BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Tentang Rear Axle

Pada mobil dengan mesin di depan dan penggeraknya roda belakang, tenaga

putar dari poros output transmisi dipindahkan ke poros roda belakang dengan bantuan

poros gardan (propeller shaft). Setelah itu, akan diteruskan ke roda melalui rear axle.

Gambar 2.1.1. Sistem Penggerak Mobil

Axle shaft diklasifikasikan menjadi :

1. Axle Shaft Rigid

Tipe ini banyak digunakan pada kendaraan berskala menengah keatas dengan

muatan yang besar, juga pada kendaraan yang dirancang untuk medan – medan berat

karena mampu menahan beban yang berat.

 

 

12

Gambar 2.1.2. Rear Axle Tipe Rigid

2. Axle Shaft Independen

Tipe ini sering digunakan pada kendaraan kecil dan umumnya jenis sedan,

karena tipe ini disamping kontruksinya ringan juga mampu membuat sudut belok

lebih besar.

Gambar 2.1.3. Rear Axle Tipe Independen

2.1.1. Fungsi Rear Axle

Rear axle berfungsi untuk menyangga roda-roda bagian belakang kendaraan

terhadap beban dan meneruskan momen gerak yang berasal dari mesin ke roda-roda.

 

 

13

2.1.2. Standar Operasi Pemasangan Rear Axle

Pemasangan dan pengencangan baut-baut rear axle mempunyai teknik khusus

sehingga akan menjaga kualita dari sistem penggerak roda belakang. Proses

pengencangan baut rear axle sesuai dengan torsinya ini disebut proses 1G. paga

proses 1G, ketinggian rear axle yang akan dikencangkan bautnya menggunakan

torque wrench harus sama dengan ketinggian rear axle pada waktu roda menapak, dan

kendaraan tersebut tanpa beban (berat kosong). Hal ini sudah tercantum di dalam

standar operasi kerja pemasangan rear axle yang ada di bagian lampiran.

2.2. Peramalan

Salah satu tujuan dari analisa ekonomi dan analisa kegiatan usaha perusahaan

adalah melihat prospek situasi dan kondisi di masa yang akan datang. “Kegiatan

untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang adalah yang

disebut peramalan” (Sofjan Assauri, 1984:1). Dalam bukunya Perencanaan dan

Pengendalian Produksi, Arman Hakim Nasution menyebutkan bahwa “Peramalan

adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa datang yang

meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang

dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan jasa” (Arman Hakim

Nasution, 2003:19).

Kegunaan peramalan menurut Sofjan Assauri adalah sebagai berikut:

a. Untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi di masa depan.

 

 

14

b. Untuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau suatu kebutuhan

akan timbul sehingga dapat dipersiapkan kebijakan atau tindakan yang perlu

dilakukan.

c. Untuk pertimbangan dalam membuat keputusan. (Sofjan Assauri, 1984:2-3)

Perusahaan menggunakan 3 tipe forecast dalam merencanakan operasional di masa

mendatang, yaitu:

a. Forecast Ekonomi

Tentang siklus bisnis dengan meramalkan tingkat inflasi, pasokan uang,

mulainya perumahan, dan indikator perencanaan lainnya.

b. Forecast Teknologi

Tentang tingkat perkembangan teknologi yang dapat menghasilkan kelahiran

produk baru yang menarik, dan kebutuhan pabrik dan peralatan yang baru.

c. Forecast Permintaan

Proyeksi permintaan akan produk dan jasa perusahaan. Forecast ini yang juga

disebut Sales Forecast mendorong produksi, kapasitas, dan sistem penjadwalan dan

bertindak sebagai input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan personal.

Forecast permintaan dapat mendorong pengambilan keputusan dalam banyak bidang

antara lain:

a. Di bidang Sumber Daya Manusia

Rekrutmen, pelatihan dan pemutusan hubungan kerja semuanya bergantung

pada peramalan permintaan.

b. Di bidang Kapasitas

 

 

15

Apabila kapasitas tidak mencukupi permintaan, maka akan terjadi kekurangan

dalam bentuk tertundanya pengiriman, kehilangan pelanggan, dan kehilangan pangsa

pasar.

c. Di bidang Supply Chain Management (SCM) – Manajemen Rantai Pasok

Peramalan mengikuti tujuh langkah dasar yaitu:

1. Menetapkan kegunaan peramalan.

2. Memilih barang yang akan diramalkan.

3. Menentukan jangka waktu peramalan.

4. Memilih model peramalan.

5. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk membuat peramalan.

