alami pada kelapa sawit. Enzim ini dapat merusak ikatan asam lemak pada kelapa sawit. Oleh karena itu alat transportasi penting dalam mangangkut
bahan baku dari kebun ke pabrik. Metode kerja berpengaruh pada kualitas dan jumlah hasil produksi.
Apabila metode yang dilakukan benar, dalam hal ini perlakuan terhadap bahan baku yang tepat dan teliti akan memberi hasil produksi yang lebih banyak.
Dalam istilah industri lebih dikenal dengan istilah rendemen. Rendemen yang ditetapkan oleh pihak perusahaan adalah sebesar 22 persen dari bobot bahan
baku. Dengan metode kerja yang benar diharapkan CPO yang dihasilkan adalah sebesar 22 persen dari bobot bahan baku.
B. SOLUSI MODEL
Permasalahan yang terjadi di PT. Andira Agro adalah pada penentuan kapasitas produksi pada masa yang akan datang, untuk itu terlebih dahulu
dilakukan analisa mengenai faktor-faktor yang mempengaruhinya. Apabila faktor-faktor produksi telah diketahui maka proses selanjutnya adalah
memformulasikan masalah tersebut dalam persamaan matematik untuk diolah menggunakan metode program sasaran linier.
Penyelesaian permasalahan yang telah diformulasikan dalam bentuk model matematik dilakukan dengan bantuan program Linear Interactive
Diskret Optimizer LINDO. Formulasi masalah dalam bentuk persamaan matematik sesuai dengan aturan-aturan program sasaran linier dapat dilihat
pada Lampiran 7. Hasil pengolahan persamaan matematiknya dengan menggunakan LINDO dapat dilihat pada Lampiran 8.
Hasil dari program komputer LINDO memberikan dua bagian informasi penting. Bagian pertama memberikan dua bagian informasi mengenai
penyelesaian optimal nilai fungsi tujuan, nilai variabel keputusan, nilai variabel deviasional, nilai reduced cost, dan nilai-nilai slack, surplus serta
dual price. Bagian kedua memberikan informasi mengenai analisis sensitivitas terhadap nilai ruas kanan model persamaan tersebut.
Optimasi yang dipergunakan dalam penelitian ini berdasarkan target yang ditetapkan oleh perusahaan
agar pabrik berproduksi secara optimal. Persamaan kendala sesuai dengan keadaan yang terdapat di perusahaan.
Hasil kombinasi variabel keputusan dari hasil optimasi yang dilakukan dengan LINDO dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai variabel keputusan yang optimal berdasarkan hasil pengolahan
LINDO
Variabel keputusan
Jumlah produksi CPO ton
Jumlah produksi TBS dari kebun
Inti ton TBS Jumlah produksi
TBS dari kebun plasma ton TBS
Nilai hasil optimasi
48.000 40.335
190.522
Kebun plasma memiliki luas 7.500 hektar sedangkan kebun inti seluas 1800 hektar. Hal ini menyebabkan variabel keputusan untuk jumlah pembelian
TBS tahunan dari kebun plasma cukup tinggi Tabel 5 yaitu sebesar 190.522 ton, padahal potensi ketersediaan TBS di kebun plasma adalah sebesar
210.500 ton. Hal ini menunjukkan bahwa masih ada 19.978 ton TBS yang belum dapat diolah. Kebun plasma ini bekerja sama dengan KUD Kumbang
Jaya dan KUD Permata. Produksi TBS kebun inti yang akan diolah adalah sebesar 40.335 ton dari 43.300 ton yang tersedia, artinya masih terdapat 2.965
ton TBS dari kebun inti yang tidak diolah. Tinggi rendahnya produksi CPO dipengaruhi oleh jumlah TBS yang
dihasilkan di masing-masing kebun. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa TBS merupakan salah satu faktor yang berpengaruh terhadap optimasi
produksi CPO. Mesin yang baik untuk dipakai dalam proses produksi pengolahan TBS menjadi CPO adalah mesin yang memiliki kapasitas
45 ton TBSjam, karena berdasarkan hasil optimasi, TBS yang akan diolah adalah berjumlah 230857 ton dalam setahun atau 37 ton TBSjam.
Nilai fungsi tujuan Z
min
setelah pengolahan dengan program LINDO adalah sebesar 4231 dimana nilai fungsi tujuan di dalam program sasaran atau
program goal programming merupakan nilai minimal dari hasil penampungan
penyimpangan-penyimpangan deviasi
terhadap sasaran
yang tidak
dikehendaki. Penyimpangan-penyimpangan
tersebut dapat
berupa penyimpangan di atas atau di bawah dari sasaran-sasaran yang ditetapkan.
