41 + da51 + da61 + da71 + da81 + da91 + da101 + da111 + da121 + da131 + da141 + db151 + db161 + da161 + da12 + da22 + da32 + da42 + da52 + da62 + da72 + da82 + da92 + da102 + da112 + da122+ db132 + db142 + da142 + da13 + da23 + da33 + da43 + da53 + da63 + da73 + da83 + db93 + db103 + da103 + da14 + da24 + da34 + da44 + da54 + da64 + da74 + da84 + da94 + da104 + da114 + da124 + db134 + db144 + da144 + da15 + da25 + da35 + da45 + da55 + da65 + da75 + da85 + da95 + da105 + da115 + db125 + db135 + da135 + da16 + da26 + da36 + da46 + da56 + da66 + da76 + da86 + da96 + da106 + da116 + da126 + da136 + da146 + da156 + da166 + db176 + db186 + da186 Subject To 2) X11 + db11 - da11 = 151288.5 3) X31 + db21 – da21 = 2870.9 4) X41 + db31 – da31 = 5161 5) X61 + db41 – da41 = 199.8 6) X71 + db51 – da51 = 2797.2 7) X91 + db61 – da61 = 23194 8) X101 + db71 – da71 = 3673.6 9) X121 + db81 – da81 = 4407.1 10) X141 + db91 – da91 = 13933 11) X151 + db101 - da101 = 27084.9 12) X171 + db111 - da111 = 7401.8 13) X181 + db121 - da121 = 5696 14) X191 + db131 - da131 = 5136 15) X201 + db141 – da141 = 5008.2 16) 100X11 + 4.4X31 + 6.8X41 + 21.8X61 + 21.8X71 + 21.8X91 + 21.8X101 + 21.8X121 + 21.7X141 + 21.7X151 + 21.7X171 + 21.7X181 +21.7X191 + 24.9X201 – 100X211 = 0 17) X211 + db151 – da151 = 233539 18) 0.02X11 + 0.08X31 + 0.059X41 + 0.25X61 + 0.067X71 + 0.1X91 + 0.07X101 + 0.04X121 + 0.1X141 + 0.04X151 + 0.83X171 + 0.08X181 + 0.1X191 + 0.04X201 + db161 – da161 = 47040 19) X12 + db12 - da12 = 243308.7 20) X22 + db22 - da22 = 210.4 21) X32 + db32 - da32 = 2122.1 22) X42 + db42 - da42 = 5899.1 23) X62 + db52 – da52 = 1270 24) X72 + db62 - da62 = 13886.3 25) X92 + db72 - da72 = 10538.7 26) X122 + db82 - da82 = 16544.2 27) X142 + db92 - da92 = 1666 28) X152 + db102 - da102 =11302 29) X172 + db112 - da112 = 6403.1 30) X202 + db122 – da122 = 859.6 31) 100X12 + 4.4X22 + 4.4X32 + 6.8X42 + 21.8X62 + 21.8X72 + 21.8X92 + 21.8X122 + 21.7X142 + 21.7X152 + 21.7X172 + 24.9X202 – 100X212 = 0 32) X212 + db132 – da132 = 345275

74

33) 0.02X12 + 0.067X22 + 0.08X32 + 0.059X42 + 0.25X62 + 0.067X72 + 0.1X92 + 0.04X122 + 0.1X142 + 0.04X152 + 0.83X172 + 0.04X202 + db142 - da142 = 46944 34) X13 + db13 - da13 = 280215.6 35) X23 + db23 - da23 = 2640.4 36) X33 + db33 - da33 = 1667.3 37) X43 + db43 - da43 = 6305.7 38) X63 + db53 – da53 = 5926 39) X73 + db63 – da63 = 10837.6 40) X143 + db73 – da73 = 1686 41) X153 + db83 – da83 = 2948.6 42) 100X13 + 4.4X23 + 4.4X33 + 6.8X43 + 21.8X63 + 21.8X73 + 21.7X143 + 21.7X153 – 100X213 = 0 43) X213 + db93 – da93 = 299919 44) 0.02X13 + 0.067X23 + 0.08X33 + 0.059X43 + 0.25X63 + 0.067X73 + 0.1X143 + 0.04X153 + db103 – da103 = 45408 45) X14 + db14 - da14 = 25492.8 46) X24 + db24 - da24 = 21.8 47) X34 + db34 - da34 = 9650.1 48) X74 + db44 – da44 = 8276.4 49) X94 + db54 – da54 = 2143.1 50) X104 + db64 – da64 = 720 51) X124 + db74 – da74 = 4081.8 52) X144 + db84 – da84 = 12092 53) X154 + db94 – da94 = 1576.3 54) X174 + db104 – da104 = 860 55) X184 + db114 - da114 = 1486 56) X204 + db124 – da124 = 621.3 57) 100X14 + 4.4X24 + 4.4X34 + 21.8X74 + 21.8X94 + 21.8X104 + 21.7X144 + 21.7X154 + 21.7X174 + 21.7X184 + 24.9X204 – 100X214 = 0 58) X214 + db134 – da134 = 186738 59) 0.02X14 + 0.067X24 + 0.08X34 + 0.067X74 + 0.1X94 + 0.07X104 + 0.1X144 + 0.04X154 + 0.83X174 + 0.08X184 + 0.04X204 + db144 – da144 = 6888 60) X15 + db15 - da15 = 91007.2 61) X75 + db25 – da25 = 1998.2 62) X85 + db35 – da35 = 4800 63) X95 + db45 – da45 = 1942.1 64) X105 + db55 – da55 = 989.4 65) X115 + db65 – da65 = 1338.1 66) X125 + db75 – da75 = 515 67) X155 + db85 – da85 = 4808.6 68) X175 + db95 – da95 = 202.3 69) X185 + db105 - da105 = 4398 70) X195 + db115 - da115 = 264 71) 100X15 + 21.8X75 + 21.8X85 + 21.8X95 + 21.8X105 + 21.8X115 + 21.8X125 + 21.7X155 + 21.7X175 + 21.7X185 + 21.7X195 – 100X215 = 0 72) X215 + db125 – da125 = 106977 73) 0.02X15 + 0.067X75 + 0.1X85 + 0.1X95 + 0.07X105 + X115 + 0.04X125 + 0.04X155 + 0.83X175 + 0.08X185 + 0.1X195 + db135 – da135 = 6232 74) X16 + db16 - da16 = 258264.1 75) X26 + db26 - da26 = 932.1 76) X36 + db36 - da36 = 1572.5 77) X56 + db46 – da46 = 6946.7 78) X66 + db56 – da56 = 569.7

