i
PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI BAN MOTOR DENGAN PENDEKATAN PRODUKTIVITAS HIJAU (STUDI KASUS DI PT. XYZ)
RUM PUSPITA WIDHIARTI
DEPARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
ii
iii
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor dengan Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ) adalah benar karya saya dengan arahan dari dosen pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Februari 2014 Rum Puspita Widhiarti NIM F34090092
iv
ABSTRAK RUM PUSPITA WIDHIARTI. Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor dengan Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ). Dibimbing oleh MARIMIN dan MUHAMMAD ARIF DARMAWAN. Industri karet alam Indonesia memiliki produktivitas lebih rendah daripada negara produsen karet alam lainnya. Permasalahan produktivitas merupakan bagian penting dalam suatu industri sehingga tingkat produktivitas yang rendah membutuhkan peningkatan produktivitas. Penelitian ini bertujuan mendapatkan rumusan peningkatkan produktivitas proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas hijau. Penentuan strategi peningkatan produktivitas dihasilkan dari dua tahap analisis. Tahap pertama, analisis proses produksi dilakukan dengan memetakan setiap aliran proses menggunakan Green Value Stream Mapping (GVSM) dan neraca massa serta dilakukan perhitungan Green Productivity Index (GPI) kondisi awal. Tahap kedua, analisis keberlanjutan dilakukan dengan menggunakan teknik Multidimensional Scaling (MDS) dan dihasilkan tingkat keberlanjutan agroindustri ban motor. Setelah dilakukan analisis mendalam untuk mendapatkan rumusan peningkatan produktivitas barulah dilakukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Tingkat keberlanjutan dimensi ekonomi kurang berkelanjutan (KB) sedangkan tingkat keberlanjutan dimensi sosial dan lingkungan cukup berkelanjutan (CB). Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, GPI kondisi awal memiliki nilai sebesar 1.081 dengan nilai dampak lingkungan sebesar 1.073 dan nilai indikator ekonomi sebesar 1.160. Skenario terbaik yaitu pengendalian karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali menghasilkan nilai GPI sebesar 1.123 dengan nilai dampak lingkungan sebesar 1.040 dan nilai indikator ekonomi sebesar 1.168. Dibutuhkan analisis mendalam mengenai proses produksi ban motor dan sistem terpadu dalam pengukuran tingkat GP untuk kedepannya sehingga dapat menghasilkan skenario perbaikan yang lebih bagus. Kata kunci: AHP, Ban Motor, GPI, MDS
ABSTRACT RUM PUSPITA WIDHIARTI. Productivity Improvement of Mototcycle Tire Production Process with Green Productivity Approach (Case Study at PT. XYZ). Supervised by MARIMIN and MUHAMMAD ARIF DARMAWAN. Indonesian rubber Industries has the lower productivity among other rubber producer countries. Productivity issue was important part in the industry so low productuivity needed productivity improvement. The main objective of this research was to obtain productivity improvement formulation of motorcycle tire production process with green productivity approach. Research included two kinds of analysis. First, production process analysis was done by mapping each stream in production process used GVSM and mass balance also the initial GPI calculation. Second, sustainability analysis using MDS and produced
v
sustainability degree of motorcycle tire agroindustry. After further analysis to obtain productivity improvement formulation, then AHP applied to weigh the improvement alternative. Sustainability index of economic dimension was less sustain (LS) meanwhile sustainability index of social and environment were sustain enough (SE). Based on the overall analysis, the GPI initial was 1.081 with environmental impact was 1.073 and economic indicator was 1.160. Best scenario which was raw materials characteristics control also reuse of water and material obtained GPI value 1.123 with environmental impact was 1.040 and economic indicator was 1.168. On future, GP measurement needed depth analysis of motorcycle tire production process and integration system so could produced better improvement scenario. Keywords: AHP, GPI, MDS, Motorcycle Tire
vi
vii
PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PROSES PRODUKSI BAN MOTOR DENGAN PENDEKATAN PRODUKTIVITAS HIJAU (STUDI KASUS DI PT. XYZ)
RUM PUSPITA WIDHIARTI
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Pertanian pada Departemen Teknologi Industri Pertanian
DEPARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
viii
ix
Judul Skripsi : Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor dengan Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ) Nama : Rum Puspita Widhiarti NIM : F34090092
Disetujui oleh
Prof Dr Ir Marimin, Msc Pembimbing I
M. Arif Darmawan, STP MT Pembimbing II
Diketahui oleh
Prof Dr Ir Nastiti Siswi Indrasti Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
x
PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan April 2013 ini ialah Produktivitas Hijau, dengan judul Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor dengan Pendekatan Produktivitas Hijau (Studi Kasus di PT. XYZ). Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada pihakpihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini yaitu : 1. Bapak Prof Dr Ir Marimin, Msc dan Bapak M. Arif Darmawan, STP MT selaku Pembimbing Akademik atas perhatian dan bimbingannya selama penelitian dan penyelesaian skripsi serta Ibu Prof Dr Ir Nastiti Siswi Indrasti yang telah banyak memberikan saran dalam skripsi ini. 2. Bapak Wayah SW, selaku Direktur PT. XYZ, Ibu Niken SR, Bapak Sunarto, Bapak Asep serta Bapak Widiyarto atas bimbingan dan bantuannya dalam pengumpulan data selama penelitian. 3. Bapak Dr Ir Muslich, Msi; Bapak Budi Sentioko, ST; dan Bapak Joko Suratno, ST selaku narasumber terkait wawancara dalam penelitian ini. 4. Ayahanda Drs Sugiyarto, ibunda Ir Lies Widoworo Satiti, dan adinda Rien Kuntum Widhiarti atas doa dan dukungan tanpa henti kepada penulis. 5. Seluruh member INFINITE yang telah memberikan dukungan melalui karyanya. 6. Teman-teman TIN IPB 46 dan Kost Putri Jaika Badoneng atas doa dan dukungannya. 7. Semua pihak yang telah ikut berdoa dan memberikan motivasi dalam penulisan skripsi ini yang tidak bisa disebutkan satu per satu. Semoga tulisan ini bermanfaat dan memberikan kontribusi nyata terhadap pengembangan ilmu pengetahuan dalam bidang industri karet Indonesia.
Bogor, Februari 2014 Rum Puspita Widhiarti
xi
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL
ix
DAFTAR GAMBAR
ix
DAFTAR LAMPIRAN
ix
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
2
Tujuan Penelitian
2
Ruang Lingkup Penelitian
2
TINJAUAN PUSTAKA
3
Karet
3
Ban Motor
3
Neraca Massa
3
Produktivitas
4
Produktivitas Hijau (Green Productivity)
5
Green Productivity Index (GPI)
5
Green Value Stream Mapping (GVSM)
6
Analytical Hierarchy Process (AHP)
6
Multidimensional Scaling (MDS)
7
METODE
8
Kerangka Pemikiran
8
Proses Produksi dan Kebutuhan Bahan
9
Pengukuran Produktivitas Hijau
10
Peningkatan Produktivitas
12
Analisis Keberlanjutan
12
Pendekatan Sistem
13
Penetapan Responden
13
Tata Laksana Penelitian
13
HASIL DAN PEMBAHASAN
14
Proses Produksi dan Neraca Massa Proses Produksi Ban Motor
14
Current State Green Stream Map Produksi Ban Motor
19
xii
Pengukuran Produktivitas
20
Analisis Keberlanjutan
21
Analisis Peningkatan Produktivitas
25
Peningkatan Produktivitas Hijau
27
Evaluasi Simulasi Skenario Perbaikan
28
Analisis Implikasi Manajerial
32
SIMPULAN DAN SARAN
33
Simpulan
33
Saran
34
DAFTAR PUSTAKA
34
LAMPIRAN
37
RIWAYAT HIDUP
58
xiii
DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Tujuh sumber pembangkit limbah (Wills 2009) Proses pencampuran pada tiap mesin Banburry Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau (seven green wastes) Perhitungan nilai rendemen pengeluaran scrap Kategori nilai indikator keberlanjutan agroindustri ban motor Kategori indeks keberlanjutan Indeks keberlanjutan berdasarkan analisis MDS Hierarki perhitungan bobot level 5 (alternatif) penentuan strategi Skenario rancangan alternatif strategi peningkatan produktivitas Perbandingan indeks ketiga rancangan perbaikan
10 15 19 20 22 23 23 27 29 30
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5
Diagram alir kerangka berpikir Tahapan pengukuran produktivitas hijau Tahapan peningkatan produktivitas Diagram alir proses produksi ban motor Green value stream mapping proses produksi ban motor di PT. XYZ (current state)
6 Diagram layang indeks keberlanjutan 7 Struktur hierarki penentuan strategi peningkatan produktivitas dengan pendekatan produktivitas hijau 8 Rancangan upaya peningkatan produktivitas 9 Diagram perbandingan indeks rancangan perbaikan 10 Peta aliran material (GVSM future state) 11 Urutan langkah peningkatan produktivitas proses produksi ban motor 12 Ilustrasi pengurangan dampak lingkungan dalam kegiatan peningkatan produktivitas proses produksi ban motor
9 10 12 17 18 24 26 29 30 31 32 33
DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5
Perhitungan variabel dampak lingkungan Standar mutu ban sepeda motor berdasarkan SNI 06-0101-2002 Tampilan hasil penghitungan analisis keberlanjutan Tabel perhitungan biaya kebutuhan proses produksi ban motor Tampilan pengisian model AHP penentuan strategi peningkatan produktivitas 6 Keseluruhan perhitungan skenario 7 Petunjuk instalasi perangkat lunak
37 38 39 44 46 47 55
1
PENDAHULUAN Latar Belakang Karet alam (Hevea barisiliensis) merupakan komoditas yang penting peranannya bagi perekonomian dari sub-sektor perkebunan karena memberikan kontribusi pada peningkatan devisa Indonesia. Nilai ekspor dari sektor industri pengolahan karet berada di peringkat empat pada tahun 2012 (Kementrian Perindustrian 2013). Berdasarkan data Direktorat Jenderal Perkebunan Indonesia, total luas perkebunan karet di Indonesia hingga tahun 2011 mencapai 3.45 juta Ha. Indonesia merupakan negara produsen karet alam terbesar kedua di dunia (sekitar 28% dari produksi karet dunia di tahun 2010) setelah Thailand (sekitar 30%) (Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian 2011). Agroindustri, seperti halnya industri yang lain, baik yang menghasilkan produk dalam bentuk barang atau produk dalam bentuk jasa, agar dapat berkembang atau paling tidak tetap bertahan di era persaingan global dituntut untuk selalu meningkatkan produktivitas usahanya (Machfud 1999). Rendahnya tingkat produktivitas dapat mempengaruhi tingkat profitabilitas perusahaan. Apabila perusahaan memiliki tingkat profitabilitas yang tinggi sedangkan tingkat produktivitasnya rendah, maka yang akan terjadi adalah tingkat profitabilitas tidak akan berlanjut dalam jangka panjang, dalam jangka panjang produktivitas yang rendah akan menggerogoti keuntungan perusahaan (Gaspersz 2000). Hal ini menjadikan penting bagi perusahaan untuk melakukan pengukuran produktivitas pada usahanya. Kebijakan ekonomi saat ini yang hanya menitikberatkan pada pertumbuhan ekonomi dan produktivitas tanpa memperhatikan aspek lingkungan menyebabkan kerugian berupa dampak lingkungan yang tidak dapat diubah. Kebutuhan penggunaan sumber daya yang efisien dan kebijakan serta perilaku lingkungan perusahaan yang ramah lingkungan kini telah diakui di seluruh dunia. Kinerja suatu perusahaan tidak lagi dapat dievaluasi berdasarkan parameter ekonomi saja, karena saat ini kinerja perusahaan juga harus terintegrasi dengan kinerja lingkungan (Saxena et al. 2003). Industri karet alam Indonesia memiliki produktivitas yang rendah bila dibandingkan dengan produktivitas negara tetangga yang juga merupakan penghasil karet alam terbesar dunia yakni Thailand (Wiguna 2012). Peningkatan produktivitas industri karet alam dapat dilakukan melalui pendekatan produktivitas hijau. Selain dapat meningkatkan produktivitas juga dapat meningkatkan nilai jual produk karet alam tersebut dikarenakan dalam proses produksinya memperhatikan dimensi lingkungan. Dengan lebih memperhatikan aspek lingkungan maka produk yang dihasilkan akan bersifat lebih ramah lingkungan dan menurunkan limbah yang dihasilkan. Hal ini dapat menyebabkan harga pokok produk yang lebih rendah dan memiliki nilai ramah lingkungan. Wiguna (2012) melakukan penentuan strategi peningkatan produktivitas proses produksi karet alam dan terdapat beberapa prioritas yang dapat dijadikan rekomendasi kebijakan bagi perusahaan. Rekomendasi ini meliputi perbaikan kegiatan manajemen pabrik dan peningkatan kualitas SDM. Rekomendasi ini juga sudah meliputi aspek perbaikan dengan pendekatan green productivity yang
2 bertujuan meminimalisasi dampak lingkungan. Selain itu, untuk mengetahui bagaimana tingkat keberlanjutan dan pengaruhnya terhadap dimensi sosial, maka dilakukan pengukuran tingkat keberlanjutan dengan menggunakan teknik Multidimensional Scaling (MDS). Salah satu produk turunan dari karet alam adalah ban motor. Sistem pengukuran produktivitas produksi pada ban motor merupakan faktor penting dalam pengembangan dan optimalisasi pencapaian produktivitas pada produksi ban motor. Melalui pengukuran tingkat pencapaian produktivitas ini, maka selanjutnya dapat dilakukan analisis perbaikan untuk meningkatkan produktivitas pada proses produksi ban motor. Analisis ini dapat dijadikan sebagai salah satu dasar dalam kegiatan pengambilan keputusan yang berkaitan dengan optimalisasi produktivitas produksi ban motor dan peningkatan produktivitas serta aspek lingkungan pada produksi ban motor. Perumusan Masalah Produktivitas merupakan salah satu aspek yang memiliki peranan penting dalam industri. Demikian pula pada industri hilir karet alam seperti industri ban motor. Produktivitas harus ditingkatkan atau tetap dipertahankan agar dapat bertahan dalam persaingan antar industri. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan peningkatan produktivitas dengan pendekatan produktivitas hijau. Selain itu juga dilakukan analisis keberlanjutan untuk mengetahui tingkat keberlanjutan dari industri ban motor. Tujuan Penelitian Tujuan utama penelitian ini adalah mendapatkan rumusan peningkatkan produktivitas dari proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas hijau. Tujuan antara dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi produktivitas hijau pada proses produksi ban motor, mengukur dan mengevaluasi tingkat produktivitas hijau pada proses produksi ban motor, merumuskan model sistem perancangan peningkatan produktivitas pada proses produksi ban motor melalui pendekatan konsep produktivitas hijau, menentukan strategi peningkatan produktivitas hijau pada proses produksi ban motor, dan mengetahui tingkat keberlanjutan dari agroindustri ban motor. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini mencakup analisis tingkat produktivitas produksi pada produk hilir karet alam dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, identifikasi model rancangan sistem peningkatan produktivitas produksi pada produk hilir karet alam, penerapan produktivitas hijau sebagai solusi peningkatan produktivitas produksi pada produk hilir karet alam, analisis dan penentuan strategi peningkatan produktivitas produksi pada ban motor, serta analisis tingkat keberlanjutan industri ban motor.
