Yana, Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi
Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi Syaifuddin Yana1, Syamsul Rizal2, Taufik Hidayat3,Badaruddin4 Jl. Tgk. Imum Lueng Bata Desa Bathoh, Kota Banda Aceh, Provinsi Aceh, Indonesia 1 Fakultas Teknik, Universitas Serambi Mekkah,Banda Aceh 2 Fakultas Ekonomi, Universitas Muhammadyah, Banda Aceh. 3 Bank Syariah Mandiri Cabang Meulaboh 4 Fakultas Ekonomi, Universitas Serambi Mekkah, Banda Aceh. Corresponding Author:
[email protected] Masuk: 18 Agustus 2016; Direvisi: 23 Agustus 2016; Diterima: 23 Agustus 2016 Abstract - This researchintent to analyze the optimization of waste plastics processing industry into a plastic chip products. The plastic waste processing using various types of plastic waste materials obtained through various sources such as scavenger and waste collectors which are they are living around the community, and others source. This study uses a model of maximizing profits based on assumptions by using a simulation of plastic waste processing plan within a year to consider following the prevailing price in the market within the last few years. In addition, to assess the feasibility of processing waste plastics by using parameters such investments Benefit Cost Ratio (BCR), Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), Payback Period (PP) and Profitability Index (PI). The results of the processing of the data obtained shows that optimizing the processing of plastic waste into plastic count based on the simulation of 3 (three) variables X1, X2 and X3 is the condition where i = 18% where X1 = 100% and X2 and X3 = 0%, with gains in the amount of USD 127 604 565. Keywords: Optimization, simulation of plastic waste processing, investment parameters, Benefit Cost Ratio, Net Present Value, Internal Rate of Return, Payback Period, Profitability Index Abstrak-Penelitian ini bertujuan menganalisis optimasi industri pengolahan limbah plastik menjadi produk chip plastik. Pengolahan limbah plastik ini dengan menggunakan berbagai macam jenis bahan baku limbah plastik yang diperoleh melalui berbagai sumber seperti pemulung, agen penjual plastik dari sekitarnya, dan lainnya. Penelitian ini menggunakan model maksimasi keuntungan berdasarkan asumsi dengan menggunakan simulasi dari rencana pengolahan limbah plastik dalam kurun waktu setahun dengan mempertimbangkan mengikuti harga yang berlaku dipasar dalam kurun waktu beberapa tahun terakhir. Disamping itu, untuk menilai kelayakan pengolahan limbah plastik yaitu dengan menggunakan parameter investasi seperti Benefit Cost Ratio (BCR), Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), Payback Period (PP) dan Profitabilitas Index (PI). Hasil dari pengolahan data yang diperoleh menunjukkan bahwa optimalisasi pengolahan limbah plastik menjadi plastik cacah berdasarkan simulasi dari 3 (tiga) variabel X1, X2 dan X3 yaitu pada kondisi dimana i = 18% dimana X1 = 100% dan X2 dan X3 = 0%, dengan keuntungan yang diperoleh yaitu sebesar Rp 127.604.565. Kata Kunci: Optimasi, simulasi pengolahan limbah plastik, parameter investasi, Benefit Cost Ratio, Net Present Value, Internal Rate of Return, Payback Period dan Profitabilitas Index 1. Pendahuluan Salah satu industri yang sederhana yang terdapat disekitar kita adalah industri pengolahan limbah plastik. Industri pengolahan limbah plastik dapat dikatakan industri yang sederhana karena tidak membutuhkan mesin pengolahan yang canggih, namun cukup menggunakan mesin yang sederhana, namun dapat memberikan manfaat dan dapat meningkatkan taraf hidup khususnya masyarakat yang mencari nafkah dibidang barang bekas seperti plastik dan lainnya. Disamping itu, kegiatan ini dapat 31
Jurnal Serambi Engineering, Volume I, Nomor 1, Agustus 2016
menciptakan lapangan kerja yang memadai dan berantai yang dimulai dari pemulung, pengumpul dan agen sampai kepada industri dengan pengolahan yang lebih modern baik teknologinya maupun proses pengolahannya. Limbah plastik yang terdapat lingkungan masyarakat kita seringkali menjadi permasalahan yang besar khususnya bagi masyarakat, dimana keberadaannya yang jika tidak dapat ditanggulangi secara baik dan benar serta dengan metode yang komprehensif maka dapat menyebabkan berbagai permasalahan seperti masalah pencemaran lingkungan, terganggunya kesehatan, tersumbatnya selokan yang dapat menyebabkan banjir dan apabila jumlah sampah yang berbahaya dalam jumlah yang masif dan sulit untuk dikendalikan maka dapat menyebabkan kerusakan lingkungan seperti pencemaran darat, air dan udara seperti: CO2 (karbon dioksida), NO (nitrogenmonoksida), S2 (gas belerang), amoniak, dan lainnya. Untuk dapat mengatasi masalah tersebut khususnya keberadaan limbah plastik, maka diperlukan penanganan khusus terhadap sampah plastik tersebut melalui suatu proses daur ulang yang tentunya dapatmemberikan dampak positif dan disamping itu dapat menghasilkan pendapatan bagi pengelolanya dan dapat menyerap tenaga kerja melalui industri kecil sampai kepada sentra industri pengolahan plastik yang besar. 2. Studi Literatur 2.1. Pengertian Sampah dan Limbah Plastik Sampah adalah limbah yang bersifat padat terdiri atas zat organik dan zat anorganik yang dianggap tidak berguna lagi dan harus dikelola agar tidak membahayakan lingkungan dan melindungi investasi pembangunan. Sampah umumnya dalam bentuk sisa makanan (sampah dapur), daun-daunan, ranting pohon, kertas/karton, plastik, kain bekas, kaleng-kaleng, debu sisa penyapuan, dsb, sumber Standar Nasional Indonesia (SNI 19-2454-1991). 2.2. Jenis-Jenis Dan Klasifikasi Limbah Plastik Pengkodean plastik yang sering kita lihat saat ini, diperkenalkan oleh The Society of Plastic Industry pada tahun 1988 di Amerika Serikat dan diadopsi pula oleh lembaga-lembaga yang mengembangkan sistem kode, seperti ISO (International Organization for Standardization). Berikut beberapa jenis plastik umumnya dapat diklasifikasikan berupa nomor yaitu dari nomor 1 sampai dengan nomor 7, sebagaimana dapat digambarkan dibawah ini: Bagan 1. Klasifikasi Plastik Berupa Nomor