75

79) X76 + db66 – da66 = 17530.1 80) X86 + db76 – da76 = 11984 81) X96 + db86 – da86 = 15725.9 82) X106 + db96 – da96 = 4660 83) X116 + db106 - da106 = 2805.7 84) X126 + db116 - da116 = 2560.5 85) X156 + db126 - da126 = 4819.7 86) X176 + db136 - da136 = 1846.7 87) X186 + db146 - da146 = 12360 88) X196 + db156 - da156 = 4056 89) X206 + db166 – da166 = 2805.9 90) 100X16 + 4.4X26 + 4.4X36 + 24.4X56 + 21.8X66 + 21.8X76 + 21.8X86 + 21.8X96 + 21.8X106 + 21.8X116 + 21.8X126 + 21.7X156 + 21.7X176 + 21.7X186 + 21.7X196 + 24.9X206 – 100X216 = 0 91) X216 + db176 – da176 = 213436 92) 0.02X16 + 0.067X26 + 0.08X36 + 0.04X56 + 0.25X66 + 0.067X76 + 0.1X86 + 0.1X96 + 0.07X106 + X116 + 0.04X126 + 0.04X156 + 0.83X176 + 0.08X186 + 0.1X196 + 0.04X206 + db186 – da186 = 16800 End

2. Perumusan model untuk bulan Juli hingga Desember min da17 + da27 + da37 + da47 + da57 + da67 + da77 + da87 + da97 + da107 + da117 + da127 + da137 + da147 + da157 + da167 + da177 + db187 + db197 + da197 + da18 + da28+ da38 + da48 + da58 + da68 + da78 + da88 + da98 + da108 + da118 + da128 + da138 + da148 + da158 + da168 + da178 + db188 + db198 + da198 + da19 + da29 + da39 + da49 + da59 + da69 + da79 + da89 + da99 + da109 + da119 + da129 + da139 + db149 + db159 + da159 + da110 + da210 + da310 + da410 + da510 + da610 + da710 + da810 + da910 + da1010 + da1110 + da1210 + db1310 + db1410 + da1410 + da111 + da211 + da311 + da411 + da511 + da611 + da711 + da811 + da911 + da1011 + db1111 + db1211 + da1211 + da112 + da212 + da312 + da412 + da512 + da612 + da712 + da812 + da912 + da1012 + da1112 + da1212 + da1312 + db1412 + db1512 + da1512 Subject To 2) X17 + db17 - da17 = 101502.4 3) X27 + db27 - da27 = 3490.2 4) X37 + db37 - da37 = 0 5) X47 + db47 - da47 = 977 6) X57 + db57 - da57 = 126007 7) X67 + db67 - da67 = 869.1 8) X77 + db77 – da77 = 4081.2 9) X87 + db87 - da87 = 5634 10) X97 + db97 - da97 = 7497.1 11) X107 + db107 - da107 = 1728 12) X117 + db117 - da117 = 9061.5 13) X127 + db127 - da127 = 8889.5 14) X147 + db137 - da137 = 9090 15) X157 + db147 - da147 = 8061.8 16) X167 + db157 - da157 = 1322.2 17) X177 + db167 - da167 = 7348.3 18) X187 + db177 - da177 = 1040

76

19) 100X17 + 4.4X27 + 4.4X37 + 6.8X47 + 24.4X57 + 21.8X67 + 21.8X77 + 21.8X87 + 21.8X97 + 21.8X107 + 21.8X117 + 21.8X127 + 21.7X147 + 21.7X157 + 33.5X167 + 21.7X177 + 21.7X187 – 100X217 = 0 20) X217 + db187 – da187 = 255752 21) 0.02X17 + 0.067X27 + 0.08X37 + 0.059X47 + 0.04X57 + 0.25X67 + 0.067X77 + 0.1X87 + 01X97 + 0.07X107 + X117 + 0.04X127 + 0.1X147 + 0.04X157 + 0.14X167 + 0.83X177 + 0.08X187 + db197 – da197 = 39424 22) X18 + db18 - da18 = 160378 23) X28 + db28 - da28 = 4079.3 24) X38 + db38 - da38 = 2554.5 25) X48 + db48 - da48 = 2987.3 26) X58 + db58 - da58 = 302557 27) X68 + db68 - da68 = 2775 28) X78 + db78 - da78 = 4665.3 29) X88 + db88 - da88 = 4638 30) X98 + db98 - da98 = 8812.3 31) X108 + db108 - da108 = 2904 32) X128 + db118 - da118 = 737.9 33) X148 + db128 - da128 = 10344 34) X158 + db138 - da138 = 6645.9 35) X168 + db148 - da148 = 3111.7 36) X178 + db158 - da158 = 2539.5 37) X188 + db168 - da168 = 2012 38) X208 + db178 – da178 = 9887.7 39) 100X18 + 4.4X28 + 4.4X38 + 6.8X48 + 24.4X58 + 21.8X68 + 21.8X78 + 21.8X88 + 21.8X98 + 21.8X108 + 21.8X128 + 21.7X148 + 21.7X158 + 33.5X168 + 21.7X178 + 21.7X188 + 24.9X208 – 100X218 = 0 40) X218 + db188 – da188 = 248224 41) 0.02X18 + 0.067X28 + 0.08X38 + 0.059X48 + 0.04X58 + 0.25X68 + 0.067X78 + 0.1X88 + 0.1X98 + 0.07X108 + 0.04X128 + 0.1X148 + 0.04X158 + 0.14X168 + 0.83X178 + 0.08X188 + 0.04X208 + db198 – da198 = 43008 42) X19 + db19 - da19 = 86198.4 43) X29 + db29 - da29 = 1145.4 44) X39 + db39 - da39 = 342.6 45) X59 + db49 – da49 = 33929 46) X69 + db59 – da59 = 1286 47) X79 + db69 – da69 = 3264.1 48) X89 + db79 – da79 = 2558 49) X99 + db89 – da89 = 7471.3 50) X109 + db99 – da99 = 290 51) X129 + db109 - da109 = 1011 52) X149 + db119 - da119 = 7330 53) X159 + db129 - da129 = 2401.1 54) X179 + db139 - da139 = 2865.5 55) 100X19 + 4.4X29 + 4.4X39 + 24.4X59 + 21.8X69 + 21.8X79 + 21.8X89 + 21.8X99 + 21.8X109 + 21.8X129 + 21.7X149 + 21.7X159 + 21.7X179 – 100X219 = 0 56) X219 + db149 – da149 = 317431 57) 0.02X19 + 0.067X29 + 0.08X39 + 0.04X59 + 0.25X69 + 0.067X79 + 0.1X89 + 0.1X99 + 0.07X109 + 0.04X129 + 0.1X149 + 0.04X159 + 0.83X179 + db159 – da159 = 43008 58) X110 + db110 - da110 = 200820.2 59) X210 + db210 - da210 = 1320.2 60) X410 + db310 – da310 = 1053.6

