Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X

Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X

PENDAHULUAN . . . ORGANISASI

Faktor Internal Sumber Daya Manusia

Faktor Eksternal

Nilan Overtime ≥ Rp. 1.000.000

PENDAHULUAN

Iriani (2010)  variabel yang harus dikurangi adalah input jumlah karyawan, jumlah hari kerja dan biaya

...

Aprilian, T (2010)  variabel kesesuaian upah, pengalaman kerja dan keahlian dalam pekerjaan.

Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X

PENDAHULUAN

...

1 • Bagaimana deskripsi karyawan di PT. X ?

karakteristik

kinerja

2 • Bagaimana mengukur efisiensi kinerja masingmasing karyawan di PT. X ? 3 • Bagaimana meningkatkan efisiensi kinerja ( produktivitas ) dengan orientasi input ?

PENDAHULUAN

...

Mendeskripsikan karakteristik kinerja karyawan di PT. X

Mendapatkan efisiensi kinerja (produktivitas) masing-masing karyawan

Mendapatkan model efisiensi kinerja karyawan (produktivitas) berdasarkan orientasi input.

PENDAHULUAN

...

‫ ٭‬Perusahaan mampu mendeskripsikan kinerja karyawan. ‫ ٭‬Perusahaan mampu meningkatkan efisiensi karyawan yang tidak efisien. ‫ ٭‬Perusahaan mampu meningkatkan efisiensi karyawan dengan mengurangi atau menambahkan input dan output

PENDAHULUAN

Batasan masalah pada penelitian ini adalah semua karyawan yang bekerja diwilayah East Java Area yang meliputi wilayah Jember, Madiun, Malang, Surabaya 1, Surabaya 2, dan Madura.

...

Data Envelopment Analysis :

DEA

Model DEA CCR

Peningkatan Efisiensi

1. INPUT 2. OUTPUT 3. DECISION MAKING UNIT (DMU)  Unit Homogen  Jumlah DMU > jumlah input dan output  Bobot  INPUT ORIENTED (Mengurangi input, output konstan)  OUTPUT ORIENTED (Menambah output, input konstan)  CONSTANT RETURN TO SCALE (Input bertambah satu unit, output bertambah satu unit)  Efisiensi Teknis (Yeni, dkk. 2005)

DEA pertama kali dikembangkan secara teoritik oleh Charnes, Cooper dan Rhodes pada tahun 1978. Efisiensi relatif (θ) dari sebuah unit produksi diformulasikan sebagai berikut. t

k  DEA

u y r 1 m


rk

(2.1)

v x i 1

Model DEA CCR

r

i ik

Keterangan: ur = bobot output r vi = bobot input i yrk = nilai dari output suatu unit produksi ke-k xik = nilai dari input suatu unit produksi ke-k k= = jenis DMU, k = 1, 2, 3,...,n

Model DEA CCR merupakan model original dari metode DEA yang dikemukakan pertama kali oleh Charnes, Cooper dan Rhodes (1978). Model ini dikenal juga dengan model DEA CRS. Model dengan kondisi CRS mengasumsikan bahwa tiap DMU telah beroperasi optimal. t

DEA

Model DEA CCR

Max

k 

u r 1 m

r

y rk

v x i 1

i

, k= objek yang diteliti ik

t

Dengan kendala

u r 1 m

r

y rj

v x


i 1

i

 1 , j= 1,2,…,n

ij

u r , vi  0 ,, r = 1, 2, ..., t ; i= 1, 2, ..., m

(2.2)

Bentuk dual dari model DEA-CCR adalah min  k dengan kendala

n

 x j 1

DEA

j ij

n

 y j 1

Model DEA CCR


 kxik  0 , i = 1, 2,... , m j

rj

 yrk , r = 1, 2,..., t

 j  0 , j = 1, 2, ..., n ; k=objek yang diteliti

(2.3)

Model DEA-CCR yang berorientasi input adalah

DEA

 m  t  min  k     S i   S r  n r  i   dengan kendala   j yrj  yrk  S r  , 0 j n

 x

j ij

Model DEA CCR


i = 1, 2,... , m

 Si   k xik

r = 1, 2,..., t

j

 j , Si , S,r  0 j = 1, 2, ..., n ;

k=objek yang diteliti

(2.4)