Berikut keterangan lanjut dari peristilahan secara kimiawi bagan 2.1 di atas. PETE atau PET ( Polyethylene Terephthalate), HDPE (High Density Polyethylene), PVC (Polyvynil Chloride), LDPE (Low Density Polyethylene), PP (Polypropylene), PS (Polystyrene) dan other (lainnya) biasanya dalam bentuk polycarbonate. Plastik biasanya dapat dibedakan berdasarkan jenis-jenisnya yang dimulai dari kode nomor 1 sampai dengan 7 yang pengklasifikasiannya dapat dilihat pada tabel berikut(Anonim, 2008). 32
Yana, Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi
No. 1 2 3 4 5 6 7
Jenis Plastik Daur Ulang PET HDPE PVC LDPE PP PS Lainnya (ABS, Hi-Impact)
Jenis Produk Botol minuman, kecap, parfum, tempat permen, dll Botol oli, kosmetik, shampoo, kemasan dari botol, dll Pipa, talang air, kemasan dari botol, baygon, dll Tutup aqua botol, aqua gallon, kemasan, dll Aqua gelas, frutang, jelly, ades, dll CD, keranjang sampah, mainan anak-anak, dll Komputer, radio, tv, mainan anak-anak, dll
2.3. Optimasi Ada banyak konsep yang berhubungan dengan optimasi, akan tetapi dalam penelitian ini akan dibahas pendekatan optimasi yang berkenaan dengan industri yang sesuai. Menurut Gasperz (1992) menyatakan bahwa optimasi adalah suatu proses pencarian hasil terbaik. Proses ini dalam analisis sistem diterapkan terhadap alternatif yang dipertimbangkan, selanjutnya hasil tersebut dipilih alternatif yang menghasilkan keadaan terbaik. Dalam perencanaan dan pengendalian bahan baku yang dipergunakan dalam suatu proses produksi perlu mendapat perhatian. Kelebihan persediaan bahan baku maupun sebaliknya kekurangan persediaan bahan baku selamanya tidak akan menguntungkan pengusaha. Penentuan bahan baku yang tepat akan sangat membantu usaha untuk dapat menekan biaya produksi serendah mungkin. Demikian juga dengan tenaga kerja dan modal, perlu adanya perencanaan pula (Ahyari, 1996:30). Apabila pabrikan telah dapat menentukan jenis produk yang akan diproduksi, maka pabrikan akan dapat menentukan tingkat produksi yang akan digunakan. Jika memproduksi lebih dari satu macam jenis produk dan masih mempergunakan faktor-faktor produksi yang sama, maka pabrikan harus dapat menentukan berapa jumlah masing-masing jenis produk yang akan diproduksikan, sehingga pabrikan akan dapat mempergunakan input yang ada dengan sebaik-baiknya dan akan memperoleh hasil yang optimal. Disamping itu, untuk permasalahan yang komplek dan sulit dapat menggunakan suatu pendekatan dengan metode simulasi. Simulasi umumnya penyederhanaan dari keadaan yang sebenarnya. Simulasi digunakan bilamana permasalahan yang ada terlalu kompleks/sulit bila diselesaikan dengan teknik optimasi numerik (seperti Linear Programming). Kompleksitas yang dimaksudkan disini adalah permasalahan yang terlalu sulit dirumuskan dengan menggunakan metoda optimasi numerik sehingga dapat dilakukan dengan pendekatan simulasi (Subakti, 2002: 41). 2.4. Analisis Kelayakan Usaha Cholig et al. (1994), menyatakan untuk mencari suatu ukuran menyeluruh sebagai dasar penerimaan/ penolakan atau pengurutan suatu proyek, telah dikembangkan berbagai macam cara yang dinamakan kriteria investasi. Kriteria investasi yang sering digunakan dalam menilai kelayakan proyek adalah NPV, Net B/C, IRR, Payback Period (PP) dan Analisis Sensisitivity. 3. Metodologi Penelitian Optimasi pengolahan limbah plastik pada bagian ini yaitu dengan menggunakan simulasi dengan menggunakan tiga variabel yaitu X1, X2 dan X3. Dari tujuh jenis limbah plastik yang diproduksi dikelompokkan berdasarkan menjadi tiga variabel tersebut dengan asumsi dalam satu variabel memiliki harga jual yang relatif sama dan pada umumnya dalam pengolahan dan penjualan dari setiap plastik cacah tersebut secara bersamaan. Asumsi ketiga variabel tersebut yaitu: X1 untuk limbah plastik jenis PP gelas dan HDPE, X2 untuk limbah plastik jenis PP injeksi dan PE, sedangkan X3 limbah plastik jenis PET, PC dan PS. Simulasi yang dimaksudkan dalam pengolahan data ini adalah dengan menggunakan ketiga variabel tersebut, baik secara sendiri maupun dengan cara mengkombinasikan dengan memberikan porsi 33
menggunakan ketiga variabel tersebut, baik secara sendiri maupun dengan cara mengkombinasikan dengan memberikan porsi yaitu 100%, 75%, 50% dan 25% dari Jurnal Serambi Engineering, Volume I, Nomor 1, Agustus 2016X1 terhadap X2 dan X3 dan demikian sebaliknya. Optimasi setiap kombinasinya yaitu dari setiap kombinasi tersebut akan dapat dilihat dengan pendekatan indikator NPV (Net yaitu Present 100%, 75%, 50% BCR dan 25% dari setiap yaitu X1 terhadap dan demikian Value), (Benefit Cost kombinasinya Ratio), PI (Profitability Index) X2 dandan PPX3(Payback Period). Dari percobaan dengan kombinasi pada (tiga) dilihat variabel tersebut, maka akan sebaliknya. Optimasi dari setiap kombinasi tersebut akan3 dapat dengan pendekatan indikator memberikan dengan pendekatan indikator NPV didapatkan (Net Present kombinasi Value), BCRyang (Benefit Cost Ratio), optimasi