3
TINJAUAN PUSTAKA Karet Karet adalah polimer hidrokarbon yang terbentuk dari emulsi kesusuan (dikenal sebagai lateks) di getah beberapa jenis tumbuhan tetapi dapat juga diproduksi secara sintetis. Sumber utama karet adalah pohon karet Hevea brasiliensis (Euphorbiaceae). Penyadapan lateks dapat dilakukan dengan mengiris sebagian dari kulit batang (Setyamidjaja 1993). Karet alam mempunyai daya lentur yang tinggi, kekuatan tensil, dan dapat dibentuk dengan panas yang rendah. Daya tahan karet terhadap benturan, goresan, dan koyakan sangat baik, namun karet alam tidak begitu tahan terhadap faktor-faktor lingkungan, seperti oksidasi dan ozon. Karet alam juga mempunyai daya tahan yang rendah terhadap bahanbahan kimia seperti bensin, minyak tanah, bensol, pelarut lemak (degreaser), pelarut, pelumas sintetis, dan cairan hidrolik. Sifat fisik dan daya tahan karet menyebabkan karet alam dipakai untuk produksi-produksi pabrik yang membutuhkan kekuatan yang tinggi dan panas yang rendah (misalnya ban pesawat terbang, ban truk raksasa, dan ban-ban kendaraan) dan produksi-produksi teknik lain yang memerlukan daya tahan sangat tinggi (Sppilance 1989). Pada abad ke20, sejak ditemukannya mobil, permintaan akan karet mengalami lonjakan. Hal ini menyebabkan karet alam menjadi benda langka, sehingga ditemukanlah karet sintesis sebagai gantinya (Kawashima 2007 dalam Pasaribu 2008). Ban Motor Ban motor merupakan salah satu produk turunan dari karet alam. Bahan baku utama ban motor yaitu polimer; sedangkan bahan pendukung antara lain activator, antioksidan, softeners, dan carbon black. Karet yang digunakan pada manufaktur ban adalah polimer thermal set. Polimer tersebut memiliki bahan tambahan beraneka ragam yang memiliki fungsi berbeda. Bahan-bahan utama pada polimer yang digunakan pada produksi ban antara lain karet alam, karet sintetik, poliisoprene, polibutadiena, dan styrene butadiena. Activator yang biasa digunakan dalam proses produksi ban antara lain zinc oxide, asam stearat, magnesium oksida, litharge, amines, dan amine soaps. Fungsi dari activator untuk mengaktifkan sulfur dalam pembentukan ikatan sulfur yang dibutuhkan pada vulkanisasi karet. Antioksidan berfungsi untuk mencegah perusakan ikatan pada karet, dengan cara melindungi ban dari oksigen dan ozon yang nantinya akan berikatan dengan radikal bebas. Softeners seperti peptizers, catalytic plasticizers, umumnya thiophenols, dan disulfida ditambahkan dengan tujuan meningkatkan kinerja karet selama proses awal sebelum vulkanisasi. Carbon black dapat disebut sebagai bahan pengisi ideal bagi ban karena memberikan warna hitam yang menarik dan memiliki daya tahan terhadap bahan tambahan lainnya seperti antioksidan (University of California Riverside 2006). Neraca Massa Neraca massa atau neraca berat (weight balance) seringkali disebut sebagai neraca material dalam industri kimia. Suatu neraca massa dapat bermakna tanpa
4 adanya neraca energi, tetapi sebaliknya suatu neraca energi membutuhkan pengetahuan tentang massa dan komposisi dari semua aliran yang ada dalam neraca. Kombinasi dari neraca massa dan neraca energi merupakan suatu alat yang penting untuk evaluasi yang efektif terhadap proses rutin suatu industri kimia (Clausen dan Mattson 1978). Neraca massa dibuat berdasarkan konsep hukum kekekalan (konservasi) materi yang menyatakan bahwa atom-atom tidak dapat atau dihancurkan. Atomatom yang masuk ke dalam suatu sistem terakumulasi dalam sistem atau meninggalkannya. Jika tidak terjadi akumulasi dalam sistem maka jumlah dari total massa memasuki sistem sama dengan jumlah dari total massa meninggalkan sistem. Secara umum rumusan dari neraca massa didefinisikan sebagai jumlah input sama dengan jumlah output. Produktivitas Produktivitas merupakan perbandingan antara efektivitas pelaksanaan tugas dengan efisiensi penggunaan sumber-sumber daya. Efektivitas diartikan sebagai suatu ukuran yang memberikan gambaran seberapa jauh target yang dapat tercapai baik secara kuantitas maupun waktu sedangkan efisiensi merupakan suatu ukuran dalam membandingkan penggunaan masukan input yang direncanakan dengan penggunaan masukan yang sebenarnya dilakukan. Semakin besar nilai persentase pencapaian target, maka semakin tinggi tingkat efektivitasnya. Rasio efisiensi mudah untuk diukur, baik dengan dasar penghitungan berupa waktu, uang, atau unit lainnya. Efektivitas disisi lain merupakan istilah yang lebih tersebar dan sulit untuk diukur pada berbagai kondisi. Efektivitas menggambarkan tingkatan hasil yang dicapai, efisiensi menggambarkan seberapa baik pemanfaatan dari sumber daya pada proses transformasi. Definisi yang sedemikian rupa dapat mengarah kepada konsep yang menarik karena biasanya tidak ada batasan akan seberapa efektif suatu organisasi dapat tercapai. Jackson (2000) menyatakan bahwa fokus utama pada efisiensi bukan merupakan cara yang membuahkan hasil nyata untuk meningkatkan produktivitas. Sayangnya fokus utama sedemikian rupa yang sering terjadi di industri, terutama saat terjadi aktivitas pengurangan biaya. Kombinasi nilai yang tinggi dari efisiensi dan efektivitas pada proses transformasi akan mengarah kepada produktivitas yang tinggi. Dengan demikian, terdapat kemungkinan suatu sistem yang efektif namun tidak efisien, begitu pula terdapat kemungkinan suatu sistem yang efisien namun tidak efektif (Tangen 2002). Menurut Al-Darrab di dalam Gandhi et al. (2006) produktivitas dapat ditingkatkan dengan lebih banyak melakukan perbaikan sumber daya secara efektif dan efisien untuk menghasilkan output yang diinginkan. Hal yang dapat dilakukan untuk meningkatkan produktivitas, diantaranya adalah penerapan teknologi produksi maju untuk meningkatkan output dan mengurangi input melalui kegiatan minimasi limbah. Sumanth di dalam Gaspersz (2000) memperkenalkan suatu konsep formal yang disebut sebagai siklus produktivitas untuk dipergunakan dalam peningkatan produktivitas terus-menerus. Ada empat tahap daur yang saling berkaitan dan berkesinambungan, yaitu : 1. Pengukuran Produktivitas 3. Perencanaan Produktivitas 2. Evaluasi Produktivitas 4. Perbaikan Produktivitas
5 Dalam peningkatan produktivitas perlu diketahui unsur-unsur yang terkait yaitu kualitas, efektivitas dan efisiensi (Sumanth di dalam Gaspersz 2000). Naik turunnya tingkat produktivitas disebabkan oleh faktor pada pihak manajemen, karena pihak manajemen merupakan faktor yang paling berpengaruh, terutama dalam proses perencanaan dan penjadwalan, pengaturan beban kerja, kejelasan instruksi kerja dan evaluasi, serta dalam menumbuhkan motivasi kerja dan loyalitas pekerja terhadap institusi. Produktivitas Hijau (Green Productivity) Produktivitas hijau merupakan suatu strategi peningkatan produktivitas dan capaian lingkungan untuk keseluruhan yang berlandaskan pada pengembangan sosial ekonomi. Faktor-faktor dari aplikasi produktivitas terdiri atas alat pada manajemen lingkungan, teknik, dan teknologi untuk mengurangi dampak yang mempengaruhi lingkungan yang diakibatkan dari aktivitas perusahaan atau organisasi. Secara fungsional produktivitas hijau bertujuan memastikan tingkat keuntungan bagi organisasi atau perusahaan (tingkat profitabilitas), meningkatkan mutu hidup, dan mengurangi dampak lingkungan (APO 2006). Tiga kunci utama dalam pelaksanaan produktivitas hijau adalah strategi, produktivitas, dan capaian lingkungan. Tujuan dari produktivitas hijau adalah untuk menghasilkan capaian lingkungan yang menggunakan sumber daya dan energi material yang lebih sedikit, sehingga akan berdampak pada minimasi pemborosan. Dengan kata lain maka akan lebih efektif dan efisien dalam proses kerja yang dilakukan (Putra 2012). Dari hal ini, maka pihak perusahaan atau organisasi dapat mempertimbangkan untuk selalu menurunkan tingkat penggunaan sumber daya dan energi yang digunakan. Manfaat pelaksanaan produktivitas hijau, diantaranya meliputi peningkatan efisiensi, penggunaan sumber daya yang optimal, penurunan biaya-biaya produksi, pengurangan biaya-biaya untuk perawatan barang-barang sisa stok, dan bahkan pengurangan atau penghapusan hutang-hutang jangka panjang dalam perusahaan atau organisasi. Penerapan konsep produktivitas hijau berarti menerapkan suatu konsep penggunaan sumber daya yang lebih sedikit dan lebih efisien dalam pemanfaatan semua sumber daya yang terlibat, serta memastikan bahwa semua output memiliki tujuan penggunaan. Perubahan harapan pasar di masa sekarang mengharuskan adanya proses pengelolaan lingkungan yang baik sebagai bentuk permintaan harapan pelanggan, selain dari harapan akan kualitas, pasokan, pengiriman, teknologi, kesehatan dan keselamatan, serta biaya (APO 2006). Green Productivity Index (GPI) Pendekatan kuantitatif dan sistematis perlindungan lingkungan diperlukan untuk mengidentifikasi masalah serta menyoroti penerapan keunggulan program lingkungan, teknologi, strategi, dan pendekatan yang dilakukan. Green Productivity Index (GPI) atau indeks produktivitas hijau digunakan untuk mengisi kesenjangan panjang yang ada dalam evaluasi kinerja lingkungan dan juga menawarkan langkah kecil ke arah pendekatan yang lebih kuat dan kuantitatif untuk pengambilan keputusan lingkungan. GPI didefinisikan sebagai rasio sistem produktivitas terhadap dampak lingkungannya (Hur et al. 2004). Produktivitas
6 didefinisikan sebagai rasio perbandingan antara harga jual produk terhadap biaya produksi. Green Value Stream Mapping (GVSM) Pada penelitian Putra (2012), Bangkit (2012), Saputra (2012), Darmawan et al. (2012) dan Marimin et al. (2013) digunakan metode GVSM dalam memetakan aliran proses yang terjadi. Metode pemetaan baru yang merupakan pengembangan dari peta aliran nilai (VSM) dikenal di dalam konsep pendekatan yang memperhatikan aspek lingkungan. Metode pemetaan ini dikembangkan oleh Wills (2009), yang dikenal dengan metode pemetaan aliran material hijau atau green value stream mapping (GVSM) sebagai prinsip green intentions. Pada konsep peta aliran material (VSM) dikenal tujuh sumber pembangkit limbah terdiri dari inventori, perpindahan, kerusakan produk, transportasi, produksi berlebih, selisih berlebih proses, dan waktu menunggu. Salah satu penggunaan VSM untuk analisis aliran produksi yang dilakukan oleh Rahani dan Al-Ashraf (2012). Dalam GVSM dikenal tujuh sumber pembangkit limbah hijau yang terdiri atas pemakaian energi, air, material, sampah, transportasi, emisi, dan biodiversitas. Sama halnya dengan konsep VSM, pemetaan GVSM juga memiliki dua jenis pemetaan, yaitu pemetaan saat ini (current state) dan pemetaan masa mendatang (future state). Secara khusus, diusulkan metodologi sistematis GVSM menganggap semua kegiatan dalam value stream atau operasi bisnis dan menentukan apakah, dari perspektif lingkungan (dibandingkan dengan pelanggan dalam konteks lean VSM), masing-masing kegiatan, proses, operasi, atau hal yang positif, baik, atau berharga. Jika tidak, itu dianggap boros dan harus diubah atau dihilangkan. Tujuannya adalah untuk memindahkan organisasi terhadap keberlanjutan dengan berfokus pada pengurangan "limbah hijau" yang berdampak lingkungan (Wills 2009). Peta value stream pertama kali dikembangkan oleh Manajemen Operasi Divisi Toyota Motor Corporation, Toyota City, Jepang, pada akhir 1980-an. Nilai value stream mengidentifikasi cara untuk mendapatkan material dan aliran informasi tanpa adanya gangguan, meningkatkan produktivitas dan daya saing, serta membantu orang menerapkan sistem daripada terpaku pada isolasi proses perbaikan (Womack dan Jones 1996). Selama lebih dari sepuluh tahun, peta value stream telah diterapkan terutama untuk kegiatan manufaktur (Emiliani dan Stec 2004). Saat ini peta value stream telah digunakan untuk memahami aliran bahan dan informasi dalam kegiatan perkantoran, seperti entry order, pengembangan produk baru, dan pelaporan keuangan. Peta value stream membantu orang melihat hasil samping yang ada dalam proses bisnis, di mana limbah didefinisikan sebagai suatu kegiatan atau perilaku yang menambahkan biaya tetapi tidak menambah nilai. Ada dua jenis peta value stream, yaitu peta yang menggambarkan keadaan saat ini (current state) dan keadaan di masa depan (future state). Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada tahun 1970-an Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton School of Business mengembangkan Analytical Hierarchy Process AHP untuk mengorganisir informasi dan pendapat ahli dalam memilih alternatif yang paling disukai
7 (Marimin dan Maghfiroh 2010). Suatu persoalan akan diselesaikan dengan menggunakan AHP dalam suatu kerangka pemikiran yang terorganisir, sehingga dapat diekspresikan untuk mengambil keputusan yang efektif atas persoalan tersebut. Persoalan yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya. Saaty (1991) menyatakan bahwa terdapat tiga prinsip di dalam metode AHP. Prinsip pertama ialah penyusunan hierarki, yaitu menguraikan permasalahan yang kompleks menjadi elemen pokoknya, lalu prinsip kedua ialah penentuan prioritas, yaitu menentukan peringkat elemen-elemen menurut kepentingannya, serta prinsip ketiga ialah konsistensi logis, yaitu menjamin bahwa semua elemen dikelompokkan dan diperingkatkan secara logis. Menurut Fewidarto (1996) AHP dapat diterapkan untuk memecahkan masalah-masalah yang terukur maupun yang memerlukan suatu pendapat. Penggunaan pendapat dalam memecahkan masalah dilakukan dengan membandingkan elemen-elemen secara berpasangan (pairwise comparison). Penilaian dilakukan dengan cara memberikan bobot dan membandingkan antara satu elemen dengan elemen lain berdasarkan skala komparasi yang telah ditetapkan. Tahap berikutnya adalah melakukan sintesis terhadap hasil penilaian yang dilakukan untuk menentukan elemen mana yang memiliki prioritas tertinggi dan terendah. Multidimensional Scaling (MDS) Pembangunan berkelanjutan menurut dokumen Burtland Our Common Future yaitu pembangunan yang dapat memenuhi generasi sekarang tanpa mengurangi kemampuan generasi mendatang untuk memenuhi kebutuhannya (WCED 1987). Keberlanjutan ini membutuhkan pengetahuan yang luas (wide recognition) dalam bentuk sebuah integrasi yang mencakup aspek ekologi, sosial, ekonomi, dan institusi (Teniwut 2012). Keberlanjutan memiliki banyak definisi data diukur melalui berbagai cara (Murillas et al. 2008). Salah satu teknik yang digunakan dalam pengukuran tingkat keberlanjutan adalah Multidimensional Scaling (MDS). Teknik MDS merupakan teknik statistika untuk menvisualisasikan ketakmiripan (dissimilarity) dari obyek yang bersifat kuantitatif (metric) maupun kualitatif (non-metric) ke dalam ruang berdimensi rendah, umumnya 2 dimensi. Kegunaan MDS adalah menyajikan obyek-obyek secara visual berdasarkan kemiripan yang dimiliki. Salah satu teknik yang digunakan pada pengukuran tingkat keberlanjutan adalah teknik rapfish. Pada tahun 1998 teknik MDS digunakan oleh Fisheries Centre at the University of British Columbia, Kanada untuk mengembangkan teknik rapfish. Teknik rapfish adalah teknik penilaian keberlanjutan perikanan menggunakan sejumlah atribut yang bersifat multidisipliner. Beberapa rekayasa dilakukan pada rapfish sehingga visualisasi obyek dapat menggambarkan tingkat keberlanjutan secara efektif dan akurat (Kavanagh dan Pitcher 2004). Prinsip aplikasi rapfish berbasis indikator dengan pendekatan penyelesaian berbasis MDS. Beberapa kelebihan rapfish menurut Nijkamp (1980); Fauzi dan Anna (2002) yaitu: 1) Rapfish dapat mengukur dan menggambarkan kondisi lestari sumberdaya di suatu tempat atau wilayah; 2) Pendekatan Rapfish dapat menganalisis seluruh aspek keberlanjutan dari perikanan secara sederhana dan
8 menyeluruh; 3) Rapfish merupakan metode multivariate yang dapat menangani data yang non metric; 4) Keragaman multi dimensi dapat diproyeksikan bidang yang lebih sederhana dan mudah dipahami; 5) Rapfish dapat dijadikan alat untuk menentukan snapshot atau analisis awal untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai status keberlanjutan sumberdaya yang sesuai dengan FAO code of conduct; 6) Rapfish dapat dijadikan sebagai acuan untuk mengevaluasi kondisi perikanan suatu wilayah secara cepat. Kelemahan dari Rapfish adalah harus diperhatikan adanya aspek ketidakpastian. Hal ini bisa disebabkan oleh dampak dari kesalahan dalam skoring akibat minimnya informasi; serta dampak dari keragaman dalam skoring akibat perbedaan penilaian, kesalahan dalam entri data. Teknik rapfish sering digunakan pada bidang perikanan seperti yang dilakukan oleh Tesfamichael dan Pitcher (2006), serta Murillas et al. (2008). Namun teknik rapfish juga dapat digunakan pada beberapa bidang non-perikanan seperti pada pengukuran keberlanjutan penanaman padi yang dilakukan oleh Evi et al. (2013), analisis keberlanjutan wilayah perbatasan Kalimantan Barat – Malaysia untuk pengembangan kawasan agropolitan (studi kasus kecamatan dekat perbatasan Kabupaten Bengkayang) oleh Thamrin et al. (2007), analisis keberlanjutan manajemen pertambangan pada konstruksi material di Sungai Jeneberang, Sulawesi Selatan oleh Anas et al. (2013), dan analisis keberlanjutan untuk rantai pasok Kopi Gayo oleh Jaya et al. (2013). Analisis yang menyertai MDS adalah analisis sensitivitas (leverage) dan analisis ketidakpastian (montecarlo). Analisis montecarlo merupakan analisis untuk menduga pengaruh galat (error) acak dalam proses analisis yang dilakukan pada selang kepercayaan 95%. Hasil analisis mengindikasikan bahwa 1) kesalahan pembuat skor dalam setiap atribut relatif kecil; 2) variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relatif kecil; 3) proses analisisnya stabil; 4) kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari. Analisis sensitivitas dilakukan untuk melihat indikator apa yang paling sensitif atau peka memberikan kontribusi terhadap indeks keberlanjutan. Analisis dilakukan dengan melihat perubahan ordinasi apabila sejumlah indikator atau atribut dihilangkan dari analisis. Pengaruh setiap atribut atau indikator dilihat dalam bentuk perubahan Root Mean Square (RMS) ordinasi, khususnya pada aksis horizontal atau skala keberlanjutan. Semakin besar nilai perubahan RMS akibat hilangnya suatu atribut atau indikator, semakin besar pula peranan atribut tersebut dalam pembentukan indeks keberlanjutan atau sebaliknya.