Sasaran target produksi CPO dari perusahaan yaitu sebesar 56.100 ton tidak tercapai. Yang terpenuhi hanya sebesar 48.000 ton CPO. Hal ini
menunjukkan bahwa masih terdapat sisa target produksi yang tidak terpenuhi yaitu sebesar 8.100 ton CPO. Kondisi ini terjadi karena nilai deviasi bawah
lebih besar dari nol. Sasaran akan tercapai apabila deviasi bawah bernilai nol Tabel 6. Deviasi bawah dari sasaran target produksi merupakan deviasi yang
tidak diharapkan bernilai lebih dari nol positif.
Tabel 6. Keputusan optimal yang dihubungkan dengan sasaran target produksi
CPO dan biaya dari perusahaan.
Keterangan Nilai
Produksi CPO ton 48.000
Target produksi CPO dari perusahaan ton 56.100
Target produksi CPO yang terpenuhi ton 48.000
Sisa target produksi CPO yang tidak terpenuhi ton 8.100
Biaya produksi CPO min DB
Tercapai
Biaya produksi CPO tercapai karena nilai deviasi atasnya adalah 0 nol, sehingga yang terjadi adalah biaya produksi tepat digunakan tanpa harus
menambahkan biaya lagi untuk melakukan proses produksi. Deviasi atas merupakan deviasi yang tidak diharapkan bernilai positif atau lebih dari nol.
Tetapi pada kenyataannya sangat disayangkan, karena masih ada potensi tandan buah segar yang bisa dimanfaatkan untuk diolah yaitu dengan
menggunakan biaya produksi yang masih ada. Dana ini dapat digunakan untuk membeli bahan baku yang masih ada di kebun. Dengan demikian, TBS dapat
diolah seluruhnya, sehingga dapat menghasilkan CPO dan meningkatkan keuntungan.
Berdasarkan target yang telah ditetapkan oleh pihak perusahaan Tabel 7, dapat diketahui bahwa potensi produksi TBS yang tersedia di kebun inti
adalah 43.300 ton. Tetapi, dari hasil perhitungan dengan menggunakan program LINDO, TBS dari kebun inti yang dapat diolah hanya sejumlah
40.335 ton. Dengan demikian masih terdapat 2.965 ton TBS dari kebun inti yang belum dapat diolah. Sasaran mengantisipasi over produksi TBS
ditetapkan dengan tujuan bahwa TBS yang tersedia di kebun akan diolah seluruhnya menjadi CPO, tidak tercapai. Hal ini ditunjukkan oleh bahan baku
TBS yang tersedia di kebun tidak seluruhnya dapat diolah.
Tabel 7. Hubungan keputusan optimal dengan potensi ketersediaan TBS di
kebun inti dan plasma serta alat transportasi
Keterangan Nilai
Potensi produksi TBS kebun inti ton 43.300
TBS kebun inti yang dipakai ton 40.335
Sisa TBS kebun inti yang tidak diolah ton 2.965
Potensi produksi TBS kebun plasma ton 210.500
TBS kebun plasma yang dipakai ton 190.522
Sisa TBS kebun plasma yang tidak diolah ton 19.978
Alat transportasi unit 31
Berdasarkan hasil keluaran model yang dibuat juga didapat jumlah alat transportasi yang diperlukan untuk mengangkut TBS dari kebun ke pabrik
sebanyak 31 unit dalam satu hari kerja. Sebaiknya pihak perusahaan memanajemen ulang mengenai proses pengangkutan bahan baku dari kebun
menuju pabrik agar dapat menghemat penggunaan alat transportasi tersebut. Pihak perusahaan perlu mengatur jalur transportasi dan tempat pengumpulan
TBS agar mudah dilalui truk angkut sehingga memperlancar proses produksi di pabrik. Menurut sasaran biaya produksi di kebun inti jumlah TBS yang
akan diolah sudah sesuai dengan sasaran atau target yang dibuat Tabel 8, tetapi tidak menutup kemungkinan bagi pihak perusahaan untuk segera
memanfaatkan TBS yang masih tersisa dengan menaikkan biaya untuk produksi TBS di kebun inti.
Tabel 8. Hubungan keputusan optimal, potensi ketersediaan TBS, sasaran
mengantisipasi over produksi serta biaya produksi di kebun inti.