6. Membuat peramalan.

7. Validasi dan menerapkan hasilnya.

2.2.1. Peramalan Kuantitatif

Yang disebut peramalan kuantitatif yaitu peramalan didasarkan atas data

kuantitatif pada masa yang lalu. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila

terdapat tiga kondisi sebagai berikut:

- Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

- Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.

- Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang

akan datang. (Sofjan Assauri, 1984:4-5)

 

 

16

Pada dasarnya, metode peramalan kuantitatif ini dapat dibedakan atas:

a. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan

antara variable yang akan diperkirakan dengan variable lain yang mempengaruhinya,

yang bukan waktu, yang disebut metode korelasi atau sebab akibat (causal methods).

b. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan

antara variable waktu, yang merupakan deret waktu, atau time series. Sebuah time-

series memiliki 4 komponen yaitu trend, seasonality, cycles, dan random variation.

(Arman Hakim :35)

Trend (kecenderungan) merupakan sifat dari permintaan dimasa lalu terhadap waktu

terjadinya, apakah permintaan tersebut naik, turun atau konstan. Seasonality (pola

musiman) yaitu fluktuasi permintaan suatu produk dapat naik turun di sekitar garis

trend dan biasanya berulang setiap satuan waktunya. Cycles (siklus) yaitu pola data

yang terjadi setiap beberapa tahunan. Random Variation (variasi acak) yaitu titik

sebar pada data yang disebabkan kesempatan dan situasi yang tidak lazim. Variasi

acak ini diperlukan untuk menentukan persediaan pengaman untuk mengantisipasi

kekurangan persediaan bila terjadi lonjakan permintaan.

2.2.1.1. Metode Peramalan Rata-Rata Bergerak Ganda

Metode peramalan rata-rata bergerak ganda digunakan karena dapat mengatasi

trend yang ada. Pada metode ini suatu variasi dari prosedur rata-rata bergerak

diinginkan untuk mengatasi adanya trend secara lebih baik. Dasar metode ini adalah

menghitung rata-rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak ganda ini merupakan

rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak.

 

 

17

Prosedur peramalan rata-rata bergerak ganda meliputi tiga aspek:

1. Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t (ditulis St’).

2. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal

dan ganda pada waktu t (ditulis St’-St”).

3. Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t+1 (atau ke

periode t+m jika ingin meramalkan m periode ke muka).

Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan

berikut:

St’= (Xt + Xt-1 + Xt-2 +… + Xt-N+1) / N

St’’= (S’t + S’t-1 + S’t-2 + … + S’t-N+1) / N

at = S’t+ (S’t-S’’t) = 2S’t - S’’t

bt = 2/(N-1) x (S’t-S’’t)

Ft = at + btm

Keterangan:

St’ = rata-rata bergerak tunggal pada waktu t

St’’ = rata-rata bergerak ganda pada waktu t

N = periode

Ft = peramalan pada waktu t

m = jumlah periode ke muka yang diramalkan

Metode rata-rata bergerak ganda dapat digunakan sebagai alat peramalan bila

data yang diobservasi adalah statis atau tidak banyak perubahannya. Keunggulan dari

metode ini adalah memungkinkan fleksibilitas atas jumlah N observasi yang

 

 

18

digunakan dalam metode ini dapat bervariasi antara 1 sampai dengan n. Rata-rata

bergerak ganda secara efektif meratakan dan menghaluskan fluktuasi pola data yang

ada. Semakin panjang periodenya, maka akan semakin rata kurvanya. Keunggulan

lain dari metode ini adalah dapat diterapkan pada data apapun juga, apakah data

sesuai dengan kurva matematik ataupun tidak.

Kelemahan dari metode ini adalah sebagai berikut (Arman Hakim :38) :

- Peramalan selalu berdasarkan pada N data terakhir tanpa mempertimbangkan

data-data sebelumnya.

- Setiap data dianggap memiliki bobot yang sama, padahal data terbaru

memiliki bobot lebih tinggi.

- Diperlukan biaya yang besar dalam penyimpangan dan pemrosesan datanya.

2.2.1.2. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda

Metode pemulusan eksponensial adalah suatu tipe teknik peramalan rata-rata

bergerak yang memberikan penimbangan terhadap data masa lalu secara eksponensial

sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan paling besar dalam rata-

rata bergerak. Pemulusan eksponensial ganda dapat dihitung menggunakan tiga nilai

data dan satu nilai α. Pendekatan ini juga memberikan bobot yang semakin menurun

pada observasi masa lalu. Dengan alas an ini pemulusan eksponensial ganda lebih

disukai sebagai metode peramalan dalam berbagai kasus utama.

Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial ganda adalah hamper sama

dengan rata-rata bergerak ganda, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda

ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsure trend. Perbedaan

 

 

19

antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan

tunggal dan disesuaikan untuk trend. Persamaan yang dipakai dalam implementasi

pemulusan eksponensial ganda adalah sebagai berikut:

St’= αXt + (1-α) S’t-1

St’’= αS’t + (1-α) S’’t-1

at = S’t+ (S’t-S’’t) = 2S’t - S’’t

bt = α/(α-1) x (S’t-S’’ t)

Ft = at + btm

Keterangan:

St’ = pemulusan eksponensial tunggal pada waktu t

St’’ = pemulusan eksponensial ganda pada waktu t

α = konstanta pemulusan (0<= α <= 1)

Ft = peramalan pada waktu t

m = jumlah periode ke muka yang diramalkan

Nilai-nilai α yang rendah akan menyebabkan jarak yang lebih lebar dengan

trend karena hal itu akan memberikan bobot yang lebih kecil pada permintaan yang

sekarang. Apabila nilai α rendah maka digunakan untuk permintaan suatu produk

yang relatif stabil tetapi variasi acaknya besar. Nilai-nilai α lebih tinggi akan lebih

berguna dmana perubaha-perubahan yang sesungguhnya cenderung terjadi karena

lebih responsif fluktuasi permintaan. Sebagai contoh nilai α tidak mungkin cocok

bagi industri barang-barang mode yang cepat. Pengenalan-pengenalan produk baru,

 

 

20

promosi, dan bahkan antisipasi terhadap resesi juga memerlukan penggunaan nilai-

nilai α yang lebih tinggi.

Metode ini mempunyai keunggulan secara nyata dengan mengurangi kesalahan

penyimpangan (storage) data, karena tidak dibutuhkannya lebih lama menyimpan

seluruh data historis. Namun ada beberapa masalah dalam penggunaan metode

exponential smooting. Salah satu masalah tersebut adalah dalam usaha untuk

mendapatkan besarnya nilai α. Nilai ini dapat diharapkan memperkecil

(meminimumkan) kesalahan kuadrat rata-rata atau means square error (MSE).

Masalahnya semudah seperti rata-rata, karena rata-rata menghasilkan minimalisasi

pada saat rata-rata dari sejumlah angka yang dapat dihitung. Sedangkan pada metode

exponential smoothing, minimum kesalahan kuadrat rata-rata (MSE) ditentukan

dengan cara coba-coba. Nilai α ditentukan dan digunakan, lalu kesalahan kuadrat

rata-rata (MSE) dihitung, dan kemudian nilai α yang lain dicoba. Setelah itu MSE

yang diperoleh diperbandingkan untuk mendapatkan besarnya nilai MSE yang

minimum. (Sofjan Assauri, 37-38).

2.2.1.3. Metode Peramalan Linear Regresi

Pada peramalan dengan metode linear regresi, ramalan disusun atas dasar pola

hubungan data yang relevan di masa lalu. (Sofjan Assauri, 1984:44). Model analisis

garis ini kecenderungan dipergunakan sebagai peramalan apabila pola historis data

actual permintaan menunjukkan adanya suatu kecenderungan naik dari waktu ke

waktu.

 

 

21

Ada tiga kondisi yang dibutuhkan untuk dapat mempergunakan metode regresi ini

(Sofjan Assauri, 1984:44), yaitu:

- adanya informasi tentang keadaan masa lalu

- informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk kata

- dapat diasumsikan bahwa pola hubungan yang ada dari data yang telah lalu

akan berkelanjutan di masa yang akan datang

Ada empat jenis pola data, yaitu sebagai berikut:

1. Pola horisontal atau stationary, bila nilai-nilai dari data observasi berfluktuasi

disekitar nilai konstan rata-rata. Dengan demikian dapat dikatakan pola ini sebagai

stationary pada rata-rata hitungannya (means). Misalnya pola jenis ini terdapat bila

suatu produk mempunyai jumlah penjualan yang tidak menaik atau menurun selama

beberapa waktu atau periode.

2. Pola seasional, bila suatu deret waktu dipengaruhi oleh faktor musiman (seperti

kuartalan, bulanan, mingguan, dan harian).

3. Pola siklus atau cyclical bila data observasi dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi

jangka panjang yang berkaitan atau tergabung dengan siklus usaha (business cycle).

4. Pola trend bila ada pertambahan/kenaikan atau penurunan dari data observasi untuk

jangka panjang. Pola ini terlihat pada penjualan produk dari banyak perusahaan,

pendapatan domestik/nasional bruto (GDP/GNP), dan indikator ekonomi.