METODE Kerangka Pemikiran Industri hilir karet alam mencakup pengolahan bahan baku karet alam olahan menjadi produk olah siap jual. Di dalam proses produksinya, industri hilir karet alam menggunakan jenis sumberdaya yang berjumlah besar. Hal ini dilakukan dalam tujuan memperbesar tingkat produktivitas capaian pabrik. Di sisi lain, proses produksi ini mengakibatkan timbulnya berbagai jenis limbah hasil pengolahan yang seharusnya dapat diminimalisir dengan menggunakan sumberdaya bahan baku secara efisien. Penanganan limbah pengolahan
9 memerlukan biaya tersendiri, sehingga dapat meningkatkan kebutuhan biaya produksi pada proses produksi ban motor. Pada tahap analisis produksi ban motor, dilakukan identifikasi kegiatan yang memiliki pengaruh terhadap capaian tingkat produktivitas proses produksi ban motor dengan menggunakan neraca massa dan GVSM. Melalui pemetaan ini, maka didapatkan sumber material yang berpotensi sebagai sumber pembangkit limbah yang dapat dijadikan dasar dalam pengukuran produktivitas. Pada tahap selanjutnya diperoleh nilai environmental indicator dan economic indicator yang digunakan dalam perhitungan produktivitas hijau. Tahap analisis keberlanjutan diukur menggunakan teknik MDS. Kerangka pemikiran diilustrasikan pada Gambar 1. Mulai Pendekatan Lean & Green Production dengan GVSM
Environmental Indicators
Analisis Proses Produksi dan Kebutuhan Bahan
Neraca Massa
Analisis Pengukuran Produktivitas Hijau
GPI
Perhitungan Produktivitas Hijau
Economic Indicators
Analisis Keberlanjutan
MDS
Analisis Strategi Peningkatan Produktivitas Hijau
AHP
Peningkatan Produktivitas Hijau
GPI
Selesai
Gambar 1 Diagram alir kerangka berpikir Peningkatan produktivitas proses produksi ban motor melalui pendekatan produktivitas hijau dilakukan dengan cara meminimalisir atau mengeliminasi penggunaan sumberdaya yang memiliki dampak dan pengaruh terhadap kondisi lingkungan. Penentuan strategi peningkatan produktivitas yang tepat diperoleh melalui metode AHP, yang dapat mengorganisir informasi dan pendapat ahli dalam memilih suatu alternatif strategi terbaik. Hasil simulasi penerapan strategi terpilih kemudian diskenariokan ke dalam GVSM, untuk memperhitungkan nilai future GPI. Proses Produksi dan Kebutuhan Bahan Analisis proses produksi ban motor dilakukan dengan pembuatan neraca massa dan GVSM. Kaitannya dengan produkivitas hijau, neraca massa dapat
10 mengidentifikasi jumlah limbah yang dikeluarkan pada suatu sistem (Wiguna 2012). Neraca massa dibuat berdasarkan beberapa tahap, yaitu menggambarkan aliran proses yang telah disederhanakan dalam bentuk diagram; menempatkan data-data yang tersedia pada aliran proses yang telah dibentuk dalam suatu diagram menggunakan satuan unit tertentu (Metric System atau the American Engineering System); membuat skema persamaan kimia untuk reaksi kimia yang terjadi di dalam proses; dan memilih basis yang digunakan untuk perhitungan (Clausen dan Mattson 1978). Pemetaan aliran proses produksi ban motor ditujukan untuk mengidentifikasi timbulnya waste pada proses produksi yang berimplikasi pada penurunan produktivitas industri. Pada GVSM diidentifikasi tujuh sumber pembangkit limbah yang terdiri atas pemakaian energi, air, material, sampah, transportasi, emisi, dan biodiversitas. Tujuh sumber pembangkit limbah tersebut dijelaskan pada Tabel 1. Tabel 1 Tujuh sumber pembangkit limbah (Wills 2009) Limbah Definisi dari Limbah Energi Biaya untuk mengkonsumsi lebih banyak energi dari yang dibutuhkan dari sumber yang berdampak negatif lingkungan Air Biaya untuk menggunakan air lebih dari yang dibutuhkan Material Penggunaan bahan-bahan yang dirancang menjadi produk yang berakhir di TPA daripada digunakan kembali Sampah Biaya untuk membayar sesuatu yang memiliki dampak negatif terhadap lingkungan jika Anda membuangnya Transportasi Biaya karena perjalanan yang menghasilkan dampak negatif pada lingkungan dari pembakaran bahan bakar fosil Emisi Biaya yang terkait dengan pembuangan polutan di lokasi Biodiversitas Biaya yang terkait dengan kerusakan langsung flora, fauna, dan organisme yang dihasilkan dari pembangunan infrastruktur Pengukuran Produktivitas Hijau Tahap pengukuran tingkat produktivitas dilakukan setelah didapatkan data tujuh sumber pembangkit limbah dari hasil identifikasi melalui GVSM. Tahapan pengukuran produktivitas ini mengacu pada tahapan yang dikembangkan oleh Gandhi et al. (2006). Skema tahapan pengukuran produktivitas pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2. Indikator ekonomi dan dampak lingkungan merupakan faktor yang digunakan dalam perhitungan tingkat produktivitas. Perhitungan indeks produktivitas hijau dilakukan pada tahap selanjutnya untuk mengetahui rasio produktivitas terhadap dampak lingkungannya. 1. Indikator Produktivitas Hijau Indikator produktivitas hijau merupakan indikator dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi yang dilakukan. Secara umum terdapat tiga jenis indikator lingkungan yang digunakan dalam pengukuran indeks produktivitas hijau digunakan oleh Hur et al. (2004), diantaranya adalah solid waste generation (SWG), gaseous waste generation (GWG), dan water consumption (WC). Ketiga
11 indikator lingkungan tersebut memiliki bobot yang disepakati dari konsorsium pakar se-dunia dibidang lingkungan dan dibukukan pada Environmental Sustainability Index (ESI) tahun 2005. ESI membandingkan kemampuan suatu negara dalam melindungi lingkungan di masa yang akan datang. Perbandingan ini dilakukan dengan memberikan skor dan peringkat pada 146 negara melalui ESI (Yale Center for Environmental Law and Policy Report 2005). Hasil Analisa Tujuh Sumber Pembangkit Limbah (GVSM) Indikator Produktivitas Hijau
Dampak Lingkungan
Perhitungan Tingkat Produktivitas
Perhitungan Indeks Produktivitas Hijau (GPI)
Indikator Ekonomi
Gambar 2 Tahapan pengukuran produktivitas hijau 2. Dampak Lingkungan Dampak lingkungan merupakan besarnya dampak lingkungan yang ditimbulkan dari proses produksi yang dilakukan oleh suatu perusahaan yang dalam hal ini adalah PT XYZ. Besarnya nilai Environmental Impact (EI) bergantung dari akumulasi tiga jenis indikator lingkungan, dimana sebelumnya masing-masing nilai indikator lingkungan didapatkan melalui perkalian antara bobot menurut pakar pada ESI (2005) dengan jumlah limbah yang dihasilkan dari proses produksi tersebut. Semakin besar nilai EI, maka hal tersebut menunjukkan semakin besar dampak terhadap lingkungan yang ditimbulkan dari proses produksi. Metode perhitungan dampak lingkungan dalam penelitian ini mengacu pada penelitian sebelumnya yaitu penelitian Putra (2012) dan Wiguna (2012) dengan topik yang sama yaitu produktivitas hijau. Perhitungan lengkap variabel dampak lingkungan tersaji pada Lampiran 1. Dari hasil perhitungan variabel dampak lingkungan diperoleh persamaan: EI = 0.17 SWG + 0.5 GWG + 0.33 WC (1) Pembangkit limbah gas (Gaseous Waste Generation) digunakan untuk memperhitungkan jumlah limbah gas. Limbah gas erat kaitannya dengan jumlah emisi yang dihasilkan dari proses produksi ban motor. Konsumsi air (Water Consumption) digunakan untuk memperhitungkan jumlah konsumsi air dari suatu proses kegiatan. Pembangkit limbah padat (Solid Waste Generation) digunakan untuk memperhitungkan limbah padat yang dihasilkan dari suatu proses. 3. Indikator Ekonomi Indikator ekonomi merupakan rasio antara selling price (harga jual) dengan production cost (biaya produksi) yang diperlukan untuk menghasilkan satu unit produk dalam satu jenis satuan yang sama. Komponen penyusun biaya produksi terdiri atas biaya tetap dan biaya tidak tetap. Komponen penyusun biaya tetap adalah biaya penyusutan mesin dan alat-alat produksi, biaya modal dan asuransi serta biaya pajak dari usaha produksi. Biaya penyusutan mesin dan alat-alat
12 produksi diperoleh dengan metode garis lurus, dimana pada perhitungan menggunakan metode garis lurus tidak dipertimbangkan bunga modal dan asuransi. 4. Indeks Produktivitas Hijau Indeks produktivitas hijau (Green Productivity Index) didefinisikan sebagai rasio antara produktivitas pada proses produksi dengan dampak lingkungan yang ditimbulkan dari proses produksi tersebut. Langkah awal dalam pengukuran indeks produktivitas hijau adalah dengan menghitung GPI (Green Productivity Index). Persamaan umum yang digunakan dalam menghitung GPI dituliskan sebagai berikut: Indeks Produktivitas Hijau (GPI) =
Indikator Ekonomi Dampak Lingkungan
(2) Peningkatan Produktivitas Tahap peningkatan produktivitas dilakukan setelah tahap pengukuran produktivitas awal dilakukan. Pada tahap ini dilakukan penentuan strategi peningkatan produktivitas yang diperoleh melalui metode AHP. Hasil dari metode AHP berupa bobot yang menunjukkan peringkat dari setiap alternatif strategi peningkatan produktivitas. Berdasarkan bobot yang diperoleh maka ditentukan 3 skenario perbaikan. Skenario perbaikan adalah kombinasi dari dua alternatif strategi peningkatan produktivitas. Skenario 1 merupakan kombinasi dari alternatif yang memiliki peringkat 1 dan peringkat 4. Skenario 2 merupakan kombinasi dari alternatif yang memiliki peringkat 2 dan peringkat 5. Skenario 3 merupakan kombinasi dari alternatif yang memiliki peringkat 3 dan peringkat 6. Penentuan Strategi Peningkatan Produktivitas
Rancangan Skenario Perbaikan
Simulasi Skenario Perbaikan
Future GPI
Future GVSM terpilih
AHP
Gambar 3 Tahapan peningkatan produktivitas Alternatif skenario perbaikan disimulasikan untuk mendapatkan alternatif strategi terbaik. Hasil simulasi skenario perbaikan berupa alternatif strategi terpilih dengan future GPI terbaik selanjutnya diterapkan dalam future GVSM. Skema tahapan peningkatan produktivitas pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 3. Besaran peningkatan produktivitas diketahui dari nilai GP ratio yang dihasilkan melalui analisis penerapan alternatif strategi terpilih. Untuk mendapatkan nilai GP ratio digunakan persamaan yang dituliskan sebagai berikut: GP
=
=
x (3)
dimana : GPratio : Rasio Produktivitas Hijau
13 SPalt SPcur PCalt PCcur EIalt EIcur
: Harga jual pada saat penerapan alernatif : Harga jual pada saat kondisi awal : Biaya Produksi pada saat penerapan alernatif : Biaya Produksi pada saat kondisi awal : Dampak Lingkungan pada saat penerapan alernatif : Dampak Lingkungan pada saat kondisi awal Analisis Keberlanjutan
Tingkat keberlanjutan agroindustri ban PT XYZ dianalisis dengan menggunakan teknik MDS. Pada tahap ini digunakan teknik raptire untuk menghitung tingkat keberlanjutan. Prinsip aplikasi teknik ini berbasis indikator dengan pendekatan penyelesaian berbasis MDS. Raptire merupakan penyesuaian dari rapfish yaitu salah satu teknik untuk menganalisis status kelestarian sumberdaya, yang pada awalnya dikembangkan oleh Fisheries Centre, UBCCanada. Terdapat tiga dimensi yang diukur dalam analisis tingkat keberlanjutan, yaitu ekonomi, lingkungan, dan sosial. Setiap model memiliki indikator yang ditetapkan menggunakan justifikasi dari pihak-pihak yang memiliki kompetensi dan mengetahui kondisi agroindustri ban motor. Dengan menggunakan teknik raptire maka dapat diperoleh indeks keberlanjutan agroindustry ban PT XYZ, sehingga dapat diketahui status keberlanjutan agroindustry ban PT XYZ. Pendekatan Sistem Dalam pencapaian tujuan penilaian yang telah ditetapkan pada peningkatan produktivitas proses produksi ban motor di PT XYZ, digunakan pendekatan sistem dengan melakukan identifikasi terhadap sejumlah kebutuhan, sehingga dapat menghasilkan suatu operasi sistem yang dianggap efektif. Pendekatan sistem tersebut dimulai dengan mencari semua faktor yang terdapat dalam sistem untuk mendapatkan solusi yang terbaik bagi penyelesaian masalah, kemudian membuat suatu model AHP untuk untuk membantu memilih alternatif yang paling memungkinkan. Alternatif strategi terpilih dengan indeks GPI (future state) tertinggi selanjutnya diterapkan dalam future GVSM. Penetapan Responden Sesuai dengan pendekatan yang diterapkan dalam penelitian ini, responden sebagai pakar ditentukan berdasarkan keahliannya pada bidang proses produksi ban motor dan juga di bidang lingkungan. Dalam penelitian ini pakar yang diambil pendapatnya sebagai responden sebanyak tiga orang. Pakar yang terlibat dalam penelitian ini antara lain dosen IPB di bidang karet alam, mantan manajer produksi dari PT XYZ, dan karyawan dari PT PQR yang tergabung dalam Asosiasi Perusahaan Ban Indonesia (APBI). Tata Laksana Penelitian 1. Pengumpulan Data Pengumpulan data meliputi data kuantitatif dan kualitatif dalam bentuk data sekunder maupun data primer. Akuisisi pengetahuan untuk mendapatkan data
14 kualitatif melalui teknik wawancara mendalam. Wawancara juga dilakukan untuk menjelaskan dan mengklarifikasi serta menerangkan masalah-masalah teknis yang ada di lapangan yang berguna untuk mendapatkan informasi tambahan. Sedangkan pengamatan langsung (observasi) dan dokumentasi kegiatan juga dilakukan untuk mendukung hasil wawancara. Ketiga teknik pengumpulan data ini diupayakan dapat menggali kekayaan informasi kualitatif yang akurat untuk mendukung hasil dari penelitian ini. Data kuantitatif yang digunakan berupa data primer dan sekunder, dimana data primer didapatkan langsung dari lapangan sedangkan data sekunder diperoleh dari hasil wawancara pihak manajemen dan studi pustaka terkait (artikel, jurnal ilmiah, buku acuan, dan internet). Data yang tidak tersedia diestimasikan melalui informasi kualitatif dan kuantitatif yang diperoleh dari wawancara manajemen dan tinjauan pustaka. 2. Pengolahan Data Analisis pegukuran dan perhitungan tingkat produktivitas beserta indikatorindikator yang berpengaruh terhadapnya dianalisis dengan menggunakan Microsoft Excel 2010. Selain itu perangkat lunak Microsoft Excel 2010 juga digunakan untuk mengolah beragam fungsi aritmatika dasar. Pengolahan data hasil wawancara pakar dengan metode AHP diolah dengan menggunakan perangkat lunak Expert Choice 11. Model keberlanjutan dianalisis dengan menggunakan teknik Multidimensional Scaling (MDS). Pada model ini digunakan teknik raptire untuk menghitung tingkat keberlanjutan agroindustri ban PT XYZ yang diukur dari 3 dimensi yaitu ekonomi, lingkungan, dan sosial. 3. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini berlangsung dari bulan April 2013 di PT XYZ yang merupakan perusahaan swasta di bidang industri ban motor. Kegiatan wawancara pakar dilakukan di PT XYZ dan di Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Adapun tempat pengolahan data berlangsung di lingkungan kampus Institut Pertanian Bogor, Dramaga.