77

61) X510 + db410 – da410 = 784 62) X610 + db510 – da510 = 912 63) X710 + db610 – da610 = 14278.2 64) X910 + db710 – da710 = 546.9 65) X1010 + db810 – da810 = 2376 66) X1210 + db910 – da910 = 1035 67) X1410 + db1010 - da1010 = 6324 68) X1510 + db1110 - da1110 = 6361.2 69) X1610 + db1210 - da1210 = 2806.9 70) 100X110 + 4.4X210 + 6.8X410 + 24.4X510 + 21.8X610 + 21.8X710 + 21.8X910 + 21.8X1010 + 21.8X1210 + 21.7X1410 + 21.7X1510 + 33.5X1610 – 100X2110 = 0 71) X2110 + db1310 – da1310 = 216620 72) 0.02X110 + 0.067X210 + 0.059X410 + 0.04X510 + 0.25X610 + 0.067X710 + 0.1X910 + 0.07X1010 + 0.04X1210 + 0.1X1410 + 0.04X1510 + 0.14X1610 + db1410 – da1410 = 27384 73) X111 + db111 - da111 = 83891.6 74) X211 + db211 - da211 = 1197.2 75) X711 + db311 – da311 = 5714.2 76) X911 + db411 – da411 = 8225.5 77) X1011 + db511 – da511 = 2436 78) X1311 + db611 – da611 = 369.4 79) X1411 + db711 – da711 = 7224 80) X1511 + db811 – da811 = 1819.1 81) X1711 + db911 – da911 = 3241.1 82) X1811 + db1011 - da1011 = 900 83) 100X111 + 4.4X211 + 21.8X711 + 21.8X911 + 21.8X1011 + 21.8X1311 + 21.7X1411 + 21.7X1511 + 21.7X1711 + 21.7X1811 – 100X2111 = 0 84) X2111 + db1111 – da1111 = 107965 85) 0.02X111 + 0.067X211 + 0.067X711 + 0.1X911 + 0.07X1011 + 0.1X1311 + 0.1X1411 + 0.04X1511 + 0.083X1711 + 0.08X1811 + db1211 – da1211 = 5304 86) X112 + db112 - da112 = 138863.3 87) X212 + db212 - da212 = 1765.5 88) X312 + db312 - da312 = 437.1 89) X612 + db412 – da412 = 980.3 90) X712 + db512 – da512 = 9071.9 91) X812 + db612 – da612 = 9561.3 92) X912 + db712 – da712 = 2783 93) X1012 + db812 – da812 = 539.5 94) X1312 + db912 – da912 = 137.5 95) X1412 + db1012 - da1012 = 9564 96) X1512 + db1112 - da1112 = 21911 97) X1612 + db1212 - da1212 = 3466.8 98) X1712 + db1312 - da1312 = 539.5 99) 100X112 + 4.4X212 + 4.4X312 + 21.8X612 + 21.8X712 + 21.8X812 + 21.8X912 + 21.8X1012 + 21.8X1312 + 21.7X1412 + 21.7X1512 + 33.5X1612 + 21.7X1712 – 100X2112 = 0 100) X2112 + db1412 – da1412 = 172497 101) 0.02X112 + 0.067X212 + 0.08X312 + 0.25X612 + 0.067X712 + 0.1X812 + 0.1X912 + 0.07X1012 + 0.1X1312 + 0.1X1412 + 0.04X1512 + 0.14X1612 + 0.83X1712 + db1512 – da1512 = 20424 End

78

Lampiran 6. Struktur Organisasi PT. Sierad Produce Tbk. Tahun 2005 Food processing and distributor Business unit head, VP

Foood processing and distributor Deputi GM, VP

Logistic Div. Head, Mgr

Purchasing Dept. Head, Mgr

Secretary

Product development Div. Head, Mgr

Hydroponic Div. Head, Mgr

Dry good warehouse Div . Head,Mgr

HRD and GA Biro. Head, SAVP

Personnel Dept. Head, Mgr

General affair Dept. Head, SAVP

Finance controller Biro. Head, APV

Legal, security,int affair Dept. Head, Mgr

General accounting Dept. Head, Mgr

Operation Unit Head, AVP

Production and warehousee Div. Head, Sr.Mgr

PPIC and QA Div. Head, Sr. Mgr

Finance Dept. Head, Mgr

Credit control Dept. Head, Mgr

Distribution Div. Head, AVP

Maintenance and engineering Div. Head, Sr. Mgr

Cost Accounting Dept. Head, Mgr

Lampiran 7. Data Produksi dan Tenaga Kerja PT. Sierad Produce Tbk divisi RPA Selama Periode Tahun 2004. Bulan Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Produksi daging (kg) Tenaga kerja Ayam hidup (ekor) 1267900 1024 700616 1554843 1070 1035826 1294121 1014 902757 779897 776 560210 579939 754 320930 1171098 814 640307 1169648 934 767257 1608375 965 1003951 1863870 968 952294 1001327 872 649859 464658 742 323894 772827 814 517490

80

Lampiran 8. Output Komputer untuk Analisis Cobb-Douglas Regression Analysis: lnQ versus lnL, ln I The regression equation is lnQ = - 0.49 + 0.227 lnL + 0.956 ln I Predictor Constant lnL ln I