Pola hubungan dengan analisa regresi sederhana mengasumsikan bahwa

hubungan antara dua variable dapat dinyatakan dengan suatu garis lurus.

 

 

22

Notasi regresi sederhana yang merupakan pola garis lurus itu dinyatakan sebagai

berikut: (Assauri, 1984:55-56)

Yt = a + bX

Keterangan:

Y = Variable yang diramalkan

X = Variable waktu

N = Jumlah data

t = indeks waktu

b = slope dari garis kecenderungan (trend line), merupakan tingkat perubahan dalam

permintaan.

Perhitungan slope:

b = ( N ∑XY – (∑X) (∑Y) ) / ( N ∑X2 – (∑X)2 )

a = intercept

Perhitungan intercept:

a = (∑Y/N) – (b ∑X / N)

a dan b adalah parameter atau koefisien regresi

2.2.2. Analisis Kesalahan Peramalan (Arman Hakim Nasution: 30-31)

Ukuran akurasi hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan

merupakan ukuran tentang tingkat perbedaan antara has il peramalan dengan

permintaan yang sebenarnya terjadi. Ada empat ukuran yang biasa digunakan, yaitu:

 

 

23

2.2.2.1. Rata-rata deviasi mutlak (Mean absolute Deviation = MAD)

MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa

memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan

dengan kenyataannya. Secara matematis MAD dirumuskan sebagai berikut:

MAD = ∑ I Xt – Ft / n I

Dimana:

Xt = permintaan aktual pada periode t

Ft = peramalan pada periode t

n = jumlah periode peramalan yang terlibat

2.2.2.2. Rata-rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)

Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut:

MSE = ∑ (Xt – Ft)2 / n

2.2.2.3. Rata – rata kesalahan peramalan (Mean Forecast Error = MFE)

MFE sangat efektif untuk mengetahui kesalahn peramalan. Bila hasil peramalan

tidak bias, maka nilai MFE mendekati nol. MFE dirumuskan sebagai berikut:

MFE = ∑ (Xt – Ft) / n

2.2.2.4. Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut (Mean Absolute Percentage

Error = MAPE)

MAPE memberikan persentase kesalahan tertinggi atau terendah antara

peramalan dan aktual permintaan selama periode tertentu. MAPE dirumuskan sebagai

berikut:

 

 

24

MAPE = (100/n) ∑ IXt – (Ft / Xt)I

MAD dan MAPE merupakan alat evaluasi teknik-teknik peramalan yang sering

digunakan untuk berbagai parameter. Semakin rendah nilai MAPE dan MAD maka,

peramalan semakin baik (mendekati data masa lalu). Tetapi nilai terendah (kecuali

nol) tidak memberikan indikasi seberapa baik metode peramalan yang digunakan

dibandingkan dengan metode lainnya (Hendra Kusuma, 1999:38)

2.3. Proyek dan Investasi

2.3.1. Pengertian Proyek dan Investasi

2.3.1.1. Pengertian Proyek

Menurut Ir. Dj. A. Simarmata, “proyek adalah satu keseluruhan aktivitas yang

dibutuhkan untuk membangun suatu sistem yang akan memberikan manfaat pada

masa mendatang, yang memerlukan sumber-sumber tertentu dan waktu

pelaksanaannya terbatas” (Ir. Dj. A. Simarmata, 1984:8).

Sedangkan menurut Iman Soeharto (1999:1), kegiatan proyek dapat diartikan

sebagai atu kegiatan sementara yang berlangsung dalam jangka waktu terbatas,

dengan alokasi sumbar daya tertentu dan dimaksudkan untuk menghasilkan produk

atau deliverable yang kriteria mutunya telah digariskan dengan jelas.

Dari pengertian diatas maka ciri pokok proyek adalah sebagai berikut:

- Bertujuan menghasilkan lingkup (deliverable) tertentu berupa produk akhir atau

hasil kerja akhir.

 

 

25

- Dalam proses mewujudkan lingkup di atas, ditentukan jumlah biaya, jadwal, serta

kriteria mutu.

- Bersifat sementara, dalam arti umurnya dibatasi oleh selesainya tugas. Titik awal

dan akhir ditentukan dengan jelas.

- Nonrutin, tidak berulang-ulang. Macam dan intensitas kegiatan berubah sepanjang

proyek berlangsung.

Proyek Penghematan Biaya

Menurut Murdifin Haming dan Salim Basalamah (2003:30), proyek

penghematan biaya adalah proyek yang ditujukan untuk memperbaiki proses

produksi atau proses bisnis dalam usaha menekan biaya usaha. Proyek ini merupakan

bagian dari proyek perusahaan (business sector project, profit motive project), yang

dibangun dan ditujukan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat umum dengan tujuan

untuk menghasilkan laba.