HASIL DAN PEMBAHASAN Proses Produksi dan Neraca Massa Proses Produksi Ban Motor Neraca massa dari proses produksi ban motor di PT. XYZ disajikan pada Gambar 4. Basis dari neraca massa ini yaitu 2000 buah ban. Proses pencampuran (mixing) adalah proses dicampurnya bahan baku mentah dan bahan pembantu di dalam mesin Banburry. Luaran yang dihasilkan dari proses pencampuran adalah compound yang sesuai dengan spesifikasi untuk digunakan pada proses selanjutnya. Setiap spesifikasi memiliki karakter yang berbeda-beda. Hal ini dipengaruhi dari komposisi bahan yang digunakan. Bahan baku mentah yang digunakan untuk proses mixing ini memiliki beberapa titik kritis yang harus diperhatikan. Pada proses ini, bahan yang masuk antara lain polimer berupa karet alam dan sintetik, bahan-bahan kimia seperti antioxidant, accelerator, filler, pewarna, carbon black, serta bahan tambahan lainnya sejumlah 5754 kg dan
15 dihasilkan compound tipe A, B, C, D, E dan F sebanyak 3758, 356, 66, 874, 310, dan 390 kg. Mesin Banburry yang digunakan terdapat 7 mesin dengan masing-masing spesifikasi yang ditunjukkan pada Tabel 2. Terdapat tiga proses pencampuran bahan baku dan bahan tambahan yang terjadi dalam mesin Banburry: 1. Master Batch (MB) Proses pencampuran yang menggabungkan karet, bahan tambahan kimia, karbon hitam dan oli menjadi compund master batch. Tujuan dari proses ini adalah homogenisasi bahan pengikat (karet) dan bahan penguat (karbon). 2. Remill (RM) Proses pencampuran tanpa penambahan bahan tambahan (ingredient) dengan tujuan untuk mengurangi viskositas compound. Proses remill biasanya dilakukan hingga dua kali untuk mendapat viskositas yang diinginkan. 3. Final Mix (FM) Final Mix adalah proses pencampuran yang disertai penambahan bahan tambahan berupa accelerator atau retarder dengan tujuan menggabungkan rantai polimer melalui ikatan crosslink. Proses penggabungan ini akan memberikan daya keuletan pada karet dengan memasukkan bahan tambahan seperti sulfur. Tabel 2 Proses pencampuran pada tiap mesin Banburry Mesin Banburry Proses Mixing Banburry 1 Final Mix (FM) Banburry 2 Remall (RM) Banburry 3 Master Batch (MB) - Remall (RM) Banburry 4 Master Batch (MB) Banburry 5 Master Batch (MB) - Remall (RM) Banburry 6 Master Batch (MB) - Remall (RM) Banburry 7 Final Mix (FM) Schneider Racing Spec Extruding adalah proses pembuatan tapak ban (tread) dan sisi samping penahan ban (side wall). Compound dibentuk melewati sekelompok besar mesin (dies) yang akan menghasilkan material dengan berbagai bentuk dan spesifikasi. Pada proses ini, bahan yang masuk berupa compound tipe A sejumlah 3758 kg dan compound tipe B sejumlah 356 kg yang akan menghasilkan Tread X sebanyak 4114 kg. Proses calendering adalah proses pelapisan material polyester, nilon, dan steel belt dengan compound. Pelapisan antara compound dengan steel cord akan menghasilkan sheet steel cord sedangkan pelapisan antara compound dengan material textile akan menghasilkan sheet textile (body ply). Pada proses ini, bahan yang masuk berupa compound D sejumlah 874 kg dan cord B sejumlah 246 kg yang akan menghasilkan Ply X sebanyak 1120 kg. Cutting adalah proses pemotongan hasil proses calender sehingga dihasilkan produk berupa steel belt dan body ply. Pada cutting steel sudut potong berkisar antara 20o-25o. Pada cutting textile terbagi menjadi dua, untuk jenis ply radial dilakukan pemotongan dengan sudut 90o dan 0-75o untuk jenis ply bias. Pada
16 proses ini, bahan yang masuk berupa Ply X sejumlah 1120 kg yang akan menghasilkan Ply X2 sebanyak 538 kg dan Ply X1 sebanyak 582 kg. Cushioning adalah proses pembuatan inner liner, under liner dan body ply assembly. Produk dari proses cushioning adalah gabungan dari inner liner, under liner dan body ply assembly (BPA). Pada proses ini, bahan yang masuk berupa Ply X1 sejumlah 1120 kg serta Compound E dan F dari proses Banburry sebanyak 310 kg dan 390 kg yang akan menghasilkan Ply X11 sebanyak 1282 kg. Pada proses pembuatan bead, bahan yang dimasukkan berupa bead wire dan compound sedangkan produk yang dihasilkan adalah bead. Tahap pertama yang dilakukan adalah let off yaitu melepaskan material dari pembungkus untuk siap digunakan (tempat pasokan wire). Selanjutnya wire dipanaskan dengan heater agar steel wire dapat dengan mudah menyatu dengan compound. Proses rubberizing (penyatuan) antara compound dengan wire dilakukan di bagian extruder. Kemudian dilanjutkan menuju tow sebagai stok material agar pada saat pergantian material mesin tidak berhenti. Pada proses ini, bahan yang masuk berupa cord A sejumlah 246 kg dan compound C sejumlah 66 kg yang akan menghasilkan Bead X sebanyak 302 kg. Proses ini merupakan tahap „perakitan‟ seluruh material yang telah diproduksi sebelumnya untuk disatukan menghasilkan sebuah ban. Ban hasil proses sebelumnya seperti ply, bead, tread diolah menggunakan mesin Tire Building (TBM) menghasilkan green tyre. Mesin yang digunakan terdiri atas dua tipe, dimana ada yang hanya melewati satu tahap namun ada lainnya yang harus melewati dua tahap. Pada proses ini, bahan yang masuk antara lain Tread X sejumlah 4114 kg, Bead X sejumlah 302 kg, Ply X11 sejumlah 1282 kg, dan Ply X2 sejumlah 538 kg yang akan menghasilkan green tire X sebanyak 6246 kg. Pemasakan adalah proses akhir dalam proses perakitan ban yaitu pemasakan ban mentah menjadi ban jadi yang siap untuk dipasarkan ke pelanggan. Salah satu komponen pada mesin pemasakan adalah segmen yang berguna untuk memberi cetakan pada tapak ban. Langkah pertama yang dilakukan pada proses curing adalah memasang ban mentah pada VCL (Vertical Chuck Loader) dan ban mentah yang selanjutnya akan diproses dipasang pada tiang ban mentah untuk menunggu giliran. Mula-mula ban mentah masuk ke dalam vakum. Hal ini bertujuan memudahkan ban mentah masuk ke dalam bag well. Setelah masuk ke dalam bag well, terjadi proses pembentukan 1 sehingga saklar pada VCL terbuka dan VCL melepaskan ban mentah dalam kondisi stabil/center. Pemasakan dimulai dengan masuknya tekanan dalam. Setelah pemasakan selesai, mesin penekan akan terbuka dan secepatnya menuju proses PCI (Post Control Inflamation) agar tidak terjadi deformasi. Pada ban tipe MC-X (sepeda motor) proses PCI tidak perlu dilakukan karena ukuran yang kecil. Pada proses ini, bahan yang masuk yaitu green tire X sejumlah 6246 kg dan dihasilkan Tire X sebanyak 6246 kg. Standar mutu ban sepeda motor sesuai dengan SNI 06-0101-2002 terlampir pada Lampiran 2.
Keterangan : Comp. : Compound
Basis : 2000 ban
Gambar 4 Diagram alir proses prouksi ban motor
17
18
Gambar 5 Green value stream mapping proses produksi ban motor di PT. XYZ (current state)
19 Current State Green Stream Map Produksi Ban Motor Peta aliran hijau atau green stream map memiliki tujuh indikator penilaian dalam pengukuran produktivitas hijau di suatu perusahaan. Ketujuh indikator tersebut diantaranya adalah energi, air, bahan yang terbuang, sampah, transportasi, emisi dan biodiversitas. Tabel 3 menyajikan hasil analisis seven green wastes untuk proses produksi ban motor dan Gambar 5 mengilustrasikan aliran hijau untuk proses produksi ban motor. Tahapan proses untuk memproduksi ban motor di PT. XYZ antara lain stasiun Banburry, bead building, extruding, cushion, calender, cutting, tyre building, dan curing. Tabel 3 Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau (seven green wastes)
31.6 0 0 0 0 28.2 0
99 0 0 0 0 88.2 0
66 0 0 0 0 58.8 0
Total Curing
Calener 174.6 0 0 0 0 155.5 0
Tyre Building
179.9 0 0 0 0 160.4 0
Cushion
38.8 0 0 0 0 34.6 0
Extruding
1044.8 0 0 0 0 930.9 0
Cutting
Energi (KWh) Air (Liter) Material (Kg) Sampah (Kg) Transportasi (Km) Emisi (Kg) Biodiversitas (Ha)
Bead Building
Jenis Limbah
Banburry
Proses Kegiatan
33 0 0 0 0 29.4 0
1667.7 1000 0 0 0 1486 0
Produk ban motor memiliki rata-rata permintaan dari konsumen setiap bulannya sebesar 30000 ban/bulan. Apabila dikonversi ke dalam kebutuhan perharinya maka PT. XYZ harus menghasilkan ban motor sebesar 1000 ban/hari. Gambar 5 menunjukkan bahwa untuk memproduksi 1000 ban/hari dibutuhkan energi listrik sebesar 1667.7 Kwh/hari, air sebanyak 1000 m3/hari, dan emisi sebesar 1486 kg CO2/hari. Air yang digunakan merupakan kebutuhan air untuk pembuatan steam atau uap panas pada boiler. Waktu proses produksi atau cycle time untuk semua proses kecuali proses curing sebesar 24 jam. Proses curing memiliki cycle time sebesar 7 jam. Hal ini disebabkan oleh dalam 1 shift (8 jam) terdapat waktu istirahat selama 1 jam dan setiap operator curing bertanggung jawab untuk 1 mesin curing sehingga saat istirahat proses curing tidak dilakukan. Waktu yang dibutuhkan untuk memindahkan bahan atau change over yang ada pada semua proses sebesar 0 jam, hal ini karena proses yang berlangsung bersifat kontinyu dan apabila terdapat penggantian spesifikasi produk maka sudah dilakukan persiapan 30 menit sebelumnya. Energi yang dibutuhkan untuk setiap proses produksi memiliki nilai yang berbeda karena kebutuhan energi yang dibutuhkan oleh mesin pada setiap tahapan proses produksi. Energi yang digunakan merupakan energi listrik yang bersumber dari PLN dan disajikan pada Tabel 3. Adapun untuk emisi gas yang dihasilkan merupakan hasil konversi dari pemakaian energi listrik. Bahan atau material yang diterima oleh setiap proses produksi diasumsikan tidak ada yang terbuang karena jumlah bahan sudah sesuai dengan perencanaan produksi dan apabila terdapat
20 kelebihan maka akan disimpan pada gudang bahan baku. Penggunaan air merupakan jumlah yang diperlukan untuk produksi uap panas oleh boiler. Detail penggunaan steam untuk setiap proses tidak diketahui perbandingan atau proporsinya. Untuk transportasi bernilai 0 karena karena tidak dibutuhkan kendaraan angkut yang memerlukan bahan bakar pada setiap tahapan proses produksi. Adapun untuk biodiversitas untuk semua tahapan proses tidak dilakukan pengukuran karena sulit untuk menemukan rekam jejak kondisi alam sekitar di tahun-tahun sebelumnya. Sampah yang ditimbulkan dalam setiap proses produksi bernilai 0 karena setiap sampah yang terbentuk akan ditampung untuk dijual kembali atau didaur ulang. Limbah padat industri ban terbagi berdasarkan kandungan bahan berbahayanya, dimana limbah padat non-B3 masih dapat dijual kembali sehingga disebut sebagai scrap (limbah padat ekonomis atau konvensional). Lovely (2013) melakukan perhitungan nilai rendemen (Y) scrap pada proses produksi ban. Hasil perhitungan untuk basis sebesar 1000 ban disajikan pada Tabel 4. Tabel 4 Perhitungan nilai rendemen pengeluaran scrap No. Jenis Y (kg/pcs)* Jumlah scrap (kg) 1 Steel Cord 0.0044 4.4 2 Textile Rubberized 0.0302 30.2 3 Carcass 0.0176 17.6 4 Bead Wire 0.0061 6.1 5 Compound 0.0068 6.8 6 Bladder 0.0106 10.6 7 Steel Rubberized 0.0147 14.7 8 Polyester 0.0011 1.1 9 Compound Ex Lab 0.0001 0.1 10 Serbuk Buffing 0.0007 0.7 11 Serutan Ban 0.0043 4.3 12 Oli 0.0009 0.9 13 Pallet Besi 0.0187 18.7 14 Pallet Kayu Lapis Besi 0.0106 10.6 15 Pallet Kayu Non Besi 0.0538 53.8 16 Pallet Plastik 0.0124 12.4 17 Jumbo Bag 0.0017 1.7 18 Plastik PP/PE 0.0034 3.4 Total 198.1 * Lovely (2013)
Pengukuran Produktivitas Perhitungan dampak lingkungan Pada tahap perhitungan dampak lingkungan, total hasil analisis ketujuh sumber pembangkit limbah yang telah didapatkan dari peta aliran material hijau (current state) proses produksi ban motor digolongkan ke dalam tiga variabel lingkungan GPI. Emisi pada proses produksi digolongkan sebagai variabel gaseous wastes generation (GWG), pengunaan air digolongkan ke dalam variabel water consumption (WC), dan sampah yang dihasilkan digolongkan ke dalam solid wastes generation (SWG) (Wiguna 2012). Berdasarkan data-data yang telah
21 didapatkan dari analisis tujuh sumber pembangkit limbah, selanjutnya dilakukan perhitungan variabel dampak lingkungan sebagai berikut: Produksi ban motor per hari Jumlah produksi ban motor per hari sebanyak 1000 ban motor asumsi permintaan rata-rata per bulan sebesar 30000 ban. Pembangkit limbas gas (GWG) Jumlah pembangkit limbah gas yang dihasilkan sebanyak 1486 kg per hari. Konsumsi air (WC) Air yang digunakan dalam produksi 1000 ban motor sebanyak 1000 liter. Karena densitas air 1 kg/l maka konsumsi air sebanyak 1000 kg. Pembangkit limbah padat (SWG) Jumlah pembangkit limbah padat yang tebentuk sebesar 0 diasumsikan tidak ada yang terbuang. Dari perhitungan tersebut, maka dampak lingkungan (EI) yang dihasilkan dari proses produksi dapat dirumuskan sebagai berikut: EI = 0.5 GWG + 0.33 WC + 0.17 SWG EI = (0.5 x 1486 ) + (0.33 x 1000) + (0.17 x 0) = 1073 kg Dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor adalah 1073 kg atau 1.073 ton. Perhitungan indikator ekonomi Basis perhitungan yang digunakan dalam penentuan nilai indikator ekonomi ini adalah biaya yang dibutuhkan untuk menghasilkan 10 juta ban motor selama 1 tahun. Daftar lengkap perhitungan biaya kebutuhan proses produksi ban motor terlampir pada Lampiran 4. Berdasarkan perhitungan tersebut, maka diketahui total biaya kebutuhan proses produksi ban motor sebesar Rp 301 698. Kemudian besar pendapatan yang diperoleh dari penjualan produk ban motor sebagai berikut: Pendapatan penjualan / harga jual satu ban motor Asumsi harga jual 1 ban motor = Rp 350 000 Perhitungan indikator ekonomi dihitung sebagai perbandingan antara pendapatan penjualan produk dengan total biaya produksi produk tersebut sehingga diperoleh: Indikator Ekonomi atau Produktivitas Pendapatan / Total Biaya = Rp 350 000 / Rp 301 698 Produktivitas atau indikator ekonomi = 1.16 Produktivitas atau indikator ekonomi proses produksi ban motor adalah 1.16. Perhitungan indeks produktivitas hijau (GPI) Berdasarkan hasil perhitungan dampak lingkungan dan indikator ekonomi kemudian dihitung nilai indeks produktivitas hijau (current state) dihasilkan 1.081 dengan perhitungan sebagai berikut : Indeks Produktivitas Hijau (GPI) =