Proyeksi Perbaikan DEA-CCR Rumus untuk perbaikan nilai input dan nilai output yang disebut dengan CCR proyection yaitu: (2.5) xˆ i   k xi  S i  xi yˆ r  y r  S r  y r

DEA

Dengan Model DEA CCR


xˆ i

(2.6) adalah inputan optimal pada DMU ke-k

yˆ r adalah outputan optimal pada DMU ke-k (Cooper, Seiford, dan Tone. 2002)

SUMBER DATA

VARIABEL PENELITIAN

LANGKAH ANALISIS

DIAGRAM ALUR PENELITIAN

Data yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah data sekunder yaitu data karyawan perusahaan X dengan jumlah karyawan sebanyak 53 karyawan divisi Field Operation di Area East Java.

SUMBER DATA

VARIABEL PENELITIAN

LANGKAH ANALISIS


No.

Nama Variabel

Jenis Variabel

Keterangan

1

Overtime ( Y1 )

Output

Rata – rata jumlah jam overtime yang diclaim oleh karyawan dalam periode 1 tahun terakhir

2

Jumlah pekerjaan BTS (X1 )

Input

Jumlah pekerjaan BTS yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

3

Jumlah pekerjaan CME (X2 )

Input

Jumlah pekerjaan CME yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

4

Jumlah pekerjaan CORE (X3)

Input

Jumlah pekerjaan CORE yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

5

Jumlah pekerjaan FO (X4 )

Input

Jumlah pekerjaan FO yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

6

Jumlah pekerjaan OTHERTS (X5 )

Input

Jumlah pekerjaan OTHERS yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

7

Jumlah pekerjaan Transmission (X6 )

Input

Jumlah pekerjaan Transmission yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

8

Waktu pekerjaan BTS (X7)

Input

Jumlah waktu penyelesaian pekerjaan BTS yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

9

Waktu pekerjaan CME (X8)

Input

Jumlah waktu penyelesaian pekerjaan CME yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

SUMBER DATA

VARIABEL PENELITIAN

LANGKAH ANALISIS


10

Waktu pekerjaan CORE (X9)

Input

Jumlah waktu penyelesaian pekerjaan CORE yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

11

Waktu pekerjaan FO (X10)

Input

Jumlah waktu penyelesaian pekerjaan FO yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

12

Waktu pekerjaan OTHERTS (X11)

Input

Jumlah waktu penyelesaian pekerjaan OTHERS yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

13

Waktu pekerjaan Transmission (X12 )

Input

Jumlah waktu penyelesaian pekerjaan Transmission yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

14

Bobot pekerjaan BTS (X13 )

Input

Bobot pekerjaan BTS yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

15

Bobot pekerjaan CME (X14)

Input

Bobot pekerjaan CME yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

16

Bobot pekerjaan CORE (X15)

Input

Bobot pekerjaan CORE yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

17

Bobot pekerjaan FO (X16)

Input

Bobot pekerjaan FO yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

18

Bobot pekerjaan OTHERTS (X17)

Input

Bobot pekerjaan OTHERS yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

19

Bobot pekerjaan Transmission (X18)

Input

Bobot pekerjaan Transmission yang dikerjakan dalam periode 1 tahun terakhir

SUMBER DATA

DMU

VARIABEL PENELITIAN

LANGKAH ANALISIS


No

(engineer) X1

X2

1

Abrori

x11

x21 x31 x41 …

X171 Y181 Y11

2

Naim

x12 x22 x32 x42 …

Y172 Y182 Y12

3

adi priyo

x13 x23 x33 x43 …

x173 X183 Y13

4

aditya arie x14 x24 x34 x44 …

X174 X184 Y14

.

.

.

.

N

Yudistira

x1k x2k x3k x4k …

.

X3 X4

.

.

…

…

X17

X18

.

Y1

.

X17k X18k Y1k

SUMBER DATA

VARIABEL PENELITIAN

LANGKAH ANALISIS


Analisis data dengan DEA CCR  Menetapkan variabel untuk mentukankan DMU, input, dan output. Mengumpulkan data. Mendeskripsikan masing – masing area berdasarkan site yang paling banyak menerima order dan order pekerjaan terbanyak di setiap area. Melakukan pengukuran efisiensi terhadap kinerja karyawan dengan DEA-CCR untuk masing – masing area. Membuat pemetaan untuk karyawan yang efisien dalam setiap area dan karyawan yang tidak efisien untuk dibagi berdasarkan prosentase efisiensi (efisien atau tidak efisien). Melakukan proyeksi perbaikan pada karyawan di Java Region yang tidak efisien sehingga bisa dilakukan efisiensi. Menarik kesimpulan dari hasil proyeksi untuk meningkatkan efisiensi karyawan yang tidak efisien.