2.3.1.2. Pengertian investasi

Pengertian investasi menurut Brown dan Reilly, “Investment is the current

commitment of dollars (money) for a period of time in order to derive future

payments that will compensate the investor for (1) the time the funds are committed,

(2) the expected rate inflation, and (3) the uncertainty of the future payments” (Keith

C. Brown dan Frank K. Reilly, 2009:4).

Sedangkan Gitman (2000:332-334) menyatakan bahwa investasi (jangka

panjang) atau pengeluaran modal (capital expenditure) adalah komitmen untuk

mengeluarkan dana sejumlah tertentu pada saat sekarang untuk memungkinkan

 

 

26

perusahaan menerima manfaat di waktu yang akan datang, dua tahun atau lebih.

Lebih lanjut, Fitzgerald (1978:6) mengatakan bahwa investasi adalah aktifitas yang

berkaitan dengan usaha penarikan sumber-sumber (dana) yang dipakai untuk

mengadakan barang modal pada saat sekarang, dan dengan modal itu akan dihasilkan

aliran produk baru di masa yang akan datang.

Sedangkan pengertian investasi proyek menurut Siswanto Sutojo (2000:1)

adalah upaya menanamkan factor produksi langka pada proyek tertentu (baru atau

perluasan), pada lokasi tertentu, dalam jangka menengah atau panjang. Faktor

produksi langka itu dalam bentuk:

- Dana

- Kekayaan alam

- Tenaga ahli dan tenaga trampil, dan dalam hal tertentu

- Teknologi tingkat madya atau tingkat tinggi

Dihubungkan dengan jenis penggunaan dana, maka dana yang diperlukan dibedakan

atas:

- Dana investasi inisial (initial investment), yaitu dana investasi yang diperlukan

untuk mengadakan barang modal.

- Dana modal kerja (working capital), yaitu dana yang diperlukan untuk membiayai

aktifitas operasi sesudah proyek memasuki fase komersial.

Berdasarkan uraian di atas, ada dua macam pengeluaran proyek, yaitu:

- Pengeluaran modal (modal expenditure), yaitu pengeluaran untuk investasi inisial.

 

 

27

- Pengeluaran operasi untuk pendapatan (operating or revenue expenditure), yaitu

pengeluaran untuk modal kerja yang dibutuhkan untuk membiayai operasi sesudah

memasuki fase komersial.

2.4. Manajemen Resiko

2.4.1. Pengertian Manajemen Resiko

Manajemen resiko adalah suatu proses dengan metode-metode tertentu supaya suatu

organisasi mempertimbangkan resiko yang dihadapi dalam setiap kegiatan organisasi

dalam mencapai tujuan organisasi (Hinsa Siahaan, 2007:22). Fokus manajemen

resiko adalah mengenal pasti resiko dan mengambil tindakan yang tepat terhadap

resiko. Tujuannya adalah secara terus menerus menciptakan/menambah nilai

maksimum kepada semua kegiatan organisasi. Kegiatan apapun yang dilakukan harus

menciptakan nilai tambah.

Dengan manajemen resiko diungkapkan pemahaman tentang adanya potensi resiko

upside dan downside dengan segala faktor-faktor yang dapat meningkatkan

kemungkinan keberhasilan dan mengurangi kemungkinan kegagalan dan

ketidakpastian pencapaian tujuan suatu organisasi secara keseluruhan.

2.4.2. Jenis-jenis Manajemen Resiko

Resiko yang ada dalam suatu organisasi berasal dari faktor internal dan eksternal.

Berikut ini dijelaskan jenis-jenis manajemen resiko menurut Hinsa Siahaan (2007:24-

18), yaitu sebagai berikut:

 

 

28

a. Resiko Keuangan

Potensi terjadi kerugian keuangan karena pemicunya dari luar organisasi diluar dari

kemampuan organisasi untuk mengendalikannya adalah:

- Resiko kerugian karena perubahan suku bunga

- Resiko kerugian karena perubahan nilai mata uang asing

- Resiko kerugian terhadap pihak yang tidak dapat memenuhi kewajibannya tepat

waktu

- Resiko yang dipicu ketidakmampuan internal organisasi menyediakan uang tunai.

b. Resiko Strategis

Beberapa resiko dalam jangka panjang pemicunya adalah murni perubahan yang

terjadi diluar organisasi, seperti:

- Resiko dari persaingan (kompetitor)