PI (Profitability Index) dan PP (Payback Period). sebagaimana yang tersebut di atas. Dari percobaan dengan kombinasi pada 3 (tiga) variabel tersebut, maka akan didapatkan kombinasi Simulasi yang dilakukan ini adalahindikator mengambil asumsi yaitu yang memberikan optimasi dengan pendekatan sebagaimana yangproduksi tersebutuntuk di atas.tiga variabel X1, X2 dan X3 selama satu tahun dengan input produksi rata-rata sebesarX1, X2 Simulasi yang dilakukan ini adalah mengambil asumsi yaitu produksi untuk tiga variabel 25.000 kg (25 ton) dari ketiga jenis limbah plastik tersebut. Optimasi yang diperoleh dan X3 selama satu tahun dengan input produksi rata-rata sebesar 25.000 kg (25 ton) dari ketiga jenis dengan kombinasi persentasi dari masing-masing variabel X1 terhadap X2 dan X3, limbah plastik tersebut. Optimasi yang diperoleh dengan kombinasi persentasi dari masing-masing seterusnya dan sebaliknya. variabel X1 terhadap X2 dan X3, seterusnya dan sebaliknya. 4. Hasil Penelitian Dan Pembahasan 4. Hasil Penelitian Dan Pembahasan Hasil pengolahan simulasi produksi limbah plastik simulasi simulasi terhadap tiga Hasil pengolahan simulasi produksi limbahdengan plastik pendekatan dengan pendekatan variabel X1, X2 dan X3 adalah sebagai berikut. terhadap tiga variabel X1, X2 dan X3 adalah sebagai berikut. A. Perhitungan Kombinasi X1 terhadap A. Perhitungan Kombinasi X1 terhadap X2 danX2 X3dan X3 Kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk i = 21%, 18%,24% 21%, 48%, maka Kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk i = 18%, dan24% 48%,dan maka NPV dapatNPV diperoleh dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir perhitungan melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir perhitungan dapat dilihat melalui tabel dapat berikut. dilihat melalui tabel berikut. Tabel 1. Tabel Perhitungan NPV Pada Kombinasi Variabel X1 Terhadap X2 dan X3 Tabel 1. Tabel Perhitungan NPV (i =Pada 18%,Kombinasi 21%, 24% Variabel dan 48%)X1 Terhadap X2 dan X3 (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) No.
2 3 4
NPV Komposisi X2 dan X3 Yana , Optimasi Usaha Pengolahan Limbah24% Plastik Dengan Pendekatan Simulasi Variabel 18% 21% 48%
Yana , Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi
1
X1 (100%)
127,604,565
116,778,103
107,723,921
2
X1 (75%) X1 (75%) X1 (50%) X1 (50%) X1 (25%) X1 (25%)
122,287,708 122,287,708 116,970,851 116,970,851 111,653,994 111,653,994
111,912,349 111,912,349 107,046,594 107,046,594 102,180,840 102,180,840
103,235,425 103,235,425 98,746,928 98,746,928 94,258,431 94,258,431
3 4
68,888,277
0%
66,017,602 25% (50 : 50) 66,017,602 25% (50 : 50) 4 63,147,271 50% (50 : 50) 63,147,271 50% (50 : 50) 60,276,941 75% (50 : 50) 60,276,941 75% (50 : 50)
Dari tabelDari simulasi X1 terhadap X2terhadap dan X3 untuk perolehan optimasi NPV di atas, maka tabelkombinasi simulasi kombinasi X1 X2 dan X3 untuk perolehan optimasi Dari tabel simulasi kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk perolehan optimasi dapatNPV digambarkan melalui grafis dibawah ini. di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. NPV di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. 1. Grafik Perbandingan Perolehan Dari Kombinasi X1 Terhadap X2 dan BaganBagan 1. Grafik Perbandingan Perolehan NPVNPV Dari Kombinasi X1 Terhadap X2 dan Bagan 1. Grafik Perbandingan Perolehan NPV Dari Kombinasi X1 Terhadap X2 dan X3 Persentase Pada Persentase Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% (i = 18%, 21%, X3 Pada Kombinasi 100%, 75%, 75%, 50% dan = 18%, X3 Pada Persentase Kombinasi 100%, 50%25% dan(i25% (i =21%, 18%, 21%, 24% dan 48%) 24% 24% dan 48%) dan 48%) 100% 60.276.941 94.258.431 60.276.941 100% 111.653.994 102.180.840 94.258.431 111.653.994 102.180.840 90% 90% 80% 63.147.271 80% 116.970.851 107.046.594 98.746.928 63.147.271 70% 116.970.851 107.046.594 98.746.928 70% 60% 60% 66.017.602 50% 103.235.425 66.017.602 122.287.708 111.912.349 103.235.425 50% 122.287.708 111.912.349 40% 40% Series5 30% 68.888.277 Series5 30% 116.778.103 107.723.921 68.888.277 Series4 20% 127.604.565 116.778.103 107.723.921 Series4 20% 127.604.565 Series3 10% Series3 10% 0% Series2 48% 24% 18% 21% 0% Series2 48% 118% 221% 324% 4 Series1 1 2 3 4 Series1
Kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%, maka BCR, PI dan PP dapat Kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%, maka Kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk i = 18%, 21%, 24% dandilihat 48%, melalui maka tabel diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir perhitungan dapat BCR, PI dan PP dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir BCR, PI dan PP dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir berikut. perhitungan dapat dilihat melalui tabel berikut. perhitungan dapat dilihat melalui tabel berikut. 34 Tabel 2. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X1 Terhadap Tabel 2. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X1 Terhadap X2 dan X3 ( i = 18%, 21%, 24% dan 48%)
Kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%, maka BCR, PI dan PP dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil Pendekatan akhir Simulasi Yana, Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan perhitungan dapat dilihat melalui tabel berikut. Tabel 2. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X1 Terhadap Tabel 2. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X1 Terhadap X2 dan X3 ( i = 18%, 21%, 24% dan 48%) X2 dan X3 ( i = 18%, 21%, 24% dan 48%) BCR
No.