Coef -0.490 0.2275 0.9563

S = 0.1254 PRESS = 0.278017

SE Coef 2.265 0.6333 0.2043

T -0.22 0.36 4.68

R-Sq = 92.8% R-Sq(pred) = 85.88%

P 0.834 0.728 0.001

VIF 4.6 4.6

R-Sq(adj) = 91.2%

Analysis of Variance Source Regression Residual Error Total

DF 2 9 11

SS 1.82793 0.14158 1.96951

Durbin-Watson statistic = 1.68

MS 0.91397 0.01573

F 58.10

P 0.000

81

Lampiran 9. Output komputer untuk analisis LGP 1. Output untuk analisis bulan Januari hingga Juni LP OPTIMUM FOUND AT STEP

88

OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1)

423705.5

VARIABLE VALUE COST DA11 52445.171875 DA21 0.000000 DA31 0.000000 DA41 0.000000 DA51 0.000000 DA61 0.000000 DA71 0.000000 DA81 0.000000 DA91 0.000000 DA101 0.000000 DA111 35724.289062 DA121 0.000000 DA131 0.000000 DA141 0.000000 DB151 0.000000 DB161 0.000000 DA161 0.000000 DA12 79726.710938 DA22 0.000000 DA32 0.000000 DA42 0.000000 DA52 0.000000 DA62 0.000000 DA72 0.000000 DA82 0.000000 DA92 0.000000 DA102 0.000000 DA112 37373.761719 DA122 0.000000 DB132 0.000000 DB142 0.000000 DA142 0.000000 DA13 14424.910156 DA23 0.000000 DA33 0.000000 DA43 0.000000 DA53 0.000000 DA63 0.000000 DA73 0.000000 DA83 0.000000 DB93 0.000000 DB103 36338.699219 DA103 0.000000 DA14 132783.125000 DA24 0.000000 DA34 0.000000 DA44 0.000000 DA54 0.000000 DA64 0.000000

REDUCED 0.000000 0.880968 0.877338 0.549052 0.722596 0.691302 0.719751 0.748201 0.692283 0.749182 0.000000 0.711249 0.692283 0.717789 0.018967 0.051668 1.948332 0.000000 0.893296 0.880968 0.877338 0.549052 0.722596 0.691302 0.748201 0.692283 0.749182 0.000000 0.717789 0.018967 0.051668 1.948332 0.000000 0.889880 0.876880 0.874360 0.536360 0.719360 0.687340 0.747340 0.020000 0.000000 2.000000 0.000000 0.956000 0.956000 0.782000 0.782000 0.782000

DA74 0.000000 DA84 0.000000 DA94 0.000000 DA104 0.000000 DA114 0.000000 DA124 0.000000 DB134 21978.289062 DB144 0.000000 DA144 0.000000 DA15 11080.707031 DA25 0.000000 DA35 0.000000 DA45 0.000000 DA55 0.000000 DA65 1215.701416 DA75 0.000000 DA85 0.000000 DA95 0.000000 DA105 0.000000 DA115 0.000000 DB125 0.000000 DB135 0.000000 DA135 0.000000 DA16 0.000000 DA26 0.000000 DA36 0.000000 DA46 0.000000 DA56 0.000000 DA66 0.000000 DA76 0.000000 DA86 0.000000 DA96 0.000000 DA106 614.162781 DA116 0.000000 DA126 0.000000 DA136 0.000000 DA146 0.000000 DA156 0.000000 DA166 0.000000 DB176 0.000000 DB186 0.000000 DA186 0.000000 X11 203733.671875 DB11 0.000000 X31 2870.899902 DB21 0.000000 X41 5161.000000 DB31 0.000000 X61 199.800003 DB41 0.000000 X71 2797.199951 DB51 0.000000 X91 23194.000000 DB61 0.000000 X101 3673.600098 DB71 0.000000 X121 4407.100098

1.000000 0.783000 0.783000 0.783000 0.783000 0.751000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.732801 0.706882 0.706882 0.730445 0.000000 0.754007 0.754992 0.134506 0.723575 0.707866 0.015708 0.214576 1.785424 0.980000 0.933000 0.920000 0.960000 0.750000 0.933000 0.900000 0.900000 0.930000 0.000000 0.960000 0.960000 0.170000 0.920000 0.900000 0.960000 1.000000 0.000000 2.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.119032 0.000000 0.122662 0.000000 0.450948 0.000000 0.277404 0.000000 0.308699 0.000000 0.280249 0.000000

82

DB81 0.000000 X141 13933.000000 DB91 0.000000 X151 27084.900391 DB101 0.000000 X171 43126.089844 DB111 0.000000 X181 5696.000000 DB121 0.000000 X191 5136.000000 DB131 0.000000 X201 5008.200195 DB141 0.000000 X211 233539.000000 DA151 0.000000 X12 323035.406250 DB12 0.000000 X22 210.399994 DB22 0.000000 X32 2122.100098 DB32 0.000000 X42 5899.100098 DB42 0.000000 X62 1270.000000 DB52 0.000000 X72 13886.299805 DB62 0.000000 X92 10538.700195 DB72 0.000000 X122 16544.199219 DB82 0.000000 X142 1666.000000 DB92 0.000000 X152 11302.000000 DB102 0.000000 X172 43776.863281 DB112 0.000000 X202 859.599976 DB122 0.000000 X212 345275.000000 DA132 0.000000 X13 294640.500000 DB13 0.000000 X23 2640.399902 DB23 0.000000 X33 1667.300049 DB33 0.000000 X43 6305.700195 DB43 0.000000 X63 5926.000000 DB53 0.000000 X73 10837.599609 DB63 0.000000 X143 1686.000000 DB73 0.000000 X153 2948.600098 DB83 0.000000 X213 299919.000000 DA93 0.000000 X14 158275.921875 DB14 0.000000 X24 21.799999 DB24 0.000000 X34 9650.099609

0.251799 0.000000 0.307717 0.000000 0.250818 0.000000 1.000000 0.000000 0.288751 0.000000 0.307717 0.000000 0.282211 0.000000 0.981033 0.000000 1.000000 0.000000 0.106704 0.000000 0.119032 0.000000 0.122662 0.000000 0.450948 0.000000 0.277404 0.000000 0.308699 0.000000 0.251799 0.000000 0.307717 0.000000 0.250818 0.000000 1.000000 0.000000 0.282211 0.000000 0.981033 0.000000 1.000000 0.000000 0.110120 0.000000 0.123120 0.000000 0.125640 0.000000 0.463640 0.000000 0.280640 0.000000 0.312660 0.000000 0.252660 0.000000 0.980000 0.000000 1.000000 0.000000 0.044000 0.000000