=
Nilai ini menunjukkan bahwa tingkat produktivitas masih lebih tinggi dari dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor. Secara umum, semakin tinggi nilai indeks produktivitas hijau yang dicapai, maka tingkat produktivitas dan indikator ekonomi akan semakin tinggi, sedangkan dampak
22 lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi akan semakin rendah. Sebaliknya semakin rendah nilai indeks produktivitas hijau, maka semakin besar dampak lingkungan yang ditimbulkan dari proses produksi yang dilakukan. Analisis Keberlanjutan Terdapat tiga model untuk tiga dimensi yang digunakan pada analisis keberlanjutan yaitu model ekonomi, model lingkungan, dan model sosial. Penetapan indikator dengan menggunakan justifikasi dari pihak-pihak yang memiliki kompetensi dan mengetahui kondisi agroindustri ban motor. Setiap model baik model ekonomi, model lingkungan, dan model sosial digunakan untuk memprediksi nilai indikator keberlanjutan pada setiap dimensi, baik dimensi ekonomi, dimensi lingkungan, dan dimensi sosial. Indikator yang dipakai untuk memprediksi keberlanjutan dimensi ekonomi adalah indikator net profit perusahaan, indikator harga saham perusahaan, indikator tingkat pertumbuhan perusahaan, dan indikator tingkat pertumbuhan pasar. Indikator yang dipakai untuk memprediksi keberlanjutan dimensi lingkungan adalah indikator pengolahan limbah padat, cair, dan gas yang dihasilkan; efisiensi penggunaan air dan energi; pemanfaatan sisa bahan baku; dan dampak penggunaan bahan-bahan kimia. Indikator yang dipakai untuk memprediksi keberlanjutan dimensi sosial adalah indikator penyerapan tenaga kerja dari masyarakat sekitar, pendapatan tenaga kerja, dan kegiatan sosial untuk masyarakat sekitar. Kategori nilai indikator keberlanjutan agroindustri ban motor disajikan pada Tabel 5. Tabel 5 Kategori nilai indikator keberlanjutan agroindustri ban motor Indikator Kategori Kriteria A. Dimensi Ekonomi 1 Indikator net profit perusahaan (0) Rendah (1) Sedang (2) Tinggi 2 Harga saham (0) Rendah (1) Sedang (2) Tinggi 3 Tingkat pertumbuhan perusahaan (0) Rendah (1) Sedang Tingkat Pertumbuhan Pasar (2) Tinggi 4 (0) Rendah (1) Sedang (2) Tinggi B. Dimensi Lingkungan 1 Pengolahan limbah padat, cair, (0) tidak dilakukan dan gas yang dihasilkan (1) dilakukan pengolahan primer (2) dilakukan pengolahan sekunder 2 Efisiensi Penggunaan air dan (0) Rendah energi (1) Sedang
23
3
4
1
2
3
(2) Pemanfaatan Sisa Bahan Baku (0) (1) (2) Dampak Penggunaan Bahan- (0) Bahan Kimia (1) (2) C. Dimensi Sosial Penyerapan tenaga kerja dari (0) masyarakat sekitar (1) (2) Pendapatan tenaga kerja (0) (1) (2) Kegiatan Sosial untuk masyarakat (0) sekitar (1) (2)
Tinggi Rendah Sedang Tinggi terjadi pencemaran berat pencemaran ringan tidak mencemari Rendah Sedang Tinggi Kurang dari UMR Setara dengan UMR Lebih dari UMR Tidak ada Ada, tidak berjalan Berjalan optimal
Agregasi nilai indikator keberlanjutan dilakukan untuk setiap dimensi keberlanjutan sehingga diperoleh indeks keberlanjutan setiap dimensi. Penilaian tingkat keberlanjutan agroindustri ban motor dilakukan oleh pihak-pihak yang memiliki kompetensi dan mengetahui kondisi agroindustri ban motor. Penilaian tingkat keberlanjutan setiap dimensi didasarkan atas 4 kategori tingkat keberlanjutan, yaitu tidak berkelanjutan (TB), kurang berkelanjutan (KB), cukup berkelanjutan (CB), dan sangat berkelanjutan (SB). Kategori tingkat keberlanjutan tersaji pada Tabel 6. Tabel 6 Kategori indeks keberlanjutan (Thamrin et al. 2007) Rentang Indeks Keberlanjutan (IK) Kategori Indeks Keberlanjutan 0 < IK < 25 Tidak Berkelanjutan (TB) 25 < IK < 50 Kurang Berkelanjutan (KB) 50 < IK < 75 Cukup Berkelanjutan (CB) 75 < IK < 100 Sangat Berkelanjutan (SB) Analisis perbandingan keberlanjutan antar dimensi divisualisasikan dalam bentuk diagram layang-layang (kite diagram). Setelah nilai indeks masing-masing dimensi diperoleh kemudian dilakukan analisis lanjutan, yaitu analisis sensitivitas (leverage) dan montecarlo. Model keberlanjutan digunakan untuk menghitung tingkat keberlanjutan agroindustri ban yang diukur dari tiga dimensi yakni dimensi ekonomi, lingkungan, dan sosial. Nilai indikator yang telah diprediksi agregasi menggunakan MDS sehingga diperoleh indeks keberlanjutan pada masing-masing dimensi keberlanjutan. Indeks keberlanjutan dapat disajikan pada Tabel 7. Hasil MDS menunjukkan bahwa seluruh dimensi termasuk dalam kategori cukup berkelanjutan.
24 Tabel 7 Indeks keberlanjutan berdasarkan analisis MDS Dimensi keberlanjutan Nilai indeks Kategori Ekonomi 37.24 Kurang Berkelanjutan Lingkungan 53.02 Cukup Berkelanjutan Sosial 65.78 Cukup Berkelanjutan Untuk mengetahui apakah indikator yang dikaji dengan menggunakan MDS cukup akurat dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah, dapat dilihat dari nilai stress dan koefisien determinasi (R2). Nilai stress yang diperoleh berkisar antara 17.25-18.76% dengan rata-rata 18.24%. Nilai tersebut lebih kecil dari 25% sehingga dapat dinyatakan bahwa indikator yang dikaji telah mencukupi, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 92.46-93.18% dengan rata-rata 92.92%. Hal ini menunjukkan bahwa model dengan menggunakan peubah saat ini sudah menjelaskan 92.92% dari sistem yang dikaji. Sementara itu, selisih nilai antara indeks keberlanjutan MDS dan indeks hasil analisis montecarlo berkisar antara 0.14-1.26 dengan rata-rata 0.68, lebih kecil dari 5% yang menunjukkan bahwa rentang nilai indikator yang digunakan cukup sesuai (Kavanagh dan Pitcher 2004). Pada gambar analisis ordinasi untuk 3 dimensi, aksis horizontal menunjukkan perbedaan agroindustri ban dalam ordinasi bad (0%) sampai good (100%) untuk dimensi yang dianalisis, sementara aksis vertikal menunjukkan perbedaan dari campuran skor atribut antara agroindustri ban yang dievaluasi. Analisis montecarlo dilakukan pada tahap selanjutnya untuk mengetahui dampak kesalahan acak dengan 25 kali ulangan pada 3 dimensi, baik dimensi ekonomi, dimensi lingkungan, dan dimensi sosial. Visualisasi indeks keberlanjutan dalam bentuk diagram layang (kite diagram) ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6 Diagram layang indeks keberlanjutan Analisis ordinasi dimensi ekonomi menunjukkan bahwa keberlanjutan agroindustri ban motor dimensi ekonomi berada pada kondisi kurang berkelanjutan. Hasil analisis leverage pada dimensi ekonomi diperoleh indikator yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan dimensi ekonomi, yaitu harga saham perusahaan yang memiliki nilai perubahan RMS tertinggi sebesar 6.59%. Analisis ordinasi dimensi lingkungan menunjukkan bahwa keberlanjutan agroindustri ban motor dimensi lingkungan berada pada kondisi cukup berkelanjutan. Hasil analisis leverage pada dimensi lingkungan diperoleh indikator yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan dimensi lingkungan, yaitu pemanfaatan sisa bahan baku yang memiliki nilai perubahan RMS tertinggi sebesar 9.17%. Analisis ordinasi dimensi lingkungan menunjukkan bahwa
25 keberlanjutan agroindustri ban motor dimensi sosial berada pada kondisi cukup berkelanjutan. Hasil analisis leverage pada dimensi sosial diperoleh indikator yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan dimensi sosial, yaitu penyerapan tenaga kerja masyarakat sekitar yang memiliki nilai perubahan RMS tertinggi sebesar 34.22%. Analisis montecarlo ketiga dimensi berupa plot yang terpusat menunjukkan bahwa tidak ada gangguan pada kondisi agroindustri ban motor. Hasil analisis ordinasi, montecarlo, dan leverage disajikan pada Lampiran 3. Nilai indeks keberlanjutan dimensi ekonomi menunjukkan perlu dilakukan peningkatkan pertumbuhan perusahaan dan net profit perusahaan yang akan menyebabkan naiknya harga saham perusahaan. Hal ini dapat dilakukan melalui kegiatan peningkatan produktivitas hijau seperti efisiensi penggunaan air dan energi serta penggunaan air dan bahan baku kembali. Hasil yang didapatkan berupa penurunan biaya atau pengeluaran yang menyebabkan net profit perusahaan akan bertambah. Peningkatan dimensi lingkungan dapat dilakukan dengan kegiatan recycle material dan subtitusi bahan pembantu yang akan mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor. Peningkatan dimensi sosial dapat dilakukan penambahan kegiatan sosial yang dilakukan dan memperketat SOP operator sehingga penyerapan tenaga kerja dari daerah sekitar dapat meningkat. Analisis Peningkatan Produktivitas Struktur model AHP yang dikembangkan terdiri atas lima level antara lain fokus, faktor, aktor, tujuan, dan alternatif. Elemen pada setiap level dalam struktur hierarki didapatkan melalui studi literatur dan wawancara dengan para pakar. Fokus (level 1) merupakan penentuan strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas hijau. Level 2 yaitu faktor yang dinilai berpengaruh dan harus dipertimbangkan dalam pencapaian fokus yaitu tingkat permintaan, karakteristik bahan baku dan bahan pembantu, kualitas SDM, harga jual, biaya produksi, serta kebijakan pemerintah mengenai lingkungan. Pada level 3 mengenai aktor yang terdiri atas pimpinan perusahaan, pemerintah, perguruan tinggi dan lembaga peneliti, serta industri hulu. Level 4 adalah tujuan yang akan dicapai yaitu memaksimalkan keuntungan dan mengurangi dampak lingkungan. Level 5 merupakan level alternatif strategi yang dapat dilakukan dalam pencapaian fokus. Alternatif tersebut terdiri atas perbaikan jadwal cleaning mesin curing, SOP operator diperketat, pengendalian karakter bahan baku, subtitusi bahan pembantu, penggunaan air dan bahan baku kembali, serta recycle material. Perhitungan pembobotan setiap kriteria dilakukan dengan menggunakan software Expert Choice 11 yang dapat mengakomodir pendapat para pakar, sehingga dihasilkan nilai bobot untuk setiap alternatif strategi. Kriteria dan alternatif tersebut diberikan rentang penilaian dengan skala satu sampai sembilan dengan metode perbandingan berpasangan (pairwaise comparison) dalam teknik AHP dilakukan oleh pakar. Selain itu, nilai inconsistency ratio dari setiap level setiap pakar harus lebih kecil dari 0.1. Apabila nilainya lebih besar dari 0.1 maka dilakukan revisi penilaian atau pemberian bobot kembali oleh pakar yang bersangkutan. Struktur hierarki model penentuan strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas hijau
26 disajikan pada Gambar 7. Metode AHP memberikan hasil perhitungan berupa urutan prioritas berdasarkan peringkat dari masing-masing elemen setiap level hierarki. Tampilan pengisian model AHP penentuan strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor disajikan pada Lampiran 5. Pada struktur hierarki terlihat bahwa aktor terpenting dalam strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor yaitu Pemerintah dan Pimpinan Perusahaan dengan bobot sebesar 0.311 dan 0.281, kemudian disusul oleh Industri Hulu serta Perguruan Tinggi dan Lembaga Penelitian. Faktor yang memiliki pengaruh terbesar pada strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor adalah Karakteristik Bahan Baku dan Bahan Pembantu dengan Bobot sebesar 0.207, yang diikuti oleh Kualitas SDM dan Tingkat Permintaan dengan bobot sebesar 0.197 dan 0.193. Perhitungan agregat level 5 (alternatif) penentuan strategi ditunjukkan pada Tabel 8. Dari hasil perhitungan pada level 5, dari enam alternatif peningkatan produktivitas proses produksi ban motor, diketahui bahwa pengendalian karakter bahan baku merupakan strategi utama yang harus dilakukan pada PT XYZ. Pengendalian karakter bahan baku memiliki bobot sebesar 0.264. Alternatif inilah yang menjadi kunci keberhasilan peningkatan produktivitas proses produksi ban motor. Selain itu SOP operator diperketat dengan bobot sebesar 0.221, dapat mempengaruhi strategi produktivitas proses produksi ban motor. Alternatif yang lain dapat meningkatkan indeks produktivitas hijau pada proses produksi ban motor dalam jangka waktu tertentu, meskipun alternatif tersebut memiliki bobot yang lebih rendah. Peringkat alternatif dapat dijadikan dasar pertimbangan dalam penentuan skenario peningkatan produktivitas.
27
Gambar 7 Struktur hierarki penentuan strategi peningkatan produktivitas dengan pendekatan produktivitas hijau
28 Tabel 8 Hierarki perhitungan bobot level 5 (alternatif) penentuan strategi Level 5 (Alternatif) Bobot Peringkat 1. 2. 3. 4. 5. 6.