Komposisi Variabel
18%
21%
24%
48%
1
X1 (100%)
1.1765
1.1765
1.1765
X1 (75%)
1.1830
1.1830
X1 (50%)
1.1908
X1 (25%)
1.2000
2 3 4
PI
PP
X2 dan X3
1.1765
1.0521
Bulan ke-7
0%
1.1830
1.1830
1.0970
Bulan ke-7
25% (50 : 50)
1.1908
1.1908
1.1908
1.1492
Bulan ke-7
50% (50 : 50)
1.2000
1.2000
1.2000
1.0369
Bulan ke-6
75% (50 : 50)
Dari tabel simulasi kombinasi X1 terhadap X2 dan X3 untuk perolehan optimasi Dari tabelPIsimulasi X1 dapat terhadap X2 dan X3melalui untuk perolehan optimasi BCR, dan PP kombinasi di atas, maka digambarkan grafis dibawah ini. BCR, PI dan PP di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. Bagan 2. GrafikYana Perbandingan Perolehan BCR Pada Kombinasi X1 Terhadap X2 dan , Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi Bagan 2. Grafik X3 Perbandingan Perolehan BCR Pada Kombinasi Terhadap X2 Pendekatan dan Yana , Optimasi Usaha Pengolahan Limbah X1 Plastik Dengan Simulasi (i=100%, 75%, 50% dan 25%) X3 (i=100%, 75%, 50% dan 25%) 100%
48%
100%
48%
80%
80% 60% 40% 20%
118%
0%
1 Series1 Series1
1,1908 1,2000
1,1765
1,1830
1,1908 1,2000
1,1765
1,1830
1,1908
1,1830
1,1908 1,2000
1,2000 1,19081,2000
1,1830
1,2000 1,1830 1,1908 1,1765 1,1830 1,19081,2000 1,1908 1,2000 1,1765 1,1830 1,1765
21% 18%
20%0%
1,1830
1,1765
24% 21% 24%
60% 40%
1,1765
1,1765
2
3
2Series2
4
3 Series3 4
Series2
5
5
Series45
Series3
Series4
B. Perhitungan Kombinasi X2 terhadap X1 dan X3 B. Perhitungan Kombinasi X2 terhadap X1 dan X3 KombinasiKombinasi X2 terhadapX2 X1terhadap dan X3 untuk i = 18%, 21%,i 24% dan 48%, dapatmaka diperoleh X1 dan X3 untuk = 18%, 21%, maka 24% NPV dan 48%, melalui pendekatan akhir yaitu dapat dilihat melalui berikut. NPV dapatmatematis diperolehdengan melalui pendekatan dengan hasiltabel akhir yaitu dapat B. Perhitungan Kombinasi X2 hasil terhadap X1matematis dan X3 dilihat melalui tabel berikut.X1 dan X3 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%, maka Kombinasi X2 terhadap Tabel NPV 3. Tabeldapat Perhitungan NPVmelalui Pada Kombinasi Variabel X2 Terhadap X1 dan diperoleh pendekatan matematis dengan hasil akhir yaitu dapat Tabel 3. Tabel Perhitungan NPV Pada Kombinasi Variabel X2 Terhadap X1 dan X3 (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) dilihat melalui tabel berikut. X3 (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) NPV Komposisi No.3. Tabel Perhitungan NPV Pada Kombinasi Variabel X2 Terhadap X1 X1dan dan X3 Tabel Variabel 18% 21% 24% 48% X3 (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) 1
No. 2 1 2
3
X2 (100%)
113,426,280
113,426,280
103,802,758
95,754,597
61,233,718
X1: 50) dan X3 25% (50
X2 (50%)
113,426,280
103,802,758
95,754,597
61,233,718
50% (50 : 50)
Komposisi X2 (75%) Variabel
4X2 (100%) X2 (25%)
X2 (75%)
18%
113,426,280 113,426,280 113,426,280
103,802,758
95,754,597
NPV
21%
103,802,758 103,802,758 103,802,758
24%
61,233,718
48%
0%
95,754,597 61,233,718 61,233,718 0% 95,754,597 75% (50 : 50) 95,754,597
61,233,718
25% (50 : 50)
tabel simulasi kombinasi X2 terhadap103,802,758 X1 terhadap dan X3 untuk perolehan optimasi NPVoptimasi di atas, Dari tabel simulasi kombinasi X2 X195,754,597 dan X3 untuk perolehan 3Dari X2 (50%) 113,426,280 61,233,718 50% (50maka : 50) NPV di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. 4 X2 (25%) 113,426,280 103,802,758 95,754,597 61,233,718 75% (50 : 50)
Perbandingan optimasi NPV daridapat grafik di atas dapat digambarkan melalui Perbandingan optimasi NPV dari grafik di X2 atas digambarkan melalui gabungan grafik berikut. Dari tabel simulasi kombinasi terhadap X1 dan X3 untuk perolehan optimasi gabungan grafik berikut.
NPV di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini.