DB34 0.000000 X74 8276.400391 DB44 0.000000 X94 2143.100098 DB54 0.000000 X104 720.000000 DB64 0.000000 X124 4081.800049 DB74 0.000000 X144 12092.000000 DB84 0.000000 X154 1576.300049 DB94 0.000000 X174 860.000000 DB104 0.000000 X184 1486.000000 DB114 0.000000 X204 621.299988 DB124 0.000000 X214 164759.703125 DA134 0.000000 X15 102087.906250 DB15 0.000000 X75 1998.199951 DB25 0.000000 X85 4800.000000 DB35 0.000000 X95 1942.099976 DB45 0.000000 X105 989.400024 DB55 0.000000 X115 2553.801514 DB65 0.000000 X125 515.000000 DB75 0.000000 X155 4808.600098 DB85 0.000000 X175 202.300003 DB95 0.000000 X185 4398.000000 DB105 0.000000 X195 264.000000 DB115 0.000000 X215 106977.000000 DA125 0.000000 X16 258264.093750 DB16 0.000000 X26 932.099976 DB26 0.000000 X36 1572.500000 DB36 0.000000 X56 6946.700195 DB46 0.000000 X66 569.700012 DB56 0.000000 X76 17530.099609 DB66 0.000000 X86 11984.000000 DB76 0.000000 X96 15725.900391 DB86 0.000000 X106 4660.000000 DB96 0.000000 X116 3419.862793

0.044000 0.000000 0.218000 0.000000 0.218000 0.000000 0.218000 0.000000 0.000000 0.000000 0.217000 0.000000 0.217000 0.000000 0.217000 0.000000 0.217000 0.000000 0.249000 0.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.267199 0.000000 0.293118 0.000000 0.293118 0.000000 0.269555 0.000000 1.000000 0.000000 0.245993 0.000000 0.245008 0.000000 0.865494 0.000000 0.276425 0.000000 0.292134 0.000000 0.984291 0.000000 0.020000 0.000000 0.067000 0.000000 0.080000 0.000000 0.040000 0.000000 0.250000 0.000000 0.067000 0.000000 0.100000 0.000000 0.100000 0.000000 0.070000 0.000000

83

DB106 0.000000 X126 2560.500000 DB116 0.000000 X156 4819.700195 DB126 0.000000 X176 1846.699951 DB136 0.000000 X186 12360.000000 DB146 0.000000 X196 4056.000000 DB156 0.000000 X206 2805.899902 DB166 0.000000 X216 278082.937500 DA176 64646.949219

1.000000 0.000000 0.040000 0.000000 0.040000 0.000000 0.830000 0.000000 0.080000 0.000000 0.100000 0.000000 0.040000 0.000000 0.000000

ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 0.000000 1.000000 3) 0.000000 0.119032 4) 0.000000 0.122662 5) 0.000000 0.450948 6) 0.000000 0.277404 7) 0.000000 0.308699 8) 0.000000 0.280249 9) 0.000000 0.251799 10) 0.000000 0.307717 11) 0.000000 0.250818 12) 0.000000 1.000000 13) 0.000000 0.288751 14) 0.000000 0.307717 15) 0.000000 0.282211 16) 0.000000 -0.009810 17) 0.000000 -0.981033 18) 0.000000 -0.948332 19) 0.000000 1.000000 20) 0.000000 0.106704 21) 0.000000 0.119032 22) 0.000000 0.122662 23) 0.000000 0.450948 24) 0.000000 0.277404 25) 0.000000 0.308699 26) 0.000000 0.251799 27) 0.000000 0.307717 28) 0.000000 0.250818 29) 0.000000 1.000000 30) 0.000000 0.282211 31) 0.000000 -0.009810 32) 0.000000 -0.981033 33) 0.000000 -0.948332 34) 0.000000 1.000000 35) 0.000000 0.110120 36) 0.000000 0.123120 37) 0.000000 0.125640 38) 0.000000 0.463640

39) 40) 41) 42) 43) 44) 45) 46) 47) 48) 49) 50) 51) 52) 53) 54) 55) 56) 57) 58) 59) 60) 61) 62) 63) 64) 65) 66) 67) 68) 69) 70) 71) 72) 73) 74) 75) 76) 77) 78) 79) 80) 81) 82) 83) 84) 85) 86) 87) 88) 89) 90) 91) 92)

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

NO. ITERATIONS=

0.280640 0.312660 0.252660 -0.009800 -0.980000 -1.000000 1.000000 0.044000 0.044000 0.218000 0.218000 0.218000 0.000000 0.217000 0.217000 0.217000 0.217000 0.249000 -0.010000 -1.000000 0.000000 1.000000 0.267199 0.293118 0.293118 0.269555 1.000000 0.245993 0.245008 0.865494 0.276425 0.292134 -0.009843 -0.984291 -0.785424 0.020000 0.067000 0.080000 0.040000 0.250000 0.067000 0.100000 0.100000 0.070000 1.000000 0.040000 0.040000 0.830000 0.080000 0.100000 0.040000 0.000000 0.000000 -1.000000 88

84

2. Output untuk Analisis Bulan Juli Hingga Desember LP OPTIMUM FOUND AT STEP

98

OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1)

456229.2

VARIABLE VALUE COST DA17 108148.968750 DA27 0.000000 DA37 0.000000 DA47 0.000000 DA57 0.000000 DA67 0.000000 DA77 0.000000 DA87 0.000000 DA97 0.000000 DA107 0.000000 DA117 4211.082031 DA127 0.000000 DA137 0.000000 DA147 0.000000 DA157 0.000000 DA167 0.000000 DA177 0.000000 DB187 0.000000 DB197 0.000000 DA197 0.000000 DA18 0.000000 DA28 0.000000 DA38 0.000000 DA48 0.000000 DA58 0.000000 DA68 0.000000 DA78 0.000000 DA88 0.000000 DA98 0.000000 DA108 0.000000 DA118 0.000000 DA128 0.000000 DA138 0.000000 DA148 0.000000 DA158 0.000000 DA168 0.000000 DA178 0.000000 DB188 0.000000 DB198 20059.958984 DA198 0.000000 DA19 208630.375000 DA29 0.000000 DA39 0.000000 DA49 0.000000 DA59 0.000000 DA69 0.000000 DA79 0.000000 DA89 0.000000 DA99 0.000000 DA109 0.000000 DA119 0.000000 DA129 0.000000 DA139 37155.230469 DB149 0.000000