Perbaikan Jadwal Cleaning Mesin Curing SOP Operator Diperketat Pengendalian Karakter Bahan Baku Substitusi Bahan Pembantu Penggunaan Air dan Bahan Baku Kembali Recycle Material
0.057 0.221 0.264 0.170 0.157 0.131
6 2 1 3 4 5
Peningkatan Produktivitas Hijau Perbaikan manajemen pabrik Perbaikan manajemen pabrik mencakup kegiatan yang berpengaruh terhadap peningkatan produktivitas pabrik diantaranya: 1. Perbaikan Jadwal Cleaning Mesin Curing Melalui perbaikan jadwal cleaning mesin curing yang lebih teratur maka proses produksi akan berjalan lebih produktif dan optimum. Hal ini menyebabkan jumlah produk yang diproduksi akan bertambah dalam rentang waktu yang telah ditentukan. Selain itu juga dapat mengurangi idle time yang dapat terjadi pada proses produksi. Dengan sistem perawatan berupa jadwal cleaning yang lebih teratur akan mencegah mesin mengalami kerusakan lebih cepat yang dapat mengganggu proses produksi ban motor. 2. SOP Operator Diperketat Pada intinya produktivitas di suatu industri dapat meningkat apabila didukung oleh sumber daya manusia yang baik. Dengan adanya SOP operator diperketat, maka proses produksi akan berjalan lebih teratur dan menghindari terjadinya hal yang tidak diinginkan seperti produk gagal, kecelakaan, atau kesalahan lainnya dalam proses produksi. Alternatif ini juga dapat meningkatkan kualitas dan produktivitas SDM yang terlibat dalam proses produksi. 3. Pengendalian Karakter Bahan Baku Pengendalian karakter bahan baku akan memiliki pengaruh terhadap kualitas produk yang dihasilkan. Apabila bahan baku yang digunakan memiliki kualitas baik maka produk yang dihasilkan akan memiliki kualitas yang baik pula. Pengendalian karakter bahan baku ini juga membuat kualitas produk akan terjaga atau meningkat serta mengurangi resiko product ditolak atau reject oleh konsumen. Selain itu dengan kualitas produk yang membaik maka nilai scrap akan menurun. Hal ini akan berpengaruh terhadap biaya daur ulang yang diperlukan untuk mengolah scrap yang dihasilkan. Nilai scrap yang dihasilkan dapat menurun dari 2.6% menjadi 0.6%. Dengan volume produksi yang besar pada industri hilir seperti industri ban motor, penurunan nilai scrap yang dihasilkan sebesar 2% dapat mengurangi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan. Perbaikan dengan aspek produktivitas hijau Perbaikan yang dapat dilakukan dalam penerapan konsep produktivitas hijau untuk meningkatkan produktivitas proses produksi ban motor antara lain:
29 1. Substitusi Bahan Pembantu Salah satu subtitusi bahan pembantu yang dilakukan pada proses produksi ban motor adalah penggantian aromatic oil yang bersifat kurang ramah lingkungan menjadi naftenic oil yang lebih ramah lingkungan. Hal ini akan mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi ban motor. Biaya bahan baku tidak mengalami kenaikan jumlah, namun malah tetap atau menurun. Pada industri hilir penurunan biaya bahan baku merupakan salah satu tujuan atau strategi untuk bertahan dalam persaingan industri. 2. Penggunaan Air dan Bahan Baku Kembali Scrap yang dihasilkan selama proses produksi ada yang dapat digunakan kembali pada proses dan ada yang dijual. Selain itu penggunaan air masih kurang efisiensinya sehingga perlu dilakukan peningkatan efisiensi penggunaan air. Penggunaan air pada proses extruding yang bertujuan pendinginan compound dapat diubah menjadi pendinginan yang tidak mengalami kontak langsung dengan material atau compound. Hal ini dapat mengurangi biaya untuk pemurnian air yang terkontaminasi oleh bahan, yang dilakukan sebelum penggunaan air kembali untuk proses tersebut. Selain itu juga dengan pengunaan air dan bahan baku kembali akan meningkatkan efisiensi penggunaan air dan bahan baku serta mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk kebutuhan bahan baku dan air. 3. Recycle Material Material berupa bahan baku atau bahan setengah jadi yang dihasilkan selama proses produksi sebaiknya tidak semuanya dijual. Hal ini disebabkan oleh harga jual yang sangat kecil yaitu hanya 10% dari harga awal bahan atau material tersebut. Selain itu dengan penjualan material tersebut belum tentu menjamin material tersebut tidak akan mencemari di tempat lainnya. Dengan adanya kegiatan recycle, maka akan mengurangi kemungkinan pencemaran dan meningkatkan jumlah produksi ban motor. Material yang mengalami proses recycle juga dapat digunakan kembali pada proses produksi dan akan mengurangi biaya bahan baku yang diperlukan pada proses produksi. Evaluasi Simulasi Skenario Perbaikan Langkah penerapan strategi peningkatan yang dilakukan dalam pembahasan ini menggunakan beberapa asumsi berdasarkan data dan hasil penelitian yang didapatkan dari beberapa sumber pustaka terkait. Berdasarkan tiga alternatif upaya perbaikan yang dilakukan dengan pendekatan produktivitas hijau, maka dapat dikembangkan tiga macam skenario strategi perbaikan, yang terdiri atas kombinasi antara alternatif perbaikan manajemen pabrik dengan alternatif perbaikan dengan aspek produktivitas hijau. Penyusunan skenario ini merupakan kombinasi dari peringkat 1 dan 4, 2 dan 5, serta 3 dan 6 pada alternatif penentuan strategi menggunakan AHP. Hal ini bertujuan untuk mengurangi jumlah kombinasi yang dapat terbentuk dari 6 alternatif. Prinsip kerja AHP adalah penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategis, dinamis menjadi sebuah bagian-bagian dan tertata dalam suatu hierarki. Tingkat kepentingan setiap variable diberi nilai numerik, secara subjektif tentang arti penting variable tersebut dan secara relatif dibandingkan dengan variable yang
30 lain. Dari berbagai pertimbangan kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan variable yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut (Marimin dan Maghfiroh 2010). Keseluruhan perhitungan skenario tersaji dalam Lampiran 6. Rancangan upaya peningkatan produktivitas proses produksi ban motor secara keseluruhan ditunjukan pada Gambar 8, sedangkan ketiga rancangan alternatif strategi peningkatan tersaji pada Tabel 9. Rancangan Upaya Peningkatan Produktivitas Hijau Perbaikan Manajemen Perbaikan dengan Aspek Pabrik Produktivitas Hijau Perbaikan Jadwal Cleaning Mesin Curing
Subtitusi Bahan Pembantu
SOP Operator Diperketat
Penggunaan Air dan Bahan Baku Kembali
Pengendalian Karakter Bahan Baku
Recycle Material
Gambar 8 Rancangan upaya peningkatan produktivitas Tabel 9 Skenario rancangan alternatif strategi peningkatan produktivitas Skenario Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3
Penjelasan Perbaikan jadwal cleaning mesin curing dan subtitusi bahan pembantu SOP operator diperketat dan recycle material Pengendalian karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali
Analisis Perbandingan Simulasi Skenario Strategi Peningkatan Pada analisis penerapan skenario 1 ini terjadi perbaikan jadwal cleaning mesin curing dan subtitusi bahan pembantu. Nilai dampak lingkungan yang dihasilkan dari skenario 1 sebesar 1.073, sedangkan nilai indikator ekonomi 1.166, sehingga dihasilkan nilai indeks produktivitas hijau (GPI) yang dihasilkan sebesar 1.087. GPI skenario 1 meningkat dari GPI pada kondisi awal (current state). Pada analisis penerapan skenario 2 ini terjadi SOP operator diperketat dan recycle material. Nilai dampak lingkungan yang dihasilkan dari skenario 2 sebesar 1.073, sedangkan nilai indikator ekonomi 1.179, sehingga dihasilkan nilai indeks produktivitas hijau (GPI) yang dihasilkan sebesar 1.099. GPI skenario 2 meningkat dari GPI pada kondisi awal (current state). Pada analisis penerapan skenario 3 ini terjadi pengendalian karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali. Nilai dampak lingkungan yang dihasilkan dari skenario 3 sebesar 1.040, sedangkan nilai indikator ekonomi 1.168, sehingga dihasilkan nilai indeks produktivitas hijau (GPI) yang dihasilkan sebesar 1.123. GPI skenario 3 meningkat dari GPI pada kondisi awal (current state).
31 Perbandingan rancangan skenario peningkatan dilakukan dengan membandingkan capaian indeks dampak lingkungan, tingkat produktivitas atau indikator ekonomi, dan nilai capaian indeks GPI dari masing-masing rancangan skenario penerapan strategi. Menurut Hur et al. (2004) GPI rasio dikembangkan dalam pengambilan keputusan untuk memilih salah satu alternatif yang terbaik peningkatan kinerja produktivitas hijau dari sistem yang ada. GPI rasio diartikan perbandingan GPI alternatif dan GPI kondisi awal. Jika GPI rasio ini lebih besar dari 1, berarti alternatif peningkatan produktivitas yang terpilih lebih baik daripada GPI kondisi awal sebelum adanya perbaikan. Sejalan dengan pemahaman tersebut, dihitung GPI rasio pada skenario 1 sampai skenario 3 terhadap GPI kondisi awal sehingga dihasilkan GPI rasio skenario 1 sebesar 1.005, GPI rasio skenario 2 sebesar 1.016, GPI rasio skenario 3 sebesar 1.039. Tabel 10 dan Gambar 9 menunjukkan perbandingan indeks ketiga rancangan perbaikan.
Gambar 9 Diagram Perbandingan Indeks Rancangan Perbaikan Dari hasil perbandingan GPI dan perhitungan GPI rasio diketahui bahwa rancangan skenario 1 merupakan skenario dengan indeks GPI terendah. Indeks GPI dan GPI rasio tertinggi dari semua skenario dihasilkan dari analisis penerapan skenario 3 merupakan skenario terbaik dalam peningkatan produktivitas hijau. Tabel 10 Perbandingan Indeks Ketiga Rancangan Perbaikan. Penjelasan Kondisi pertama kali saat penelitian dilakukan (current state) Skenario 1 Perbaikan jadwal cleaning mesin curing dan subtitusi bahan pembantu Skenario 2 SOP operator diperketat dan recycle material Skenario 3 Pengendalian karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali
Dampak Lingkungan
Indikator Ekonomi
GPI
GPI Rasio
1.073
1.160
1.081
1.073
1.166
1.087
1.005
1.073
1.179
1.099
1.016
1.040
1.168
1.123
1.039
Gambar 10 Peta aliran material (GVSM future state)
32
33 Future State Green Stream Map Analisis dalam pembuatan peta aliran material (future state) ditentukan berdasarkan perhitungan skenario 3 dalam strategi peningkatan pada Lampiran 6. Pada perhitungan skenario 2 diketahui bahwa total dampak lingkungan sebesar 1486 kg GWG, 900 kg WC, dan 0 kg SWG, terbagi ke dalam masing-masing proses kegiatan pada peta aliran material (future state). Keseluruhan aliran limbah hijau dalam peta aliran material (future state) tersaji pada Gambar 10. Analisis Implikasi Manajerial Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, rekomendasi yang dapat digunakan pada PT. XYZ dalam peningkatan produktivitas proses produksi ban motor dengan pendekatan produktivitas adalah skenario 3. Dengan penerapan strategi tersebut berimplikasi pada peningkatan indikator ekonomi serta penurunan dampak lingkungan yang dihasilkan sehingga menyebabkan nilai indeks produktivitas hijau (GPI) meningkat. Gambar 11 menunjukkan urutan langkah penerapan kebijakan dalam tujuan peningkatan produktivitas proses produksi ban motor. Pada industri ban motor, aktor yang paling berperan adalah pemerintah dan pimpinan perusahaan. Dalam pengambilan keputusan mengenai kebijakan pada peningkatan produktivitas hijau diperlukan pimpinan perusahaan yang menyadari pentingnya peningkatan produktivitas beriringan dengan mempertimbangkan dampak lingkungan yang dihasilkan serta pemerintah yang menerapkan kebijakan mengenai lingkungan. Perbaikan Manajemen Pabrik
Minimisasi Dampak Lingkungan (Produktivitas Hijau)
Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor
Gambar 11 Urutan Langkah Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor Gambar 12 merupakan ilustrasi pengurangan dampak lingkungan dalam kegiatan peningkatan produktivitas proses produksi ban motor. Untuk mendukung peningkatan produktivitas hijau ini juga dilampirkan program perangkat lunak yang dapat dilihat pada Lampiran 7. Perbaikan jadwal cleaning mesin curing yang lebih teratur akan menyebabkan jumlah produk yang diproduksi akan bertambah serta proses produksi berjalan lebih produktif dan optimum. SOP operator yang diperketat akan meningkatkan kualitas dan produktivitas SDM yang terlibat dalam proses produksi serta proses produksi yang berjalan dengan lebih teratur dan menghindari terjadinya hal yang tidak diinginkan. Pengendalian karakter bahan baku akan membuat kualitas produk akan terjaga dan mengurangi resiko produk reject. Selain itu jumlah scrap yang dihasilkan dan biaya produksi akan menurun pula. Subtitusi bahan pembantu akan mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan dengan biaya bahan baku yang tidak meningkat. Pengunaan air dan bahan baku kembali akan meningkatkan efisiensi penggunaan air dan bahan baku serta mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk kebutuhan bahan baku dan air. Recycle material dapat mengurangi pencemaran dan mengurangi biaya bahan baku yang diperlukan pada proses produksi.
34
Gambar 12 Ilustrasi Pengurangan Dampak Lingkungan dalam Kegiatan Peningkatan Produktivitas Proses Produksi Ban Motor
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Dalam penelitian ini dilakukan analisis keberlanjutan untuk mengetahui tingkat keberlanjutan pada tiga dimensi, yaitu sosial, ekonomi, dan lingkungan. Tingkat keberlanjutan agroindustri ban motor pada dimensi sosial dan lingkungan yaitu cukup berkelanjutan (CB) sedangkan pada dimensi ekonomi yaitu kurang berkelanjutan (KB). Adapun indikator yang paling berpengaruh terhadap keberlanjutan yaitu harga saham perusahaan pada dimensi ekonomi, pemanfaatan sisa bahan baku pada dimensi lingkungan, serta penyerapan tenaga kerja masyarakat sekitar pada dimensi sosial. Analisis proses produksi ban motor dilakukan dengan memetakan semua kegiatan antara lain banburry, bead building, extruding, cushion, calender, cutting, tyre building, dan curing. Faktor yang berpengaruh dalam peningkatan produktivitas hijau pada proses produksi ban motor di PT. XYZ yaitu faktor yang berkaitan dengan indikator ekonomi dan indikator lingkungan. Faktor yang berkaitan dengan indikator ekonomi antara lain biaya produksi ban motor dan harga jual per unit ban motor, sedangkan indikator lingkungan terdiri atas limbah padat (solid waste generation/SWG), konsumsi air (water consumption /WC), dan limbah gas (gaseous waste generation/GWG). Pada peta aliran nilai dengan pendekatan produktivitas hijau dihasilkan indeks dampak lingkungan pada kondisi awal sebesar 1.073, indikator ekonomi sebesar 1.160, dan GPI sebesar 1.081. Nilai ini menunjukkan bahwa dalam proses produksi ban motor, tingkat produktivitas masih lebih tinggi dari dampak lingkungan yang dihasilkan. Penentuan strategi peningkatan produktivitas proses produksi ban motor dilakukan dengan menggunakan metode AHP yang menghasilkan bobot kepentingan dari setiap alternatif. Dari alternatif tersebut dilakukan analisis dengan menghubungkan aspek proses dan keberlanjutan sehingga dihasilkan tiga skenario dalam peningkatan produktivitas hijau. Skenario terbaik dari ketiga skenario perbaikan peningkatan produktivitas yaitu pengendalian karakter bahan baku serta penggunaan air dan bahan baku kembali. Analisis penerapan skenario tersebut menghasilkan nilai GPI sebesar 1.123 dan rasio GPI sebesar 1.039. Rasio GPI menunjukkan peningkatan yang terjadi dengan menerapkan skenario terpilih.
35
Saran Perlu dilakukan analisis lebih lanjut dan mendalam mengenai proses produksi ban motor untuk mengetahui indikator ekonomi dan dampak lingkungan yang dihasilkan. Pengembangan strategi atau skenario peningkatan produktivitas hijau juga diperlukan untuk menghasilkan nilai produktivitas hijau pada proses produksi ban motor yang lebih baik. Dibutuhkan sistem terpadu dalam pengukuran tingkat produktivitas hijau proses produksi ban motor sehingga dapat ditemukan skenario perbaikan yang lebih baik serta distimulasikan dengan lebih baik, tersistem, dan berkelanjutan. Tentunya semua itu diperlukan penelitian lanjutan untuk memperbaiki kekurangan dari penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA Anas AV, Suriamihardja DA, Pallu MS, Irfan UR. 2013. Sustainability analysis of mining management on construction material in Jeneberang River, South Sulawesi. IJERT. 2(2013). [APO] Asian Productivity Organization. 2006. Handbook on Green Productivity. Asian Productivity Organization. Clausen CA, Mattson G. 1978. Principle of Industrial Chemistry. Toronto (US): John Willey & Sons. Darmawan MA, Wiguna B, Marimin, Machfud. 2012. Peningkatan produktivitas proses produksi karet alam dengan pendekatan Green productivity : studi kasus di PT X. J Tek Ind Pert. 22(2):98-105. [DEFRA and DECC]. 2010. Guidelines to Defra/DECC’s GHG Conversion Factors for Company Reporting. London: Department of Energy and Climate Change (DECC) and the Department for Environment, Food and Rural Affairs. Direktorat Jenderal Perkebunan. 2012. Statistik Perkebunan Indonesia Komoditas Karet Tahun 2011-2013. Jakarta (ID): Direktorat Jenderal Perkebunan. Emiliani ML, Stec DJ. 2004. Using value stream maps to improve leadership. The Leadership & Organization Development Journal. 25(8). Eriyatno. 1998. Ilmu Sistem Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen. Bogor (ID): IPB Press. Evi F, Adi B, Jasmal AS, Soesilo TEB. 2013. Sustainability of rice farming based on eco-farming to face food security and climate change: case study in Jambi Province, Indonesia. Proced Envi Sci. 17(2013):53 – 59. Fauzi A, Suzy A. 2002. Evaluasi status keberlanjutan pembangunan perikanan: aplikasi pendekatan rapfish (studi kasus perairan pesisir DKI Jakarta). Indones J of Coas Mar Reso. 4(3). Fewidarto PD. 1996. Proses Hirarki Analitik (Analytical Hierarchy Process). Bogor (ID): TIN Fateta IPB. Gandhi NMD, Selladurai V, Santhi P. 2006. Green productivity indexing. Intern J Productiv Perform Manag. 55(7).