Bagan 3. Grafik Perbandingan Perolehan NPV Dari Kombinasi X2 Terhadap X1 dan Bagan 3. Grafik Perbandingan Perolehan NPV Dari Kombinasi X2 Terhadap X1 dan X3 Pada Persentase Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% (i = 18%, 21%, X3 Pada Persentase 25% digambarkan (i = 18%, 21%, melalui Perbandingan optimasi Kombinasi NPV dari100%, grafik75%, di 50% atasdan dapat 24% dan 48%) 24% dan 48%)
gabungan grafik berikut. 100%
113.426.280 103.802.758 95.754.597
61.233.718
Bagan 3. Grafik Perbandingan Perolehan NPV 35 Dari Kombinasi X2 Terhadap X1 dan 80% X3 Pada Persentase Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% (i = 18%, 21%, 61.233.718 113.426.280 103.802.758 95.754.597 24% dan 48%)
Bagan 3. Grafik Perbandingan Perolehan NPV Dari Kombinasi X2 Terhadap X1 dan Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% (i = 18%, 21%, Jurnal Serambi Engineering, X3 VolumePada I, NomorPersentase 1, Agustus 2016 24% dan 48%) 100% 80%
113.426.280 103.802.758 95.754.597
61.233.718
113.426.280 103.802.758 95.754.597
61.233.718
60% 113.426.280 103.802.758 95.754.597
40%
113.426.280 103.802.758 95.754.597
20%
61.233.718 61.233.718
, Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi 0% Yana 21% 24% Plastik 18% Usaha Pengolahan 48%Dengan Pendekatan Simulasi Yana , Optimasi Limbah 1 Series1
2 Series2
3 Series3
4 Series4
Series5
KombinasiKombinasi X2 terhadap dan X3 untuk i =X3 18%, 21%,i 24% dan 21%, 48%, maka PI dan PP dapat X2X1terhadap X1 dan untuk = 18%, 24% BCR, dan 48%, maka Kombinasi X2 dapat terhadap X1 dandengan X3 untuk i akhir = 18%, 21%, 24%dapat dan 48%, maka 6 tabel diperoleh melalui matematis hasil perhitungan dilihat melalui BCR, PI danpendekatan PP diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir BCR, PI dan PP dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir perhitungan dapat dilihat melalui tabel berikut. berikut. perhitungan dapat dilihat melalui tabel berikut. Tabel 4. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X2 Terhadap Tabel 4.dan Tabel BCR, PIdan dan48%) PP Pada Kombinasi Variabel X2 Terhadap X3 (Perhitungan i = 18%,BCR, 21%, 24% Tabel 4.X1Tabel Perhitungan PI dan PP Pada Variabel X2 Terhadap X1 dan X3 ( i = 18%, 21%, 24% dan Kombinasi 48%) X1 dan X3 ( i = 18%, 21%, 24% dan 48%) BCR No. 1 2 3 4
Komposisi No. Komposisi Variabel Variabel 1 X2 (100%) X2 (100%) 2 X2 (75%) X2 (75%) 3 X2 (50%) X2 (50%) 4 X2 (25%) X2 (25%)
PI PP X1 dan X3 BCR 18% 21% 24% 48% PI PP X1 dan X3 18% 21% 24% 48% 1.2051 1.2051 1.2051 1.2051 1.0544 Bulan ke-6 0% 1.2051 1.2051 1.2051 1.2051 1.0544 Bulan ke-6 0% 1.2019 1.2019 1.2019 1.2019 1.0405 Bulan ke-6 25% (50 : 50) 1.2019 1.2019 1.2019 1.2019 1.0405 Bulan ke-6 25% (50 : 50) 1.1988 1.1988 1.1988 1.1988 1.0271 Bulan ke-6 50% (50 : 50) 1.1988 1.1988 1.1988 1.1988 1.0271 Bulan ke-6 50% (50 : 50) 1.1957 1.0000 1.1957 1.1957 1.0139 Bulan ke-6 75% (50 : 50) 1.1957 1.0000 1.1957 1.1957 1.0139 Bulan ke-6 75% (50 : 50)
Dari tabel Dari simulasi terhadapX2 X1terhadap dan X3 untuk perolehan optimasi BCR, PI dan PP di tabelkombinasi simulasi X2 kombinasi X1 dan X3 untuk perolehan optimasi Dari tabel simulasi kombinasi X2 terhadap X1 dan X3 untuk perolehan optimasi atas, maka melalui grafis dibawah ini. BCR,dapat PI dandigambarkan PP di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. BCR, PI dan PPterhadap di atas, maka dapat digambarkan grafis dibawah ini. Perbandingan optimasi BCR dari tabel dimelalui atas dapat digambarkan melalui gabungan grafik Perbandingan terhadap optimasi BCR dari tabel di atas dapat digambarkan Perbandingan terhadap optimasi BCR dari tabel di atas dapat digambarkan melalui gabungan grafik berikut. berikut. melalui gabungan grafik berikut. Bagan 4. Grafik Perbandingan Perolehan BCR Kombinasi Pada Kombinasi X2 Terhadap dan Bagan 4. 4.Grafik Perbandingan Perolehan BCR Pada X2X2 Terhadap X1 X1 danX1 Bagan Grafik Perbandingan Perolehan BCR Pada Kombinasi Terhadap dan X3 (i=100%, 75%, 50% dan 25%) X3 (i=100%, 75%,75%, 50% dan X3 (i=100%, 50%25%) dan 25%) 100% 100% 80% 80% 60% 60% 40% 40% 20% 20% 0% 0%
Series1 Series1
Series2 Series2
24% 24% 21% 21% 18% 18% 1
Series4 Series4
1,1957 1,2051 1,2019 1,1988 1,1957 1,2051 1,2019 1,1988 1,1957 1,2019 1,2051 1,1988 1,1957 1,2019 1,2051 1,1988 1,0000 1,2051 1,2019 1,1988 1,0000 1,2051 1,2019 1,1988 1,1957 1,2051 1,2019 1,1988 1,1957 1,2051 1,2019 1,1988
48% 48%
1
Series3 Series3
2
2
3
3
4
4
5
5
C. Perhitungan Kombinasi X3 terhadap X1 X2 C.C. Perhitungan Kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 dan Perhitungan Kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 Kombinasi X3X1 terhadap dan iX2 untuk21%, i = 18%, 21%, 24% dan NPV 48%, dapat maka Kombinasi X3 terhadap danX1 X2X1 untuk = 18%, 24% dan 48%, maka Kombinasi X3 terhadap dan X2 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%,yaitu makadapatdiperoleh NPV dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir yaitu dapat dilihat melalui NPV dapatmelalui diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhirtabel yaituberikut. dapat dilihat tabel berikut. dilihat melalui tabel berikut. Tabel 5. Tabel Perhitungan NPV Pada Kombinasi Variabel X3 Terhadap X1 dan 36 Tabel 5. Tabel Perhitungan X2 (i = 18%,NPV 21%,Pada 24%Kombinasi dan 48%) Variabel X3 Terhadap X1 dan X2 (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) Komposisi No. Komposisi