REDUCED 0.000000 0.904068 0.000000 0.886728 0.728416 0.589068 0.732801 0.706882 0.000000 0.730445 0.000000 0.754007 0.707866 0.754992 0.560303 0.134506 0.723575 0.015708 0.214576 1.785424 0.980000 0.933000 0.920000 0.941000 0.960000 0.750000 0.933000 0.900000 0.900000 0.930000 0.960000 0.900000 0.960000 0.860000 0.170000 0.920000 0.960000 1.000000 0.000000 2.000000 0.000000 0.893296 0.880968 0.722695 0.549052 0.722596 0.691302 0.691302 0.719751 0.748201 0.692283 0.749182 0.000000 0.018967

DB159 0.000000 DA159 0.000000 DA110 7611.484863 DA210 0.000000 DA310 0.000000 DA410 0.000000 DA510 0.000000 DA610 0.000000 DA710 0.000000 DA810 0.000000 DA910 0.000000 DA1010 0.000000 DA1110 0.000000 DA1210 0.000000 DB1310 0.000000 DB1410 20306.527344 DA1410 0.000000 DA111 17509.320312 DA211 0.000000 DA311 0.000000 DA411 0.000000 DA511 0.000000 DA611 0.000000 DA711 0.000000 DA811 0.000000 DA911 0.000000 DA1011 0.000000 DB1111 0.000000 DB1211 646.732483 DA1211 0.000000 DA112 17196.906250 DA212 0.000000 DA312 0.000000 DA412 0.000000 DA512 0.000000 DA612 0.000000 DA712 0.000000 DA812 0.000000 DA912 0.000000 DA1012 0.000000 DA1112 0.000000 DA1212 0.000000 DA1312 14752.680664 DB1412 0.000000 DB1512 0.000000 DA1512 0.000000 X17 209651.359375 DB17 0.000000 X27 3490.199951 DB27 0.000000 X37 0.000000 DB37 0.000000 X47 977.000000 DB47 0.000000 X57 126007.000000 DB57 0.000000 X67 869.099976 DB67 0.000000 X77 4081.199951 DB77 0.000000 X87 5634.000000 DB87 0.000000

0.051668 1.948332 0.000000 0.889880 0.874360 0.720880 0.536360 0.719360 0.686360 0.716360 0.746360 0.687340 0.747340 0.531700 0.020000 0.000000 2.000000 0.000000 0.889880 0.719360 0.686360 0.716360 0.686360 0.687340 0.747340 0.704340 0.707340 0.020000 0.000000 2.000000 0.000000 0.893296 0.880968 0.549052 0.722596 0.691302 0.691302 0.719751 0.691302 0.692283 0.749182 0.538587 0.000000 0.018967 0.051668 1.948332 0.000000 1.000000 0.000000 0.095932 0.893857 1.000000 0.000000 0.113272 0.000000 0.271584 0.000000 0.410932 0.000000 0.267199 0.000000 0.293118

85

X97 7497.100098 DB97 0.000000 X107 1728.000000 DB107 0.000000 X117 13272.582031 DB117 0.000000 X127 8889.500000 DB127 0.000000 X147 9090.000000 DB137 0.000000 X157 8061.799805 DB147 0.000000 X167 1322.199951 DB157 0.000000 X177 7348.299805 DB167 0.000000 X187 1040.000000 DB177 0.000000 X217 255752.000000 DA187 0.000000 X18 160378.000000 DB18 0.000000 X28 4079.300049 DB28 0.000000 X38 2554.500000 DB38 0.000000 X48 2987.300049 DB48 0.000000 X58 302557.000000 DB58 0.000000 X68 2775.000000 DB68 0.000000 X78 4665.299805 DB78 0.000000 X88 4638.000000 DB88 0.000000 X98 8812.299805 DB98 0.000000 X108 2904.000000 DB108 0.000000 X128 737.900024 DB118 0.000000 X148 10344.000000 DB128 0.000000 X158 6645.899902 DB138 0.000000 X168 3111.699951 DB148 0.000000 X178 2539.500000 DB158 0.000000 X188 2012.000000 DB168 0.000000 X208 9887.700195 DB178 0.000000 X218 248223.953125 DA188 0.000000 X19 294829.000000 DB19 0.000000 X29 1145.400024 DB29 0.000000 X39 342.600006 DB39 0.000000 X59 33929.000000 DB49 0.000000

0.000000 1.000000 0.000000 0.269555 0.000000 1.000000 0.000000 0.245993 0.000000 0.292134 0.000000 0.245008 0.000000 0.439697 0.000000 0.865494 0.000000 0.276425 0.000000 0.984291 0.000000 0.020000 0.000000 0.067000 0.000000 0.080000 0.000000 0.059000 0.000000 0.040000 0.000000 0.250000 0.000000 0.067000 0.000000 0.100000 0.000000 0.100000 0.000000 0.070000 0.000000 0.040000 0.000000 0.100000 0.000000 0.040000 0.000000 0.140000 0.000000 0.830000 0.000000 0.080000 0.000000 0.040000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.106704 0.000000 0.119032 0.000000 0.277305

X69 1286.000000 DB59 0.000000 X79 3264.100098 DB69 0.000000 X89 2558.000000 DB79 0.000000 X99 7471.299805 DB89 0.000000 X109 290.000000 DB99 0.000000 X129 1011.000000 DB109 0.000000 X149 7330.000000 DB119 0.000000 X159 2401.100098 DB129 0.000000 X179 40020.730469 DB139 0.000000 X219 317431.000000 DA149 0.000000 X110 208431.687500 DB110 0.000000 X210 1320.199951 DB210 0.000000 X410 1053.599976 DB310 0.000000 X510 784.000000 DB410 0.000000 X610 912.000000 DB510 0.000000 X710 14278.200195 DB610 0.000000 X910 546.900024 DB710 0.000000 X1010 2376.000000 DB810 0.000000 X1210 1035.000000 DB910 0.000000 X1410 6324.000000 DB1010 0.000000 X1510 6361.200195 DB1110 0.000000 X1610 2806.899902 DB1210 0.000000 X2110 216620.000000 DA1310 0.000000 X111 101400.921875 DB111 0.000000 X211 1197.199951 DB211 0.000000 X711 5714.200195 DB311 0.000000 X911 8225.500000 DB411 0.000000 X1011 2436.000000 DB511 0.000000 X1311 369.399994 DB611 0.000000 X1411 7224.000000 DB711 0.000000 X1511 1819.099976 DB811 0.000000 X1711 3241.100098 DB911 0.000000