36 Gaspersz V. 2000. Manajemen Produktivitas Total. Jakarta (ID): Gramedia Pustaka Utama. Hur T, Kim I, Yamamoto R. 2004. Measurement of green productivity and its improvement. J Clean Product. 12(7):673-83. Jackson M. 2000. An Analysis of Flexible and Reconfigurable Production Systems [Disertasi]. Linko¨ping (SE). Linko¨ping University. Jaya R, Machfud, Raharja S, Marimin. Sustainability analysis for gayo coffee supply chain. Intern J on Adv Sci Engin Inform Tech. 3(2013):2. Kavanagh P, Pitcher TJ. 2004. Implementing Microsoft Excel Software for Rapfish a technique for the rapid appraisal of fisheries status. [Fisheries Centre Research Reports 12 (2)]. Vancouver, Canada : The Fisheries Centre, University of British Columbia. Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian. 2011. Masterplan Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia 2011-2025. Jakarta : Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian. Kementrian Perindustrian. 2013. Laporan Perkembangan Kemajuan Program Kerja Kementrian Perindustrian Tahun 2004-2012. Jakarta (ID): Kementrian Perindustrian Lovely, B. 2013. Desain dan Manajemen Tempat Penampungan Sementara Scrap Ban di PT X [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Maarif MS, Somamiharja A. 2000. Strategi peningkatan produktivitas udang tambak. J. Pert. Indon. 9(2):62-76. Machfud. 1999. Diktat Bahan Pengajaran Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Bogor (ID): Jurusan Teknologi Industri Pertanian, IPB. Marimin, Darmawan MA, Saputra D, Machfud. Decision support for natural rubber supply chain management with green supply chain operations reference approach: a case study; IESS 2013: Challenges and Opportunities of Service Industry in Emerging Economies; 2013 Agustus 20-22, Surabaya (ID): I7 1-6. Marimin, Magfiroh N. 2010. Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai Pasok. Bogor (ID): IPB Press. Murillas A, Prellezo R, Garmendia E, Escapa M, Gallastegui C, Ansuategi A. 2008. Multidimensional and Intertemporal Sustainability Assessment: A Case Study of The Basque Trawl Fisheries. Fisher Res. 91(2008):222–238. Nijkamp. 1980. Environment Policy Analysis: Operasional Methods and Models. New York (US): John Wiley and Sons. Pasaribu OS. 2008. Analisa Kadar Kotoran (Dirt Content) dan Kadar Abu (Ash Content) pada Karet Remah SIR 20 PT. Bridgestone Sumatera Rubber Estate, Tbk Dolok Melangir-Serbelawan [Skripsi]. Medan (ID): Universitas Sumatera Utara. Putra MPIF. 2012. Peningkatan Produktivitas Proses Budidaya Karet Alam dengan Pendekatan Green Productivity Studi Kasus di PT XYZ [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Rahani AR, Al-Ashraf M. 2012. Production Flow Analysis through Value Stream Mapping: A Lean Manufacturing Process Case Study. Proced Engin. 41(2012):1727 – 1734. Saaty L. 1991. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin. Jakarta (ID): Pustaka Binaman Pressindo.
37 Saputra D. 2012. Sistem Penunjang Keputusan Manajemen Rantai Pasokan Karet Alam dengan Pendekatan Green Supply Chain Operations Reference Studi Kasus di PT. Condong Garut [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Saxena AK, Bhardwaj KD, Sinha KK. 2003. Sustainable growth through green productivity: a case of edible oil industry in India. JIE. 4(1):81-91. Setyamidjaja D. 1993. Karet: Budidaya dan Pengolahan. Yogyakarta (ID): Penerbit Kanisius. Spillance DJ. 1989. Komoditi Karet. Yogyakarta (ID): Penerbit Kanisius. Tangen, S. 2002. Understanding the concept of productivity; The 7th Asia-Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference; 2002 Dec 820. Taipei (TW). Teniwut YK. 2012. Sistem Penunjang Keputusan Peningkatan Produktivitas Berkelanjutan pada Manajemen Rantai Pasok Agroindustri Perikanan. [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Tesfamichael D, Pitcher TJ. 2006. Multidisciplinary evaluation of the sustainability of red sea fisheries using rapfish. Fisher Res. 78(2006): 227– 235. Thamrin, Sutjahjo SH, Herison C, Sabiham S. 2007. Analisis keberlanjutan wilayah perbatasan Kalimantan Barat – Malaysia untuk pengembangan kawasan agropolitan (studi kasus kecamatan dekat perbatasan Kabupaten Bengkayang). J Agro Ekonomi (25): 103-124. University of California Riverside. 2006. Technology Evaluation and Economic Analysis of Waste Tire Pyrolysis, Gasification, and Liquefaction. Sacramento (US): University of California Riverside. Wiguna B. 2012. Peningkatan Produktivititas pada Proses Produksi Karet Alam dengan Pendekatan Green Productivity Studi Kasus di PT. XYZ [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Wills B. 2009. Green Intentions : Creating a Green Value Stream to Compete and Win. New York (US): Productivity Press. Womack J, Jones D. 1996. Lean Thinking. New York (US): Simon & Schuster. Yale Center for Environmental Law and Policy Report. 2005. Environmental Sustainability Index : Benchmarking National Environmental Stewardship. http://www.yale.edu/esi. Yale : Yale University. [2 Maret 2013].
38
LAMPIRAN Lampiran 1
Perhitungan variabel dampak lingkungan
1. Bobot pakar pada indikator ESI 2005
Air Quality Biodiversity Land Water Quality Water Quantity Reducing Air Pollution Reducing Ecosystem Stresses Reducing Population Growth Reducing Waste & Consumption Pressures Reducing Water Stress Natural Resource Management Environmental Health Basic Human Sustenance Reducing Environment-Related Natural Disaster Vulnerability Environmental Governance Eco-Efficiency Private Sector Responsiveness Science and Technology Participation in International Collaborative Efforts Greenhouse Gas Emission Reducing Transboundary Environmental Pressures
2 0.05 0.09 0.09 0.05 0.02 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.09 0.09 0.05
3 0.09 0.07 0.06 0.09 0.05 0.05 0.06 0.07 0.05 0.04 0.06 0.04 0.04
4 0.14 0.14 0.14 0.14 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
Experts 5 6 0.04 0.02 0.05 0.05 0.05 0.02 0.06 0.02 0.04 0.07 0.05 0.07 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.05 0.06 0.07 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05
0.05
0
0.05
0.04
0.06
0.03 0.04 0.03 0.03 0.04 0.04 0.06
0.03 0.02 0.05 0.05 0.02 0.02 0.05
0.03 0.03 0.03 0.05 0.03 0.03 0.03
0.02 0.02 0.02 0 0 0.1 0.06
0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04
1 0.03 0.05 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.06 0.06 0.07 0.05 0.05
7 0.03 0.02 0.04 0.03 0.04 0.08 0.06 0.08 0.08 0.05 0 0.05 0.05
8 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.06 0.06 0.06
9 0.03 0.03 0.11 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.05 0.03 0.11
10 0.02 0.1 0.05 0.02 0.1 0.1 0.02 0.02 0.05 0.1 0.05 0.05 0.05
0.07
0
0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.09 0
0.04 0.02 0.06 0.06 0.04 0.07 0.06
0.04
0
0.02
0.01 0.05 0.05 0.03 0.03 0.05 0.05
0.14 0.11 0.03 0.11 0.03 0.03 0.03
0.03 0.02 0.05 0.05 0.02 0.1 0.02
Experts
Air Quality Biodiversity Land Water Quality Water Quantity Reducing Air Pollution Reducing Ecosystem Stresses Reducing Population Growth Reducing Waste & Consumption Pressures Reducing Water Stress Natural Resource Management Environmental Health Basic Human Sustenance Reducing Environment-Related Natural Disaster Vulnerability Environmental Governance Eco-Efficiency Private Sector Responsiveness Science and Technology Participation in International Collaborative Efforts Greenhouse Gas Emission Reducing Transboundary Environmental Pressures
11
12
13
14
15
16
17
Average
0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.03 0.03
0.1 0.05 0.05 0.1 0.05 0.1 0.1 0.01 0.1 0.03 0 0.05 0.05
0.06 0.06 0.02 0.02 0.02 0.05 0.08 0.06 0.08 0.02 0.02 0.05 0.02
0.06 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0 0.06 0.04
0.07 0.06 0.04 0.07 0.03 0.06 0.04 0.05 0.05 0.06 0 0.06 0.05
0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.02 0.05 0.05 0.05 0.08 0.05
0.1 0.02 0.03 0.1 0.04 0.05 0.07 0.01 0.03 0.03 0.03 0.02 0.05
0.06 0.06 0.06 0.06 0.05 0.06 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05
Equal weighting 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
0.03
0
0.05
0
0
0.04
0.04
0.03
0.05
0.06 0.05 0.05 0.07 0.05 0.05 0.05
0.02 0.05 0.01 0.05 0.01 0.1 0.01
0.01 0.08 0.06 0.02 0.04 0.08 0.08
0.05 0.05 0.04 0.06 0.05 0.06 0.04
0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04
0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.04
0.12 0.02 0.05 0.03 0.07 0.05 0.05
0.05 0.04 0.04 0.05 0.03 0.06 0.04
0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
39 2. Bobot indikator dalam ESI 2005 Kesetaraan Indikator ESI Kualitas Udara Emisi Gas Rumah Kaca Penurunan Tingkat Polusi Udara Kualitas Air Jumlah Air Penurunan Jumlah Limbah Padat dan Konsumsi Material
Bobot dalam ESI 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
3. Penurunan tiga indikator lingkungan GPI
Konsumsi Air (WC)
Kesetaraan Indikator ESI Kualitas Udara Emisi Gas Rumah Kaca Penurunan Tingkat Polusi Udara Kualitas Air Jumlah Air
Pembangkit Limbah Padat (SWG)
Penurunan Limbah Padat dan Konsumsi Material
Indikator GPI Pembangkit limbah Gas (GWG)
Bobot dalam ESI 0.05
Penggabungan Bobot (x)
Bobot (w) dalam GPI (x/0.3)
0.15
0.5
0.05 0.05
0.10
0.33
0.05
0.05
0.17
0.05 0.05
Dampak lingkungan didefinisikan sebagai penjumlahan ketiga bobot variabel lingkungan indeks produktivitas hijau (GPI) yang berasal dari nilai pembobotan ESI. EI = w1GWG + w2WC + w3SWG Keterangan : w1, w2, w3 : bobot masing-masing indikator GPI GWG : pembangkit limbah gas (gaseous wastes generation) SWG : pembangkit limbah padat (solid waste generation) WC : konsumsi air (water consumption). Dari Tabel 3 didapatkan nilai bobot untuk masing-masing indikator GPI, w1=0.5; w2=0.33; dan w3=0.17. Sehingga dampak lingkungan (EI) dalam kegiatan budidaya karet alam dirumuskan dengan : EI = 0.5 GWG + 0.33 WC + 0.17 SWG Lampiran 2
Standar mutu ban sepeda motor berdasarkan SNI 06-0101-2002
1. Dimensi ban baru Setiap ban baru harus memenuhi standar dimensi pada Lampiran C s/d Lampiran M SNI 06-0101-2002 atau standar dimensi lainnya seperti JATMA, ETRTO, ECE, TRA dan JIS, jika ukuran ban tersebut tidak terdapat dalam lampiran. 2. Batas kedalaman alur (TWI) Setiap ban harus memiliki batas kedalaman alur dengan tinggi minimum 0.8 mm.
40 3. Breaking energy Setiap ban harus memiliki breaking energy minimum sesuai Tabel berikut. Tabel Nilai minimum breaking energy Ply Rating Lebar Nominal Ban (PR) 62 mm atau kurang Lebih dari 62 mm 2 15 (153) 17 (173) 4 29 (296) 34 (347) 6 39(396) 45 (459) 8 56 (571) Contoh : 250-17 Lebar nominal 250* x 25.4 mm = 63.5 mm Nilai 63.5 mm mempunyai lebar nominal lebih dari 62 mm Satuan : J (kgf.cm)
4. Ketahanan ban pada berbagai beban (endurance) Setelah pengujian selesai, maka ban yang diuji harus terbebas dari kerusakan– kerusakan seperti: separation, chunking, open splice yang mencapai cord, broken cord dan cracking yang mencapai cord. 5. Ketahanan ban pada berbagai kecepatan (high speed) Setelah pengujian selesai, maka ban yang diuji harus terbebas dari kerusakan– kerusakan seperti: separation, chunking, open splice yang mencapai cord, broken cord dan cracking yang mencapai cord. Lampiran 3 Tampilan hasil penghitungan analisis keberlanjutan 1. Ordinasi dimensi ekonomi
41 2. Ordinasi dimensi lingkungan
3. Ordinasi dimensi sosial
42 4. Hasil analisis montecarlo dimensi ekonomi
5. Hasil analisis montecarlo dimensi lingkungan
43 6. Hasil analisis montecarlo dimensi sosial
7. Hasil analisis leverage dimensi ekonomi
44 8. Hasil analisis leverage dimensi lingkungan
9. Hasil analisis leverage dimensi sosial
45 Lampiran 4
Tabel perhitungan biaya proses produksi ban motor
I. Biaya Tetap A. Penyusutan Bangunan Mesin dan Peralatan Perabotan dan Peralatan Kantor Alat-alat Transportasi Total Penyusutan
228 399 200 000 1 080 188 800 000 47 223 200 000 9 324 460 000 1 365 135 660 000
B. Bunga modal C. Pajak D. Asuransi
231 215 794 167 1 025 603 333 584 585 000 1 597 961 642 500
Total Biaya Tetap II. Biaya Tidak Tetap A. Nama Bahan baku Natural Rubber SIR 10 Natural Rubber SIR 20 Polyester 1300 d/2 120 epdm Silane carbon black masterbatch 1:1 (Silane) Silica (normal) 20 Solar Zinc Oxide Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 2.2'dibenzamido diphenyldisulfide (Peptizer) Bead Wire diameter 1.20 mm Aliphatic Hydrocarbon Resin (Escorez 1102) Alkylphenol Sulfide Resin Cashew Nutsell Oil - Modified Novolac Phenol Resin High Cis BR 12% SPB resin Modified Octyl Phenol Formaldehyde Resin (Elaztobond T6000) Octyl Phenolic - Formaldehyde Resin Anti Adhesive Non Filler Type Non Silicone
Kebutuhan Harga per per bulan satuan kg 15 000 000 30 000 15 000 000 30 000 200 000 35 000 80 000 85 000
Total 450 000 000 000 450 000 000 000 7 000 000 000 6 800 000 000
400 000 60 000 450 000 200 000 4 000
7 500 10 000 20 000 60 000 40 000
3 000 000 000 600 000 000 9 000 000 000 12 000 000 000 160 000 000
40 000 1 000
13 000 40 000
520 000 000 40 000 000
8 000 40 000
16 000 32 500
128 000 000 1 300 000 000
5 500 20 000
35 000 30 000
192 500 000 600 000 000
125 000
32 500
4 062 500 000
350 000
13 000
4 550 000 000
46 Anti Adhesive (GT-5) Inner Paint for Green Tire White Ink Stamp Sidewall & Calendar (Reajet) Parafinic Oil Napthenic Oil HCl NaOH CaCO3 Bahan Baku Lainnya (10%) Total Biaya Bahan Baku
30 000 100 000 20 000
20 000 35 000 12 500
600 000 000 3 500 000 000 250 000 000
80 000 20 000 000 15 000 3 000 1 500
7 000 12 000 2 500 3 000 750
560 000 000 240 000 000 000 37 500 000 9 000 000 1 125 000 130.589.375.000 1 325 500 000 000