NPV NPV
X1 dan X2
C. Perhitungan Kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 Kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%, maka NPV dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil Limbah akhirPlastik yaitu dapat Yana, Optimasi Usaha Pengolahan Dengan Pendekatan Simulasi dilihat melalui tabel berikut. Tabel 5. Tabel Perhitungan NPV Pada Kombinasi Variabel X3 Terhadap X1 dan Tabel NPV Pada Kombinasi Variabel X3 Terhadap X1 dan X2 5. (i =Tabel 18%,Perhitungan 21%, 24% dan 48%) X2 (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) No. 1 2 4
Komposisi Variabel
18%
NPV
21%
24%
48%
X1 dan X2
Yana , Optimasi Usaha Pengolahan Limbah83,785,272 Plastik Dengan Pendekatan Simulasi X3 (100%) 99,247,995 90,827,413 53,579,503 0%
Yana , Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi
Usaha Pengolahan Plastik Dengan Pendekatan X3 (75%) Yana , Optimasi 104,564,852 95,693,168 Limbah 88,273,769 56,449,834 25%Simulasi (50 : 50)
3 X3 (50%) X3 (25%) 44 X3 X3(25%) (25%)
109,881,709 100,558,922 115,198,566 105,424,676 115,198,566 105,424,676 115,198,566 105,424,676
92,762,266 97,250,762 97,250,762 97,250,762
59,320,164 50% (50 : 50) 62,190,495 75% (50 : 50) 62,190,495 62,190,495 75% 75%(50 (50::50) 50)
Dari tabel simulasi kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 untuk perolehan optimasi 7 Dari tabel simulasi kombinasi X3 X1 X2 perolehan optimasi Dari tabel simulasi X3 terhadap X1terhadap dan X2 untuk perolehan optimasi NPV di atas, maka Dari tabelkombinasi simulasi kombinasi X3 terhadap X1 dan dan X2 untuk perolehan optimasi NPV di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini.untuk di dapat digambarkan melalui grafis dibawah dapatNPV digambarkan melalui grafis dibawah ini. NPV di atas, atas, maka maka dapat digambarkan melalui grafisgrafik dibawah ini. Perbandingan optimasi NPV dari keempat di ini. atas dapat digambarkan Perbandingan optimasi NPV dari keempat grafik di atas Perbandingan optimasi NPV dari keempat grafik di atas dapat digambarkan melalui gabungan Perbandingan optimasi NPV dari keempat grafik di atas dapat dapat digambarkan digambarkan melalui gabungan grafik berikut. gabungan grafik berikut. grafikmelalui berikut. melalui gabungan grafik berikut. Bagan 5. Grafik Perbandingan Perolehan NPV Dari Kombinasi X3 Terhadap X1 Bagan 5. Perbandingan Perolehan NPV Dari X3 Terhadap 5. Grafik Grafik Perbandingan Perolehan NPVKombinasi Dari Kombinasi Kombinasi X3 Terhadap X1 dan X2 Pada Persentase Kombinasi 100%, 75%, dan 25% (i X1 =X218%, BaganBagan 5. Grafik Perbandingan Perolehan NPV Dari X350% Terhadap X1 dan Pada dan X2 Pada Persentase Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% (i(i == 18%, dan X2 Pada Persentase Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% 21%, 24% dan 48%) Persentase Kombinasi 100%, 75%, 50% dan 25% (i = 18%, 21%, 24% dan 48%) 18%, 21%, 24% dan 48%) 100% 21%, 24% dan 48%) 100% 100% 90% 90% 90% 80% 80% 80% 70% 70% 70% 60% 60% 60% 50% 50% 50% 40% 40% 40% 30% 30% 30% 20% 20% 20% 10% 10% 10% 0% 0% 0%
62.190.495 115.198.566 105.424.676 97.250.762 105.424.676 97.250.762 62.190.495 115.198.566 62.190.495 115.198.566 105.424.676 97.250.762
109.881.709 100.558.922 92.762.266 100.558.922 92.762.266 109.881.709 109.881.709 100.558.922 92.762.266 104.564.852 95.693.168 88.273.769 104.564.852 88.273.769 104.564.852 95.693.168 95.693.168 88.273.769
59.320.164 59.320.164 59.320.164 56.449.834 56.449.834 56.449.834
Series5 Series5 53.579.503 Series5 Series4 90.827.413 83.785.272 99.247.995 53.579.503 53.579.503 Series4 90.827.413 83.785.272 99.247.995 Series4 90.827.413 83.785.272 99.247.995 Series3 Series3 Series3 Series2 24% 48% 21% 18% Series2 1 18% 2 21% 3 24% 4 48% Series2 Series1 11 18% 22 21% 33 24% 44 48% Series1 Series1
Kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 untuk i = 18%, 21%, 24% dan 48%, maka BCR, PI dan PP dapat Kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 untuk i = 18%, 21%, 24% dandilihat 48%, melalui maka tabel diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir perhitungan dapat Kombinasi X3 X1 dan untuk 21%, 48%, maka Kombinasi X3 terhadap terhadap X1melalui dan X2 X2pendekatan untuk ii == 18%, 18%, 21%, 24% 24% dan danhasil 48%,akhir maka BCR, PI dan PP dapat diperoleh matematis dengan berikut. BCR, PI dan PP dapat diperoleh melalui pendekatan matematis dengan hasil akhir BCR, PI dan dapatmelalui diperoleh perhitungan dapatPP dilihat tabel melalui berikut. pendekatan matematis dengan hasil akhir perhitungan perhitungan dapat dapat dilihat dilihat melalui melalui tabel tabel berikut. berikut. Tabel 6. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X3 Terhadap X1 dan X2 ( i = Tabel 6. Tabel Perhitungan BCR, PI dan PP Pada Kombinasi Variabel X3 Terhadap Tabel 6. Tabel Perhitungan BCR, PI dan 18%, 21%, Tabel 6.X1 Tabel Perhitungan BCR, PI24% dan PP PP Pada Pada Kombinasi Variabel Variabel X3 X3 Terhadap Terhadap dan24% X2 (dan i = 48%) 18%, 21%, dan 48%)Kombinasi X1 dan X2 ( i = 18%, 21%, 24% dan 48%) X1 dan X2 ( i = 18%, 21%, 24% dan 48%) No. No. No. 1 1 2 1 2 3 2 3 4 3 44