Keterangan Nilai
Ketersediaan TBS kebun inti ton 43.300
TBS kebun inti yang dipakai ton 40.335
Sisa ketersediaan TBS di kebun inti ton 2.965
Sasaran mengantisipasi over produksi TBS inti min DI dan DJ
Tidak tercapai Biaya produksi di kebun inti min DD
Tercapai
Potensi produksi TBS yang tersedia di kebun plasma adalah 210.500 ton. Meskipun demikian, hasil perhitungan dengan menggunakan program LINDO
menghasilkan angka TBS dari kebun plasma yang dapat diolah adalah 190.522 ton. Hal ini berarti masih terdapat 19.978 ton TBS dari kebun inti
yang belum dapat diolah. Sasaran pemenuhan target pengolahan TBS sesuai dengan ketetapan persentase rendemen tidak tercapai. Dengan kata lain, TBS
tidak dapat terolah seluruhnya menjadi CPO. Hal ini mungkin disebabkan oleh kinerja para pekerja pabrik yang kurang memperhatikan pekerjaannya,
sehingga hasilnya tidak baik. Menurut sasaran biaya produksi di kebun inti jumlah TBS yang akan diolah sudah sesuai dengan sasaran atau target yang
dibuat, tetapi tidak menutup kemungkinan bagi pihak perusahaan untuk segera memanfaatkan TBS yang masih tersisa dengan menggunakan biaya untuk
membeli TBS yang masih ada Tabel 9. Berdasarkan hasil optimasi untuk sasaran pemenuhan target pengolahan
TBS sesuai dengan ketetapan persentase rendemen tidak tercapai, karena penyimpangan
bawah atau
deviasi bawahnya
bernilai nol
dan penyimpangan atasnya bernilai 2.788 ton CPO. Sasaran pengolahan TBS ini
erat kaitannya dengan ketersediaan TBS dari tiap kebun. Pengolahan TBS juga bisa dihubungkan dengan faktor rendemen yang dihasilkan. Rendemen
yang tinggi dipengaruhi oleh mutu bahan baku, kinerja tenaga kerja dan mesin pabrik. Berdasarkan hasil optimasi, rendemen yang di dapat hanya sebesar
48.000 ton CPO dibagi 230.857 ton TBS = 20,8 persen.
Tabel 9. Hubungan keputusan optimal, potensi ketersediaan TBS, sasaran
mengantisipasi over produksi serta biaya produksi di kebun plasma.
Keterangan Nilai
Ketersediaan TBS kebun Plasma ton 210.500
TBS kebun plasma yang dipakai ton 190.522
Sisa ketersediaan TBS di kebun plasma ton 19.978
Sasaran mengantisipasi over produksi TBS plasma min DI dan DJ
Tidak tercapai Biaya produksi di kebun plasma min DD
Tercapai
Kendala fungsional yang dimasukkan pada model persamaan matematik yaitu kendala tenaga kerja pabrik, kendala tenaga kerja panen dan kendala
waktu pengolahan. Untuk kendala tenaga kerja pabrik dapat dilihat bahwa nilai slack untuk kendala tenaga kerja sebesar 1.320 hari kerja. Dengan
demikian berarti terjadi kelebihan tenaga kerja sebesar 1.320 hari kerja dari 42.120 hari kerja yang ditargetkan. Kelebihan tenaga kerja sebesar 1.320 hari
kerja dapat disetarakan dengan 4 orang tenaga kerja per hari olah. Dengan demikian untuk menghasilkan CPO sebanyak 48.000 ton, pabrik
memiliki kelebihan tenaga kerja sebanyak 4 orang per hari olah, ini menandakan masih banyak sumber daya manusia yang belum termanfaatkan.
Kelebihan tenaga kerja di pabrik dapat mengakibatkan peningkatan biaya operasional, hal ini berpengaruh pada penurunan efisiensi pabrik. Kelebihan
tenaga kerja berarti terdapat waktu tenaga kerja yang menganggur dalam pabrik selama jam kerja.
Waktu pengolahan merupakan kendala yang dimasukkan dalam model kendala fungsional. Saat berproduksi berdasarkan target produksi dari
perusahaan waktu pengolahan TBS menjadi CPO digunakan sepenuhnya sesuai banyaknya waktu olah yang ditargetkan yaitu 6.240 jam.
Pada model matematik yang terbentuk, persamaan yang memiliki nilai ruas kanan dan nilai ruas kiri bernilai sama tanpa ada deviasi adalah
persamaan kendala waktu pengolahan. Hal ini berarti, waktu olah yang tersedia tepat digunakan seluruhnya dalam proses sehingga menghasilkan
produknya. Persamaan ini merupakan persamaan utama yang mempengnaruhi
nilai dari persamaan lainnya. Sebaiknya pihak perusahaan memberikan waktu olah tambahan karena masih ada sumber daya bahan baku, tenaga kerja dan
modal yang dapat dimanfaatkan. Tenaga kerja panen dan pengangkutan dimasukkan ke dalam model
kendala karena tenaga kerja panen dan pengangkutan sangat mempengaruhi terhadap jumlah TBS yang dipanen. Dari hasil pengolahan LINDO dapat
diketahui bahwa terdapat nilai slack sisa sebesar 3.015 HK atau setara dengan
9 orang
tenaga kerja.
Sebaiknya pihak
perusahaan dapat
memanfaatkan sumber daya yang belum termanfaatkan ini agar jalannya produksi bisa lebih efisien lagi.
C. ANALISIS SENSITIVITAS