B. Tenaga Kerja Gaji Upah dan Kesejahteraan Karyawan Outsourcing Perjalanan Dinas Pelatihan Honorarium Tenaga Ahli Penyisihan Imbalan Kerja Total Biaya Tenaga Kerja C. Energi Listrik Gas Alam Gas N2 Air Total Biaya Energi D. Biaya Pengolahan Limbah Limbah scrap Biaya olah limbah air kontaminasi Total Biaya Pengolahan Limbah
8 170 146 667 283 170 833 1 000 381 667 312 648 333 426 020 833 813 378 333 11 005 746 667 kebutuhan per bulan 8 000 kWh 10 000 3 000 10 000 m3
harga/satuan 1 100 80 000 50 000 1 000
Jumlah (kg) Biaya olah 6 250 000 10 000
total 8 800 000 000 800 000 000 150 000 000 10 000 000 000 19 750 000 000
62 500 000 000 250 000 000 62 750 000 000
Total Biaya Tidak Tetap
1 419 005 746 667
Biaya Total Harga Pokok per Ban
3 016 967 389 167 301 698
47 Lampiran 5
Tampilan pengisian model AHP penentuan strategi peningkatan produktivitas
1. Form penilaian model AHP penentuan strategi oleh pakar 1
2. Gambar form penilaian model AHP penentuan strategi oleh pakar 2
48 3. Form penilaian model AHP penentuan strategi oleh pakar 3
4. Form hasil penggabungan ketiga pendapat pakar
Lampiran 6
Keseluruhan perhitungan skenario
Perhitungan skenario 1 I. Biaya Tetap A. Penyusutan Bangunan Mesin dan Peralatan Perabotan dan Peralatan Kantor Alat-alat Transportasi
228 399 200 000 1 080 188 800 000 47 223 200 000 9 324 460 000
49 Total Penyusutan
1 365 135 660 000
B. Bunga modal C. Pajak D. Asuransi
231 215 794 167 1 025 603 333 584 585 000 1 597 961 642 500
Total Biaya Tetap II. Biaya Tidak Tetap A. Nama Bahan baku Natural Rubber SIR 10 Natural Rubber SIR 20 Polyester 1300 d/2 120 epdm Silane carbon black masterbatch 1:1 (Silane) Silica (normal) 20 Solar Zinc Oxide Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 2.2'dibenzamido diphenyldisulfide (Peptizer) Bead Wire diameter 1.20 mm Aliphatic Hydrocarbon Resin (Escorez 1102) Alkylphenol Sulfide Resin Cashew Nutsell Oil - Modified Novolac Phenol Resin High Cis BR 12% SPB resin Modified Octyl Phenol Formaldehyde Resin (Elaztobond T6000) Octyl Phenolic - Formaldehyde Resin Anti Adhesive Non Filler Type Non Silicone Anti Adhesive (GT-5) Inner Paint for Green Tire White Ink Stamp Sidewall & Calendar (Reajet) Parafinic Oil Napthenic Oil HCl NaOH
Kebutuhan Harga per per bulan satuan kg 15 000 000 30 000 15 000 000 30 000 200 000 35 000 80 000 85 000
Total 450 000 000 000 450 000 000 000 7 000 000 000 6 800 000 000
400 000 60 000 450 000 200 000 4 000
7 500 10 000 20 000 60 000 40 000
3 000 000 000 600 000 000 9 000 000 000 12 000 000 000 160 000 000
40 000 1 000
13 000 40 000
520 000 000 40 000 000
8 000 40 000
16 000 32 500
128 000 000 1 300 000 000
5 500 20 000
35 000 30 000
192 500 000 600 000 000
125 000
32 500
4 062 500 000
350 000
13 000
4 550 000 000
30 000 100 000 20 000
20 000 35 000 12 500
600 000 000 3 500 000 000 250 000 000
80 000 20 000 000 15 000 3 000
7 000 12 000 2 500 3 000
560 000 000 240 000 000 000 37 500 000 9 000 000
50 CaCO3 Bahan Baku Lainnya (10%) Total Biaya Bahan Baku
1 500
750
1 125 000 117 530 437 500 1 312 441 062 500
B. Tenaga Kerja Gaji Upah dan Kesejahteraan Karyawan Outsourcing Perjalanan Dinas Pelatihan Honorarium Tenaga Ahli Penyisihan Imbalan Kerja Total Biaya Tenaga Kerja C. Energi
8 170 146 667 283 170 833 1 000 381 667 312 648 333 426 020 833 813 378 333 11 005 746 667 kebutuhan per bulan 8 000 kWh 10 000 3 000 10 000 m3
Listrik Gas Alam Gas N2 Air Total Biaya Energi D. Biaya Pengolahan Limbah limbah scrap biaya olah limbah air kontaminasi Total Biaya Pengolahan Limbah
harga/satuan
Total
1 100 80 000 50 000 1 000
8 800 000 000 800 000 000 150 000 000 10 000 000 000 19 750 000 000
Jumlah(kg) Biaya olah 6 062 500 10 000
60 625 000 000 250 000 000 60 875 000 000
Total Biaya Tidak Tetap
1 404 071 809 167
Biaya Total Harga Pokok per Ban
3 002 033 451 667 300 203
Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau skenario 1
31.6 0 0 0
174.6 0 0 0
Tyre Building Curing
179.9 0 0 0
Total
Cutting
38.8 0 0 0
Calener
Cushion
1044.8 0 0 0
Extruding
Energi (KWh) Air (Liter) Material (Kg) Sampah (Kg)
Bead Building
Proses Kegiatan Banburry
Jenis Limbah
99 0 0 0
66 0 0 0
33 0 0 0
1667.7 1000 0 0
51 Transportasi (Km) Emisi (Kg) Biodiversitas (Ha)
0 930.9 0
0 34.6 0
0 160.4 0
0 28.2 0
0 0 0 0 155.5 88.2 58.8 29.4 0 0 0 0
0 1486 0
Perhitungan Skenario 1 : 1. EI = ((0.33x1000) + (0.5x1486)) / 1000 = 1.073 2. Pendapatan = 350 000 x 10 000 000 = 3 500 000 000 000 3. Indikator Ekonomi = 3 500 000 000 000 / 3 002 033 451 667 = 1.166 4. GPI = 1.166/1.073 = 1.087 Perhitungan skenario 2 I. Biaya Tetap A. Penyusutan Bangunan Mesin dan Peralatan Perabotan dan Peralatan Kantor Alat-alat Transportasi Total Penyusutan
228 399 200 000 1 080 188 800 000 47 223 200 000 9 324 460 000 1 365 135 660 000
B. Bunga modal C. Pajak D. Asuransi
231 215 794 167 1 025 603 333 584 585 000 1 597 961 642 500
Total Biaya Tetap II. Biaya Tidak Tetap A. Nama Bahan baku Natural Rubber SIR 10 Natural Rubber SIR 20 Polyester 1300 d/2 120 epdm Silane carbon black masterbatch 1:1 (Silane) Silica (normal) 20 Solar Zinc Oxide Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 2.2'dibenzamido diphenyldisulfide (Peptizer) Bead Wire diameter 1.20 mm Aliphatic Hydrocarbon Resin (Escorez 1102) Alkylphenol Sulfide Resin Cashew Nutsell Oil - Modified Novolac Phenol Resin
Kebutuhan Harga per per bulan satuan kg 15 000 000 30 000 15 000 000 30 000 200 000 35 000 80 000 85 000
Total 450 000 000 000 450 000 000 000 7 000 000 000 6 800 000 000
400 000 60 000 450 000 200 000 4 000
7 500 10 000 20 000 60 000 40 000
3 000 000 000 600 000 000 9 000 000 000 12 000 000 000 160 000 000
40 000 1 000
13 000 40 000
520 000 000 40 000 000
8 000 40 000
16 000 32 500
128 000 000 1 300 000 000
52 High Cis BR 12% SPB resin Modified Octyl Phenol Formaldehyde Resin (Elaztobond T6000) Octyl Phenolic - Formaldehyde Resin Anti Adhesive Non Filler Type Non Silicone Anti Adhesive (GT-5) Inner Paint for Green Tire White Ink Stamp Sidewall & Calendar (Reajet) Parafinic Oil Napthenic Oil HCl NaOH CaCO3 Bahan Baku Lainnya (10%) Total Biaya Bahan Baku
5 500 20 000
35 000 30 000
192 500 000 600 000 000
125 000
32 500
4 062 500 000
350 000
13 000
4 550 000 000
30 000 100 000 20 000
20 000 35 000 12 500
600 000 000 3 500 000 000 250 000 000
80 000 20 000 000 15 000 3 000 1 500
7 000 12 000 2 500 3 000 750
560 000 000 240 000 000 000 37 500 000 9 000 000 1 125 000 130 589 375 000 1 325 500 000 000
B. Tenaga Kerja Gaji Upah dan Kesejahteraan Karyawan Outsourcing Perjalanan Dinas Pelatihan Honorarium Tenaga Ahli Penyisihan Imbalan Kerja Total Biaya Tenaga Kerja C. Energi Listrik Gas Alam Gas N2 Air Total Biaya Energi D. Biaya Pengolahan Limbah limbah scrap biaya olah limbah air kontaminasi Total Biaya Pengolahan Limbah
8 170 146 667 283 170 833 1 000 381 667 312 648 333 426 020 833 813 378 333 11 005 746 667 kebutuhan per bulan 8 000 kWh 10 000 3 000 10 000 m3
harga/satuan 1 100 80 000 50 000 1 000
Jumlah(kg) Biaya olah 1 500 000 10 000
Total 8 800 000 000 800 000 000 150 000 000 10 000 000 000 19 750 000 000
15 000 000 000
250 000 000 15 250 000 000
53
Total Biaya Tidak Tetap
1 371 505 746 667
Biaya Total Harga Pokok per Ban
2 969 467 389 167 296 946
Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau skenario 2
31.6 0 0 0 0 28.2 0
Calener
Cushion
Extruding 179.9 0 0 0 0 160.4 0
174.6 0 0 0 0 155.5 0
Curing
38.8 0 0 0 0 34.6 0
Tyre Building
1044.8 0 0 0 0 930.9 0
Total
Cutting
Energi (KWh) Air (Liter) Material (Kg) Sampah (Kg) Transportasi (Km) Emisi (Kg) Biodiversitas (Ha)
Bead Building
Proses Kegiatan Banburry
Jenis Limbah
99 0 0 0 0 88.2 0
66 0 0 0 0 58.8 0
33 0 0 0 0 29.4 0
1667.7 1000 0 0 0 1486 0
Perhitungan Skenario 2 : 1. EI = ((0.33x1000) + (0.5x1486)) / 1000 = 1.073 2. Pendapatan = 350 000 x 10 000,000 = 3 500 000 000 000 3. Indikator Ekonomi = 3 500 000 000 000 / 2 969 467 389 167 = 1.179 4. GPI = 1.179/1.073 = 1.099 Perhitungan skenario 3 I. Biaya Tetap A. Penyusutan Bangunan Mesin dan Peralatan Perabotan dan Peralatan Kantor Alat-alat Transportasi Total Penyusutan
228 399 200 000 1 080 188 800 000 47 223 200 000 9 324 460 000 1 365 135 660 000
B. Bunga modal C. Pajak D. Asuransi
231 215 794 167 1 025 603 333 584 585 000 1 597 961 642 500
Total Biaya Tetap II. Biaya Tidak Tetap A. Nama Bahan baku Natural Rubber SIR 10
Kebutuhan Harga per per bulan satuan kg 15 000 000 30 000
Total 450 000 000 000
54 Natural Rubber SIR 20 Polyester 1300 d/2 120 epdm Silane carbon black masterbatch 1:1 (Silane) Silica (normal) 20 Solar Zinc Oxide Nylon 1260 d/2 - 90 epdm 2.2'dibenzamido diphenyldisulfide (Peptizer) Bead Wire diameter 1.20 mm Aliphatic Hydrocarbon Resin (Escorez 1102) Alkylphenol Sulfide Resin Cashew Nutsell Oil - Modified Novolac Phenol Resin High Cis BR 12% SPB resin Modified Octyl Phenol Formaldehyde Resin (Elaztobond T6000) Octyl Phenolic - Formaldehyde Resin Anti Adhesive Non Filler Type Non Silicone Anti Adhesive (GT-5) Inner Paint for Green Tire White Ink Stamp Sidewall & Calendar (Reajet) Parafinic Oil Napthenic Oil HCl NaOH CaCO3 Bahan Baku Lainnya (10%) Total Biaya Bahan Baku B. Tenaga Kerja Gaji Upah dan Kesejahteraan Karyawan Outsourcing Perjalanan Dinas Pelatihan Honorarium Tenaga Ahli Penyisihan Imbalan Kerja
15 000 000 200 000 80 000
30 000 35 000 85 000
450 000 000 000 7 000 000 000 6 800 000 000
400 000 60 000 450 000 200 000 4 000
7 500 10 000 20 000 60 000 40 000
3 000 000 000 600 000 000 9 000 000 000 12 000 000 000 160 000 000
40 000 1 000
13 000 40 000
520 000 000 40 000 000
8 000 40 000
16 000 32 500
128 000 000 1 300 000 000
5 500 20 000
35 000 30 000
192 500 000 600 000 000
125 000
32 500
4 062 500 000
350 000
13 000
4 550 000 000
30 000 100 000 20 000
20 000 35 000 12 500
600 000 000 3 500 000 000 250 000 000
80 000 20 000 000 15 000 3 000 1 500
7 000 12 000 2 500 3 000 750
560 000 000 240 000 000 000 37 500 000 9 000 000 1 125 000 111 000 968 750 1 305 911 593 750
8 170 146 667 283 170 833 1 000 381 667 312 648 333 426 020 833 813 378 333
55 Total Biaya Tenaga Kerja
11 005 746 667
C. Energi
kebutuhan per bulan 8 000 kWh 10 000 3 000 9 000 m3
Listrik Gas Alam Gas N2 Air Total Biaya Energi D. Biaya Pengolahan Limbah limbah scrap biaya olah limbah air kontaminasi Total Biaya Pengolahan Limbah
harga/satuan
total
1 100 80 000 50 000 1 000
8 800 000 000 800 000 000 150 000 000 9 000 000 000 18 750 000 000
Jumlah(kg) Biaya olah 6 250 000 10 000
62 500 000 000 250 000 000 62 750 000 000
Total Biaya Tidak Tetap
1 398 417 340 417
Biaya Total Harga Pokok per Ban
2 996 378 982 917 299 637
Hasil analisis tujuh sumber limbah hijau skenario 3
Curing
174.6 0 0 0 0 155.5 0
Tyre Building
31.6 0 0 0 0 28.2 0
179.9 0 0 0 0 160.4 0
Calener
38.8 0 0 0 0 34.6 0
Total
Cutting
1044.8 0 0 0 0 930.9 0
Cushion
Energi (KWh) Air (Liter) Material (Kg) Sampah (Kg) Transportasi (Km) Emisi (Kg) Biodiversitas (Ha)
Bead Building Extruding
Proses Kegiatan Banburry
Jenis Limbah
99 0 0 0 0 88.2 0
66 0 0 0 0 58.8 0
33 0 0 0 0 29.4 0
Perhitungan Skenario 3 : 1. EI = ((0.33x900) + (0.5x1486)) / 1000 = 1.040 2. Pendapatan = 350 000 x 10 000 000 = 3 500 000 000 000 3. Indikator Ekonomi = 3 500 000 000 000 / 2 996 378 982 917 = 1.168 4. GPI = 1.168/1.040 = 1.123
1667.7 900 0 0 0 1486 0
56 Lampiran 7
Petunjuk instalasi perangkat lunak
Instalasi program “SIMTire” membutuhkan seperangkat PC dengan spesifikasi minimal sebagai berikut : 1. Satu set Personal Computer (PC) atau laptop dengan prosesor Pentium IV dan RAM 256 MB. 2. Layar monitor 1280x 800 pixel. 3. DVD-ROM. 4. Ruang kosong pada harddisk sebesar 100 MB. 5. Sistem operasi Linux, Mac atau Windows. 6. PC telah terinstal web server dan database MySQL. 7. PC telah terinstal internet browser seperti Mozilla Firefox atau Internet Explorer. Petunjuk Instalasi Program SIMTire melalui localhost : Masukkan CD Program Green ke dalam DVD-ROM. Salin folder “SIMTire” ke dalam drive C di folder xampp/htdocs. Import database “SIMTire” ke dalam drive C di folder xampp/mysql/data. Setelah itu program dapat langsung digunakan melalui browser dengan alamat http://localhost/ SIMTire. 5. Keluarkan CD dari DVD-ROM dan simpan di tempat aman. 6. Selamat menggunakan aplikasi perangkat lunak ini.
1. 2. 3. 4.
57
58
59
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Purwokerto pada tanggal 6 Juli 1992, sebagai anak pertama dari dua bersaudara pasangan Sugiyarto dan Lies Widoworo Satiti. Penulis menyelesaikan pendidikan Sekolah Dasar di SD Negeri Kedung Wuluh 7 pada tahun 2003, Sekolah Menengah Pertama Negeri 2 Purwokerto pada tahun 2006, Sekolah Menengah Atas Negeri 2 Purwokerto pada tahun 2009. Setelah lulus SMA, penulis melanjutkan pendidikan di Institut Pertanian Bogor pada jurusan Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian melalui Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) angkatan 46. Selama menjadi mahasiswa penulis aktif di beberapa organisasi, diantaranya yaitu Badan Eksekutif Mahasiswa Tingkat Persiapan Bersama IPB (BEM TPB IPB) periode 2009-2010 dan Himpunan Mahasiswa Teknologi Industri IPB (HIMALOGIN) periode 20102011. Dalam kegiatan organisasi tersebut, penulis diberikan amanah sebagai staff Biro Kesekretariatan (Kestari) di BEM TPB IPB dan Sekretaris Departemen Pengabdian Masyarakat HIMALOGIN. Selain itu penulis juga sering terlibat aktif di kepanitiaan baik yang diadakan oleh IPB dan dari luar IPB. Pada bulan JuniAgustus 2012 penulis melaksanakan Praktik Lapangan di PT Danone Dairy Indonesia.