BCR Komposisi PI PP X1 dan X2 BCR Komposisi Variabel Komposisi 18% 21% BCR 24% 48% PI PP X1 PI PP X1dan danX2 X2 Variabel 18% 21% 24% 48% Variabel 18% 21% 24% 48% X3 (100%) 1.2188 1.2188 1.2188 1.2188 1.1551 Bulan ke-6 0% X3 (100%) 1.2188 1.2188 1.2188 1.2188 1.1551 Bulan ke-6 0% X3(75%) (100%) 1.2092 1.2188 1.2092 1.2188 1.2092 1.2188 1.2092 1.2188 1.0965 1.1551 Bulan Bulan ke-6 25% (50 0% X3 ke-6 : 50) X3 (75%) 1.2092 1.2092 1.2092 1.2092 1.0965 Bulan ke-6 25% (50 ::50) X3 (75%) 1.2092 1.2092 1.2092 1.2092 1.0965 Bulan ke-6 25% (50 50) X3 (50%) 1.2013 1.2013 1.2013 1.2013 1.0471 Bulan ke-6 50% (50 : 50) X3 (50%) 1.2013 1.2013 1.2013 1.2013 1.0471 Bulan ke-6 50% (50 : 50) (50%) 1.2013 1.1946 1.2013 1.1946 1.2013 1.1946 1.2013 1.0049 1.0471 Bulan Bulan ke-6 75% 50% : 50) X3X3 (25%) 1.1946 ke-6 (50(50 : 50) X3 (25%) 1.1946 1.1946 1.1946 1.1946 1.0049 Bulan ke-6 75% (50 : X3 tabel (25%) simulasi 1.1946 1.1946 X31.1946 1.0049 ke-6 optimasi 75% (50 :50) 50) Dari kombinasi terhadap1.1946 X1 dan X2 untuk Bulan perolehan
tabel simulasi kombinasi X3 terhadap X1 dan X2 perolehan optimasi Dari tabel simulasi kombinasi X3X1 terhadap X1 dan X2 untuk untuk perolehan optimasi Dari tabel simulasi X3 terhadap dan X2 untuk perolehan optimasi PI dan PP BCR, PI Dari dan PP dikombinasi atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. BCR, BCR, PI dan PP di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. BCR, PI dan PP di atas, maka dapat digambarkan melalui grafis dibawah ini. Perbandingan terhadap optimasi BCR dari tabel di atas dapat digambarkan Perbandingan terhadap optimasi BCR dari tabel di digambarkan Perbandingan terhadap optimasi dari tabel di atas dapat digambarkan melalui gabungan grafik Perbandingan terhadap optimasi BCR dari tabel di atas atas dapat dapat digambarkan melalui gabungan grafik berikut.BCR melalui gabungan grafik berikut. berikut. melalui gabungan grafik berikut. 37
Yana
Jurnal Serambi Engineering, Volume I, Nomor 1, Agustus 2016Usaha , Optimasi
Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi
Bagan 6. Grafik Perbandingan Perolehan BCR Pada Kombinasi X3 Terhadap X1 dan X2 Bagan (i=100%, 6. Grafik 75%, Perbandingan BCR Pada Kombinasi X3 Terhadap X1 50% dan Perolehan 25%) dan X2 (i=100%, 75%, 50% dan 25%) 100%
1,2188 1,2092 1,2013 1,1946
48%
80% 60%
24%
40%
21%
20% 0%
18% 1
2
1,2188 1,2092 1,2013
1,1946
Series4
1,2188 1,2092 1,2013
1,1946
Series3
1,2188 1,2092 1,2013
1,1946
3
4
Series2 Series1
5
Berdasarkan hasil pengolahan data yang data diperoleh atas, makadioptimasi keuntungan maksimum Berdasarkan hasil pengolahan yangdidiperoleh atas, maka optimasi yang diperoleh dari simulasi ketiga variabel X1, X2 dan X3 pada kondisi dimana i = 18%, X1 =100%, keuntungan maksimum yang diperoleh dari simulasi ketiga variabel X1, X2 dan X3 pada X2kondisi dan X3dimana sebesar i0% yang yaitu sebesar Rp127.604.565. Pada kondisi = dengan 18%, X1keuntungan =100%, X2 dandiperoleh X3 sebesar 0% dengan keuntungan yang simulasi ini, maka investasi lainnya Pada diperoleh yaitusimulasi BCR = 1.1765, PI = 1,0521 dan PP jatuh diperoleh yaitu parameter sebesar Rp127.604.565. kondisi ini, maka parameter investasi lainnya diperoleh yaitu BCR = 1.1765, PI = 1,0521 dan PP jatuh pada bulan kepada bulan ke-7. 7. 5. Kesimpulan Dan Saran 5.Kesimpulan Kesimpulan Dan Saran 5.1. 5.1. DariKesimpulan uraian yang telah dijelaskan pada bab pengolahan data dan bab sebelumnya, maka dapat Dari uraian yang telah dijelaskan pada bab pengolahan data dan bab sebelumnya, ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: a. Berdasarkan Analisa Kriteria Investasi / Analisa/ Biaya Manfaat Cost(Benefit Analysis), maka dapat a. Berdasarkan Analisa Kriteria Investasi Analisa Biaya(Benefit Manfaat Cost disimpulkan bahwa usaha industri pengolahan dijalankan oleh lembaga Analysis), maka dapat disimpulkan bahwalimbah usaha plastik industriyang pengolahan limbah plastik Palapa Plasticyang Recycle di Kotaoleh Lhokseumawe adalahPlastic layak diusahakan, Karena dengan tingkat suku bunga dijalankan lembaga Palapa Recycle di Kota Lhokseumawe adalah 18% setelah 3 tahun (pada periode tahun perhitungan 2006 – 2009) keuntungan dapat diperoleh. layak diusahakan, Karena dengan tingkat suku bunga 18% setelah 3 tahun (pada − periode Net Present (NPV) 2006 = Rp 12.020.817,tahunValue perhitungan – 2009) keuntungan dapat diperoleh. 