- Resiko karena perubahan selera pelanggan

- Resiko perubahan industri karena munculnya inovasi dan teknologi baru

- Resiko kerugian karena pergeseran permintaan pelanggan

- Resiko karena adanya integrasi (merger) dan akuisisi

Resiko yang murni dipengaruhi internal organisasi adalah:

- Resiko kegiatan riset yang diprakarsai internal organisasi

- Resiko kehilangan sumber daya manusia andalan organisasi

- Resiko kelemahan sistem informasi

Resiko yang murni dipengaruhi faktor eksternal:

- Resiko perubahan peraturan (regulasi) baru

 

 

29

- Perubahan budaya dari luar

- Perubahan susunan direksi/dewan pengawas dari luar organisasi.

c. Resiko Operasional

Resiko yang murni dipengaruhi internal organisasi adalah:

- Resiko kerugian akibat pengendalian keuangan yang lemah karena kesalahan,

kelalaian, dalam pembukuan organisasi

Resiko yang murni dipengaruhi faktor eksternal:

- Resiko perubahan peraturan (regulasi) baru

- Perubahan budaya dari luar

- Perubahan susunan direksi/dewan pengawas dari luar organisasi.

Resiko yang dua faktor internal dan eksternal adalah sebagai berikut:

- Resiko kegagalan dari rekruitmen yang menyebabkan sumbaer daya manusia tidak

produktif dan tidak efisien.

- Resiko kerugian karena adanya gangguan pada saluran pemasok bahan baku atau

saluran pengiriman hasil produksi.

d. Resiko yang Dipicu Kondisi Fisik dan Non Fisik

Resiko yang murni dipengaruhi faktor eksternal:

- Resiko adanya perubahan isi kontrak secara sepihak

- Resiko kejadian alam seperti gempa bumi, banjir, angin topan, dsb.

- Perubahan perilaku pemasok bahan baku dari luar jangkauan pengendalian

organisasi.

- Resiko perubahan lingkungan hidup

 

 

30

Resiko yang dua faktor internal dan eksternal adalah sebagai berikut:

- Publik access : jalan mendapatkan informasi dari dan ke masyarakat luas

- Perubahan produktivitas karyawan yang menurun drastis

- Harta organisasi mungkin mengalami kemunduran daya tarik secara teknis maupun

secara ekonomis

- Perubahan kondisi barang atau jasa yang diproduksi

2.4.3. Proses Manajemen Resiko

Menurut Soeisno Djojosoedarso (2003:15), tahapan manajemen resiko dapat dibagi

menjadi beberapa bagian yaitu sebagai berikut:

1. Menentukan terlebih dahulu objek/tujuan yang ingin dicapai melalui pengelolaan

resiko.

2. Mengidentifikasi kemungkinan-kemungkinan terjadinya kerugian.

3. Mengevaluasi dan mengukur besarnya kerugian potensial, dimana yang dievaluasi

dan diukur adalah:

- Frekuensinya, yaitu besarnya kesempatan yang terjadi dalam suatu periode tertentu

- Kegawatan: besarnya kerugian yang mempengaruhi keuangan perusahaan

- Kemampuan meramalkan besarnya kerugian yang jelas timbul

4. Mencari data atau kombinasi cara yang baik, paling tepat, dan paling ekonomis

untuk menyelesaikan masalah yang timbul. Upaya tersebut antara lain:

- Menghindari kemungkinan terjadinya resiko

- Mengurangi kesempatan terjadinya resiko

- Memindahkan kerugian potensial kepada pihak lain (mengasuransikan)

 

 

31

- Menerima dan memikul kerugian yang timbul

5. Mengkoordinir dan mengimplementasikan keputusan yang diambil untuk

menaggulangi resiko

6. Mengadministrasi, memonitor dan mengevaluasi semua langkah atau strategi yang

telah diambil dalam menanggulangi resiko.

2.5. Kegunaan Studi Kelayakan

Karena dilanda berbagai macam hambatan, tidak semua proyek yang dibangun

atau diperluas dapat berjalan lancer dan menghasilkan manfaat yang diharapkan

investornya. Padahal proyek yang tidak beroperasi seperti mestinya, akan merugikan

berbagai pihak yang terkait antara lain pemilik proyek, penyedia dana, pemerintah

dan karyawan. Bagi para investor, kerugian tersebut dapat mencakup kerugian

financial maupun reputasi bisnis mereka. Bagi para penyandang dana, kerugian

tersebut dapat berbentuk ketidakmampuan investor debitur membayar kembali kredit

yang telah diberikan. Bagi pemerintah dan karyawan proyek juga akan ikut menderita

karena kegagalan proyek antara lain tidak dapat menerima pembayaran pajak

penghasilan, sedangkan karyawan dapat kehilangan pekerjaan mereka.