SUMBER DATA Pengumpulan Informasi untuk menetukan input dan output

Menentukan unit penelitian

VARIABEL PENELITIAN

Menentukan Variabel penelitian Menentukan Input dan Output

LANGKAH ANALISIS

Analisis Data dengan DEA CCR

pemetaan tiap jenis pekerjaan berdasarkan banyaknya site yang bermasalah Proyeksi Perbaikan


Selesai

JUMLAH ORDER PEKERJAAN PADA MASING MASING AREA AREA

JUMLAH ORDER

JEMBER

4236

MADIUN

2561

MADURA

3742

MALANG

4063

SURABAYA 1

1387

SURABAYA 2

4624

Grand Total

20613

22%

21%

7%

12% 20%

18%

JEMBER

MADIUN

MADURA

MALANG

SURABAYA 1

SURABAYA 2

6%

5% 3%

3% 2%

2%

2%

BTS

1%

CME

1%

CORE

55%

1%

FO

58%

OTHERS

TRANSMISSION

54%

28% 17%

2%

21%

4% 2% SEMPU

20%

19%

15%

13%

13% 1%

3%

6%

JEMBER

5%

4% 5%

BANYUWANGI

26%27%

3%

2%

PROBOLINGGO

4%

3%

3%

3%

2%

2%

2%

2%

BTS

2%

CME

2%

CORE

FO

OTHERS

76%

75%

70%

TRANSMISSION

36% 27% 20% 7%

23% 9%

1%

SUMUR WELUT

6%

0% 1% 1%

20% 1%

0% 0%

5%

BUDURAN SIDOARJO BUMI CITRA FAJAR

18% 5%

0% 1% 1% KRIAN

Yodik Iwan Hartoyo Bihwi Norahman Agung Putra Wardhana Masrur Siherly Ardianta Abdul Waki Kurnia Karyadi Candra Aan Mahathir Mochamad N Yudi Bastiantoro Mohammad Taufiq Alamsyah Muhlis Marsetya Tri Mawardi Cahyadi Suhartono Yudistira Yonie Putra Suwarno Nur Haji Ridwan Mas Agus Pitrajaya Arief Susanto Muharnas Dwi Mukti Susanto Aditya Arie Wibowo Abrori Andi Muhammad A. Faiq El Hana Wawan Setyohadi Achmad J. Naim

100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 86.99 79.02 67.50 57.03 56.67 54.39 51.81 46.12 44.38 43.51 41.05 40.29 35.99 29.55 28.84 27.73 27.32 23.67 23.03 23.00 22.71 19.72 18.79 18.34 18.04 18.04 17.78 17.56 17.46 15.56 15.09 14.98 14.04 13.61 13.18 13.13 11.65 10.62 9.80 9.53 8.91 7.28 7.11 5.61 1.72 1.60

Kategori Efisiensi 100%

DMU Yodik Iwan, Muhammad Aziz, Hartoyo, Faisal Akli, Bihwi Nurohman, Bayu Kurniawan, dan Agung Putra Wardhana

76-99.99%

Kusparyono dan Masrur

51-75.99%

Tri Yulianto, Abdul Waki, Wawan Prasetyo, Siherly Ardianta, Very Wijayanto Kurnia Karyadi, Nurhadi Waluyo, Aan Mahatir, Faisal Hadi, Yudi BAstiantara, Moch. Samsul Arifin, M Taufiq A, Sujoko Wahyono, Muhlis, Candra Wilman, Marsetya, Firman Hidayat, Cahyadi, Ubaidillah, Suhartono, Miliyanto, Yudistira,

≤50.99%

Adi Priyo, Suwarno, Heru, Nurhaji, Sofyan Chakim, Agus Priajaya, Dwi Nur Edi, Arief, Edi santoso, Muharnas, Fidya, Dwi Mukti, Hariri, Aditya Arie, Dani Ari,

Abrori Andi, Bambang Sutrisno, A Faiq, Hendri Ansori, Wawan Setyobudi, dan Haman Nasihuddin