0). Maknanya yaitu usaha industri pengolahan limbah plastik menjadi plastik cacahan − (NPV Net ≥ Present Value (NPV) = Rp 12.020.817,(NPV ≥ 0). Maknanya yaitu usaha industri pengolahan limbahadalah plastiklayak menjadi di Kota Lhokseumawe yang dilakukan oleh Palapa Plastic Recycle (bermanfaat) plastik cacahan di Kota Lhokseumawe yang dilakukan oleh Palapa Plastic untuk dilaksanakan. Recycle (bermanfaat) − Benefit Costadalah Rationlayak (BCR) = 1,00257 untuk dilaksanakan. −Nilai Benefit Cost Ration = 1,00257 perhitungan BCR(BCR) ≥ 1 (1,00257 ≥ 1). Maknanya investasi pengolahan limbah plastik oleh Nilai perhitungan BCR ≥ 1 (1,00257 ≥ 1). Maknanya investasi pengolahan limbah Palapa Plastic Recycle di Kota Lhokseumawe pada periode 2005-2009 adalah layak secara plastik oleh Palapa Plastic Recycle di Kota Lhokseumawe pada periode 2005ekonomis. 2009 adalah layak secara ekonomis. − Internal Rate of Return (IRR) = 0,2124 atau 21,24% − Internal Rate of Return (IRR) = 0,2124 atau 21,24% IRR yang diperoleh > tingkat bunga berlaku. Karena pada tingkat suku bunga 21,24% nilai IRR yang diperoleh > tingkat bunga berlaku. Karena pada tingkat suku bunga NPV = 0, maka pengolahan limbah plastik inilimbah adalahplastik layak secara ekonomis. 21,24% nilai industri NPV = 0, maka industri pengolahan ini adalah layak − Payback Period (PP) = pada tahun ketiga. secara ekonomis. tahun Period ketiga dari industri limbah plastik telah memperoleh keuntungan −Pada Payback (PP)usaha = pada tahun pengolahan ketiga. sebesar 32.365.144,Pada Rp tahun ketiga dari usaha industri pengolahan limbah plastik telah − Profitabilitas Index (PI) = 1,0626 memperoleh keuntungan sebesar Rp 32.365.144,PI > 1, maka investasi ini layak untuk dilaksanakan − Profitabilitas Index (PI) = 1,0626 PI > keuntungan 1, maka investasi ini layakproduksi untuk dilaksanakan b. Optimasi maksimum limbah plastik Palapa Plastic Recycle di Kota b.Lhokseumawe Optimasi keuntungan maksimum produksi limbah plastik Recycle di dimana berdasarkan simulasi pada ketiga variabel X1, X2Palapa dan X3Plastic yaitu pada kondisi berdasarkan simulasi ketiga variabel X1, X2diperoleh dan X3 yaitu i =Kota 18%,Lhokseumawe X1 = 100%, X2 dan X3 sebesar 0%pada dengan keuntungan yang yaitu sebesar pada kondisi dimana i = 18%, X1 = 100%, X2 dan X3 sebesar 0% dengan Rp127.604.565. Pada kondisi simulasi ini, maka parameter investasi lainnya diperoleh yaitu BCR = keuntungan yang diperoleh yaitu sebesar Rp127.604.565. Pada kondisi simulasi ini, 1.1765, PI = 1,0521 dan PP jatuh pada bulan ke-7. 9
38
Yana, Optimasi Usaha Pengolahan Limbah Plastik Dengan Pendekatan Simulasi
5.2. Saran Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat dikemukakan beberapa saran sebagai berikut: a. Dalam proses produksi sebaiknya tetap memperketat aspek quality control, karena jika terdapat pencampuran warna yang tidak terdeteksi oleh pabrik dan terkirim kepada pembeli akan mengakibatkan penolakan produk ataupun penurunan harga jual yang signifikan dan dalam jangka panjang akan kehilangan pelanggan tetap pabrikan. b. Meskipun setelah krisis global pada pertengahan tahun 2008 mengakibatkan harga jual produk plastik cacah turun, namun pada tahun 2009 dan 2010 harga jual mulai bergerak naik kembali, namun tidak mencapai seperti harga sebelum krisis. Sehingga dalam hal ini, sebaiknya pabrikasi tetap memproduksi plastik cacahan dalam kapasitas produksi yang terbatas dan dengan hanya jenis plastik tertentu yang jumlahnya tidak sebanyak sebelum krisis (untuk mengantisipasi kemungkinan fluktuasi harga yang belum stabil). c. Untuk mensiasati keadaan yang demikian, sebaiknya pabrikasi juga untuk sementara waktu melakukan aktivitas ekstensifikasi usaha limbah dengan jenis sampah selain plastik misalnya kardus, dan lainnya yang harga jualnya relatif lebih baik di pasar sehingga memberikan keuntungan yang relatif lebih baik bagi pabrikan. Dengan kombinasi kegiatan tersebut pabrikasi dapat menjalankan strategi bertahan dan melakukan aktivitas walaupun terbatas namun masih memperoleh keuntungan dalam kegiatan menjalankan usaha tersebut. Referensi Ahyari, A. 1996. Manajemen Produksi – Perencanaan Sistem Produksi. Buku I Edisi 4 Cetakan Fakultas Ekonomi. Universitas Gajah Mada. BPFE, Yogyakarta. Hal 30. Anonim, 1991. Tata Cara Pengelolaan Teknik Sampah Perkotaan, (SNI 19-2454-1991). Departemen Pekerjaan Umum. Jakarta. Anonim, 2008. Price of Acetylene. http://www.usbcd.com/ [Diakses: 04 April 2011] Anonim. 2008. Undang‒Undang Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2008 tentang Pengelolaan Sampah. <www.menlh.go.id/DATA/UU18‒2008.pdf>. Diakses pada tanggal 4 November 2015. Cholig AR, Wirasmita, Sofwan O. 1994. Evaluasi Proyek. Bandung: Pionir Jaya. Hal 33-41. Gazperz JP. 1992. Analisis Sistem Terapan Berdasarkan Pendekatan Teknik Industri.Bandung: Tarsito. Hal 295. H.S. Kliger and E.R. Barker. 1984. A Comparative Study of Corrosion Resistance of Carbon and Glass Fibers, 39th Annual Conference of the Reinforced Plastics/Composites Institute, The Society of the Plastics Industry. Subakti, Irfan. 2002.Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System).Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Sepuluh November Surabaya. Hal 41.
39