Untuk itu perlu dilakukannya studi kelayakan suatu proyek yang akan

dijalankan, sehingga hasilnya sesuai dengan yang diharapkan dan memperkecil resiko

kegagalan. Bagi investor, perusahaan dan calon mitra usaha yang lain, hasil studi

kelayakan proyek berfungsi sebagai bahan masukan untuk memutuskan apakah

mereka berani menanggung resiko investasi dana mereka. Hal yang sama bagi para

calon donor dan stakeholder. Bank, perusahaan leasing memerlukan laporan studi

 

 

32

kelayakan proyek untuk mendapatkan gambaran pertama tentang kemampuan proyek

mengembalikan kredit yang diterima.

Banyak proyek menggunakan berbagai macam kekayaan alam bernilai tinggi,

misalnya hasil hutan, perikanan laut, pertambangan, lahan perkebunan dan

sebagainya. Untuk menggunakan kekayaan alam itu, diperlukan ijin dari instansi

pemerintah yang bersangkutan, Bagi lembaga instansi pemerintah, laporan studi

kelayakan proyek diperlukan untuk mendapatkan gambaran apakah proyek yang akan

dibangun investor tertentu, dapatmengolah kekayaan alam yang akan dipercayakan

kepada mereka secara layak, sehingga tidak akan terjadi pemborosan atau

pengerusakan kekayaan milik bangsa itu.

Secara umum, menurut Murdifin Haming dan Salim Basalamah (2000:12) kegunaan

primer dari studi kelayakan adalah:

a. Memandu pemilik dana (investor) untuk mengoptimalkan penggunaan dana

yang dimilikinya.

b. Memperkecil resiko kegagalan investasi dan pada saat yang sama,

memperbesar peluang keberhasilan investasi yang bersangkutan.

c. Alternatif investasi teridentifikasi secara obyektif dan teruji secara

kuantitatif sehingga manajer puncak mudah mengambil keputusan investasi

yang obyektif.

d. Aspek terkait terungkap secara keseluruhan dan lengkap sehingga

penerimaan dan atau penolakan terhadap alternatif didasarkan atas

 

 

33

pertimbangan terhadap semua aspek proyek dan bukan hanya aspek finansial

saja.

2.6. Aspek Teknis

Salah satu aspek untuk menentukan kelayakan suatu proyek adalah aspek

teknis.

2.6.1. Penentuan Kapasitas Produksi Ekonomis

Yang dimaksud dengan kapasitas produksi paling ekonomis adalah jumlah

satuan produk yang dihasilkan selama satuan waktu tertentu, yang dipandang dari

berbagai macam pertimbangan, paling menguntungkan (Siswanto Sutojo, 2000:58).

Kapasitas produksi ekonomis harus dibedakan dengan kapasitas produksi teknis.

Kapasitas produksi teknis adalah kapasitas produksi yang sesuai dengan kemampuan

produksi peralatan produksi yang terpasang. Karena salah perhitungan investor, ada

kemungkinan kapasitas produksi teknis ternyata lebih kecil atau lebih besar dari

kapasitas produksi ekonomis. Kapasitas produksi teknis yang melebihi kapasitas

produksi ekonomis akan menimbulkan pemborosan.

Jumlah kapasitas produksi ekonomis proyek ditentukan berdasarkan beberapa

pertimbangan diantaranya:

- Perkiraan jumlah produk di masa yang akan datang

- Prospek pengadaan bahan baku dan bahan pembantu

- Standar umum kapasitas peralatan produksi

 

 

34

2.6.2. Tact time

Batasan umum tact time adalah: waktu yang “diinginkan” untuk membuat satu

unit keluaran produksi.

Berdasarkan sudut pandang pelanggan:

Tact time = Waktu operasi yang tersedia/ permintaan pelanggan

Berdasarkan sudut pandang operasi:

Tact time = Waktu operasi yang tersedia / ramalan permintaan

2.6.3. Waktu Siklus

Adalah penyelesaian satu satuan produksi sejak bahan baku mulai diproses di

tempat kerja yang bersangkutan. (Sutalaksana, 122)

2.6.4. Keseimbangan Lintas Perakitan (Line Balancing)

Keseimbangan lintas perakitan berhubungan erat dengan produksi massal.