0.000000 0.450948 0.000000 0.277404 0.000000 0.308699 0.000000 0.308699 0.000000 0.280249 0.000000 0.251799 0.000000 0.307717 0.000000 0.250818 0.000000 1.000000 0.000000 0.981033 0.000000 1.000000 0.000000 0.110120 0.000000 0.125640 0.000000 0.279120 0.000000 0.463640 0.000000 0.280640 0.000000 0.313640 0.000000 0.283640 0.000000 0.253640 0.000000 0.312660 0.000000 0.252660 0.000000 0.468300 0.000000 0.980000 0.000000 1.000000 0.000000 0.110120 0.000000 0.280640 0.000000 0.313640 0.000000 0.283640 0.000000 0.313640 0.000000 0.312660 0.000000 0.252660 0.000000 0.295660

86

X1811 900.000000 DB1011 0.000000 X2111 107965.000000 DA1111 0.000000 X112 156060.203125 DB112 0.000000 X212 1765.500000 DB212 0.000000 X312 437.100006 DB312 0.000000 X612 980.299988 DB412 0.000000 X712 9071.900391 DB512 0.000000 X812 9561.299805 DB612 0.000000 X912 2783.000000 DB712 0.000000 X1012 539.500000 DB812 0.000000 X1312 137.500000 DB912 0.000000 X1412 9564.000000 DB1012 0.000000 X1512 21911.000000 DB1112 0.000000 X1612 3466.800049 DB1212 0.000000 X1712 15292.180664 DB1312 0.000000 X2112 172497.000000 DA1412 0.000000

0.000000 0.292660 0.000000 0.980000 0.000000 1.000000 0.000000 0.106704 0.000000 0.119032 0.000000 0.450948 0.000000 0.277404 0.000000 0.308699 0.000000 0.308699 0.000000 0.280249 0.000000 0.308699 0.000000 0.307717 0.000000 0.250818 0.000000 0.461413 0.000000 1.000000 0.000000 0.981033

ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 0.000000 1.000000 3) 0.000000 0.095932 4) 0.000000 1.000000 5) 0.000000 0.113272 6) 0.000000 0.271584 7) 0.000000 0.410932 8) 0.000000 0.267199 9) 0.000000 0.293118 10) 0.000000 1.000000 11) 0.000000 0.269555 12) 0.000000 1.000000 13) 0.000000 0.245993 14) 0.000000 0.292134 15) 0.000000 0.245008 16) 0.000000 0.439697 17) 0.000000 0.865494 18) 0.000000 0.276425 19) 0.000000 -0.009843 20) 0.000000 -0.984291 21) 0.000000 -0.785424 22) 0.000000 0.020000 23) 0.000000 0.067000 24) 0.000000 0.080000 25) 0.000000 0.059000 26) 0.000000 0.040000 27) 0.000000 0.250000 28) 0.000000 0.067000 29) 0.000000 0.100000

30) 31) 32) 33) 34) 35) 36) 37) 38) 39) 40) 41) 42) 43) 44) 45) 46) 47) 48) 49) 50) 51) 52) 53) 54) 55) 56) 57) 58) 59) 60) 61) 62) 63) 64) 65) 66) 67) 68) 69) 70) 71) 72) 73) 74) 75) 76) 77) 78) 79) 80) 81) 82) 83) 84) 85) 86) 87) 88) 89) 90) 91) 92) 93)

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

0.100000 0.070000 0.040000 0.100000 0.040000 0.140000 0.830000 0.080000 0.040000 0.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 0.106704 0.119032 0.277305 0.450948 0.277404 0.308699 0.308699 0.280249 0.251799 0.307717 0.250818 1.000000 -0.009810 -0.981033 -0.948332 1.000000 0.110120 0.125640 0.279120 0.463640 0.280640 0.313640 0.283640 0.253640 0.312660 0.252660 0.468300 -0.009800 -0.980000 -1.000000 1.000000 0.110120 0.280640 0.313640 0.283640 0.313640 0.312660 0.252660 0.295660 0.292660 -0.009800 -0.980000 -1.000000 1.000000 0.106704 0.119032 0.450948 0.277404 0.308699 0.308699 0.280249

87

94) 95) 96) 97) 98)

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

0.308699 0.307717 0.250818 0.461413 1.000000

99) 100) 101)

0.000000 0.000000 0.000000

NO. ITERATIONS=

-0.009810 -0.981033 -0.948332 98

Lampiran 10. Nilai Optimal unt uk Produksi Daging Ayam Aktual Tiap Bulan

Bulan

Januari

Pebruari

Maret

April

Mei

Juni

Produk Parting Middle wing 25-30 Wing stick 30–50 BLD WBF BLD 22 – 35 gr BLD indofood CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood CSBL jkt CSBL B BNP biasa Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Wing stick 30–50 BLD WBF BLD 22 – 35 gr BLD indofood BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood BNP biasa Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Wing stick 30–50 BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBL 38/42 BLP biasa Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BLD 22 – 35 gr BLD indofood CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood CSBL jkt BNP biasa Parting BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa BLP biasa BLP indofood CSBL jkt CSBL B Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BND biasa BLD WBF

Target produksi perusahaan (kg) 203500 4950 1650 1650 6200 28500 4900 4000 31900 22800 14900 15000 6300 9950 191700 7550 2480 5075 3075 16100 15200 47623 2500 9260 7000 1150 207300 6500 1500 7750 8250 1900 2350 3000 43095 1000 4200 18200 2800 900 4500 18000 3000 5000 1750 400 879500 23500 15950 8900 3550 2377 2000 4500 2050 3600 4000 354400 4400 2700 3500 1000

Produksi aktual (kg) 151288.5 2870.9 5161 199.8 2797.2 23194 3673.6 4407.1 13933 27084.9 7401.8 5696 5136 5008.2 243308.7 210.4 2122.1 5899.1 1270 13886.3 10538.7 16544.2 1666 11302 6403.1 859.6 280215.6 2640.4 1667.3 6305.7 5926 10837.6 1686 2948.6 25492.8 21.8 9650.1 8276.4 2143.1 720 4081.8 12092 1576.3 860 1486 621.3 91007.2 1998.2 4800 1942.1 989.4 1338.1 515 4808.6 202.3 4398 264 258264.1 938.1 1572.5 6946.7 569.7