PERINGKAT EFISIENSI DMU 7 Karyawan Kusparyono Masrur Very W Siherly A Wawan P Abdul Waki Tri Yulianto Kurnia K Nurhadi W Aan Mahathir Faisal Hadi Yudi B Samsul Arifin M Taufiq A Sujoko W Muhlis Candra W Marsetya Tri Firman H Cahyadi Ubaidillah Suhartono Miliyanto

Efi-siensi 100% 86.99% 79.02% 67.50% 57.03% 56.67% 54.39% 51.81% 46.12% 44.38% 43.51% 41.05% 40.29% 35.99% 29.55% 28.84% 27.73% 27.32% 23.67% 23.03% 23.01% 22.72% 19.72% 18.79%

Pering-kat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

DMU Yudistira Adi Priyo Suwarno Heru M Nurhaji R Sofyan C Agus P Dwi Nur Arief S Edi S Muharnas Fidya A Dwi Mukti Hariri Aditya A Dani Ari Abrori A Bambang A. Faiq E Hendri A Wawan S Hamam N A J Naim

Efi-siensi 18.34% 18.04% 18.04% 17.78% 17.56% 17.47% 15.56% 15.09% 14.98% 14.04% 13.60% 13.19% 13.13% 11.65% 10.62% 9.80% 9.53% 8.91% 7.28% 7.11% 5.61% 1.72% 1.60%

Pering-kat 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

DMU dikatakan tidak efisien apabila DMU mempunyai nilai θ ≠ 1, ≠ 0 atau ≠ 0 yaitu 46 dari 53 karyawan dinyatakan tidak efisien, sehingga perlu dilakukan proyeksi untuk mengetahui variabel mana saja yang berpengaruh terhadap efisiensi.

Analisis hasil proyeksi 



Waktu pengerjaan BTS (X8)  Add New RBS Module, Maint. RBS, New BTSRehoming, Replace RBS Module yang mana ada beberapa parameter yang harus menggunakan alat tertentun sehingga pekerjaan cenderung mempunyai bobot tinggi. Waktu pengerjaan FO (X11)  Pekerjaan FO sendiri juga merupakan pekerjaan yang berbobot tinggi sehingga sangat berpengaruh terhadap efisiensi.

KESIMPULAN

SARAN

Order pekerjaan terbanyak ada di tiga wilayah yaitu Jember, Malang, dan Surabaya 2. Efisiensi kayawan dengan DMU sebanyak 53 diperoleh hasil bahwa karyawan yang sudah efisien ada 7 karyawan. Karwayan yang tidak efisien bisa diefisienkan dengan mengurangi variabel Waktu pengerjaan BTS (X8), waktu pengerjaan FO (X11) dan Waktu pekerjaan Other (X12).

KESIMPULAN

SARAN

 Perusahaan melakukan evaluasi kembali pada waktu dan overtime karyawan  Penelitian selanjutnya supaya digunakan data primer  Supaya tidak menggunakan variabel DMU yang terlalu banyak

DAFTAR PUSTAKA 

 

 



  

Aprilian, T ,2010. Produktifitas Tenaga Kerja pada Struktur Rangka Atap Baja, Skripsi Mahasiswa Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Hasibuan, 1984. Pengertian efisiensi karyawan dan kinerja karyawa. Iriani, 2010. pengukuran efisiensi kerja karyawan dengan DEA (Data Envelopment Analysis), Skripsi Mahasiswa Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Pruijt, 2003. Faktor- faktor sumber daya manusia yang mempengaruhi kinerja Karyawan . Ramanathan, R. 2003. An Introduction To Data Envelopment Analysis: A Tool For Performance Measurement. New Delhi: Sage Publications. Saputra, D. 2004. Penerapan Data Envelopment Analysis (DEA) untuk Membandingkan Efisiensi Unit Gawat Darurat (UGD)[skripsi]. Surabaya: Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Timpe, 1993 . Faktor- faktor internal yang mempengaruhi kinerja karyawan. Walpole, Ronald. Ilmu Peluang dan Statistika Untuk Insinyur dan Ilmuwan, ITB 1986. Yeni, Suparno, and Siswanto, N .2005. Penerapan Data Envelopment Analysis dalam Pemilihan Supplier dan Perbaikan Performansi Supplier. Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi II. Surabaya: Program Studi MMT-ITS.

Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X

Recommend Documents