Persentase pemenuhan target (%) 74.43 58.00 312.79 12.11 45.12 81.38 74.97 110.18 43.68 118.79 49.97 37.97 81.52 50.33 126.92 2.79 85.57 116.24 41.30 86.25 69.33 34.74 66.64 122.05 91.47 74.75 135.17 40.62 111.15 81.36 71.83 570.4 71.74 98.29 59.15 2.18 229.76 45.47 76.54 80 90.71 67.18 52.54 17.2 84.91 155.33 10.35 8.50 30.09 21.82 27.87 56.29 25.75 106.86 9.87 122.17 6.6 72.87 21.32 58.24 198.48 56.97

Produksi optimal LINDO (kg) 203733.67 2870.9 5161 199.8 2797.2 23194 3673.6 4407.1 13933 27084.9 43126.09 5696 5136 5008.2 323035.41 210.4 2122.1 5899.1 1270 13886.3 10538.7 16544.2 1666 11302 43776.86 859.6 294640.5 2640.4 1667.3 6305.7 5926 10837.6 1686 2948.6 158275.92 21.8 9650.1 8276.4 2143.1 720 4081.8 12092 1576.3 860 1486 621.3 102087.91 1998.2 4800 1942.1 989.4 2553.80 515 4808.6 202.3 4398 264 258264.1 938.1 1572.5 6946.7 569.7

Deviasi bawah 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Deviasi atas 52445.17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 35724.29 0 0 0 79726.71 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37373.76 0 14424.91 0 0 0 0 0 0 0 132753.13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11080.71 0 0 0 0 1215.70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

89

Juli

Agustus

September

Oktober

BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa BLP biasa BLP indofood CSBL jkt CSBL B BNP biasa Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Wing stick 30–50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB SBBB 1x1x1 BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood CSBL jkt Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 Wing stick 30–50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood CSBL jkt BNP biasa Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood Parting Middle wing 20–38 Wing stick 30–50 BND biasa BLD WBF BLD 22 – 35 gr BLD indofood CSBB BLD biasa CSBL 38/42 BLP biasa

19900 17000 14200 5950 2150 2500 4800 3150 14650 3450 1750 249890 5150 150 1600 14250 3600 4300 7000 17800 2090 20250 10700 12200 6000 1750 11150 2250 186100 4250 1700 400 24900 3750 650 3212 12500 3100 1200 7850 4600 3000 8400 2200 1000 92200 1750 500 30000 2750 6250 2750 10500 250 1000 5750 2400 5000 260000 6500 1300 778 2500 28300 501 3650 3000 4800 5400

17530.1 11984 15723.9 4660 2805.7 2560.5 4819.7 1846.7 12360 4056 2805.9 101502.4 3490.2 0 977 126007 869.1 4081.2 5634 7497.1 1728 9061.5 8889.5 9090 8061.8 1322.2 7348.3 1040 160378 4079.3 2554.5 2987.3 302557 2775 4665.3 4638 8812.3 2904 737.9 10344 6645.9 3111.7 2539.5 2012 9887.7 86198.4 1145.4 342.6 33929 1286 3264.1 2558 7471.3 290 1011 7330 5401.1 2865.5 200820.2 1320.2 1053.6 784 912 14278.2 546.9 2376 1035 6324 6361.2

88.09 70.49 110.73 78.32 130.50 102.42 100.41 58.62 84.37 117.57 160.34 40.62 147.56 0 61.06 884.26 24.14 94.91 80.49 42.12 82.68 44.75 83.08 74.51 134.36 75.55 65.90 46.22 86.18 95.98 150.26 746.83 121.51 74 717.74 177.40 70.50 93.68 61.49 131.77 14.45 103.72 30.23 91.45 988.77 93.49 65.45 68.52 113.10 46.76 52.22 93.02 71.16 116 101.1 127.48 225.05 57.31 77.24 20.31 81.05 100.77 36.48 50.45 109.16 65.10 34.5 131.75 117.8

17530.1 11984 15723.9 4660 3419.86 2560.5 4819.7 1846.7 12360 4056 2805.9 209651.36 3490.2 0 977 126007 869.1 4081.2 5634 7497.1 1728 13272.58 8889.5 9090 8061.8 1322.2 7348.3 1040 160378 4079.3 2554.5 2987.3 302557 2775 4665.3 4638 8812.3 2904 737.9 10344 6645.9 3111.7 2539.5 2012 9887.7 294828.78 1145.4 342.6 33929 1286 3264.1 2558 7471.3 290 1011 7330 5401.1 40020.73 208431.69 1320.2 1053.6 784 912 14278.2 546.9 2376 1035 6324 6361.2

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 614.16 0 0 0 0 0 0 108148.97 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4211.08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 208630.38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37155.23 7611.48 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

90

November

Desember

SBLP 17/22 Parting Middle wing 20–38 BLD 22 – 35 gr BLD indofood CSBB BLD 11 – 19 CSBL 38/42 BLP biasa BLP indofood CSBL jkt Parting Middle wing 20–38 Middle wing 25–30 BLD WBF BLD 22 – 35 gr CSBB 38/42 BLD indofood CSBB BLD 11 – 19 CSBL 38/42 BLP biasa SBLP 17/22 BLP indofood

6000 129800 8400 7500 7540 1500 1500 8300 1800 5100 850 143000 8000 1750 2250 15200 14650 2450 750 250 9000 39380 6750 750

2806.9 83891.6 1197.2 5714.2 8225.5 2436 369.4 7224 1819.1 3241.1 900 138863.3 1765.5 437.1 980.3 9071.9 9561.3 2783 539.5 137.5 9564 21911 3466.8 539.5

46.78 64.63 14.25 76.19 109.09 162.4 24.63 87.04 101.06 63.55 105.88 97.11 22.10 24.98 43.57 59.68 65.26 113.59 71.93 55 106.27 55.64 51.36 71.93

2806.9 101400.92 1197.2 5714.2 8225.5 2436 369.4 7224 1819.1 3241.1 900 156060.20 1765.5 437.1 980.3 9071.9 9561.3 2783 539.5 137.5 9564 21911 3466.8 15292.18

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 17509.32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17196.91 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14752.68