Sejumlah pekerjaan perakitan dikelompokkan kedalam beberapa pusat kerja, yang

selanjutnya disebut sebagai stasiun kerja. Waktu yang diijinkan untuk menyelesaikan

elemen pekerjaan itu ditentukan oleh kecepatan lintas perakitan. Semua stasiun kerja

sedapat mungkin memiliki waktu siklus yang sama. Bila suatu stasiun kerja memiliki

waktu dibawah siklus idealnya, maka stasiun tersebut akan memiliki waktu

menganggur. Namun, apabila stasiun kerja tersebut diatas waktu siklus idealnya maka

jalur produksi akan berhenti karena suatu stasiun kerja menyelesaikan siklus kerjanya

lebih lama dibandingkan stasiun kerja yang lain. Tujuan akhir dari keseimbangan

lintas adalah meminimalisasi waktu menganggur di tiap stasiun kerja, sehingga

 

 

35

dicapai efisiensi kerja yang lebih tinggi pada setiap stasiun kerja. (Arman Hakim :

149).

Data masukan yang harus dimiliki dalam merencanakan keseimbangan lintas

perakitan adalah sebagai berikut: (Arman Hakim : 151).

- Suatu jaringan kerja, yang menggambarkan urutan proses perakitan. Urutan proses

ini dimulai dan berakhir di suatu simpul.

- Data waktu Baku Pekerjaan tiap Operasi, yang diturunkan dari perhitungan waktu

baku pekerjaan operasi perakitan.

- Waktu siklus yang diinginkan

Waktu siklus yang diinginkan diperoleh dari kecepatan produksi yang diinginkan

untuk memenuhi permintaan sesuai dengan jam kerja yang tersedia.

Pengaruh penyeimbangan lintas pada perencanaan produksi (Arman Hakim : 167-

168).

Perencaan produksi dilakukan berdasarkan asumsi tingkat efisiensi 100%.

Namun penyusunan stasiun kerja yang akan menghasilkan tingkat efisiensi rata-rata

sebesar 100% akan sukar untuk dicapai. Dalam hal ini, penyeimbangan lintas

menghasilkan tingkat efisiensi lintasan produksi yang mempengaruhi perencanaan

produksi. Apabila tingkat efisiensi 95%, maka kapasitas produksi menjadi turun.

Tentunya hal ini akan berpengaruh pada total ongkos produksi yang harus ditanggung

oleh perusahaan. Oleh karena itu, penyeimbangan lintasan berfungsi sebagai koreksi

atau umpan balik terhadap kegiatan perencanaan produksi dan penentuan jumlah

tenaga kerja.

 

 

36

2.6.5. Penentuan Waktu Baku

2.6.5.1. Pengukuran Waktu dengan Jam Henti (stop watch)

Sesuai dengan namanya, maka pengukuran waktu ini menggunakan jam henti

(stop watch) sebagai alat utamanya. Cara ini tampaknya merupakan cara yang paling

banyak dikenal, dan karenanya banyak dipakai. Salah satu yang menyebabkan hal itu

adalah kesederhanaan aturan-aturan pengajaran yang dipakai.

Ada tiga metode dalam menggunakan teknik jam henti, yaitu:

1. Countinous Timing (pengukuran yang terus berlanjut)

Dalam pengukuran ini, jam henti dimulai ada saat awal elemen pekerjaan

pertama dilakukan dan tidak dihentikan sampai elemen pekerjaan itu selesai. Waktu

elemen secara individu diperoleh dengan pengukuran waktu selesai.

2. Repetitive / Snapback Timing (Pengukuran yang Berulang)

Dalam pengukuran ini, jam henti dimulai pada saat elemen pekerjaan dimulai

dan berhenti saat akhir elemen ini, lalu kembalikan ke posisi awal (posisi nol),

demikian seterusnya. Jadi pengukuran ini berdasarkan elemen pekerjaan.

3. Accumulative Timing (Pengukuran Akumulatif)

Pengukuran akumulatif adalah suatu metode yang melibatkan dua atau tiga jam

henti. Disini, dua jam henti disusun di suatu holder dengan adanya hubungan secara

mekanik antar jam henti.

Langkah-langkah sebelum melakukan pengukuran:

1. Penetapan tujuan pengukuran

 

 

37

Sebagaimana halnya dengan berbagai kegiatan lain, tujuan melakukan kegiatan

harus ditetapkan lebih dulu. Dalam pengukuran waktu, hal-hal yang penting harus

diketahui dan ditetapkan adalah untuk apa hasil pengukuran digunakan, beberapa

tingkat ketelitian dan tingkat keyakinan yang diinginkan dari hasil pengukuran

tersebut.

2. Melakukan penelitian Pendahuluan

Yang dicari dari pengukuran waktu adalah waktu yang pantas diberikan kepada

pekerja untuk menyelesaikan suatu pekerjaan. Untuk mendapatkan waktu yang

singkat, maka perbaikan cara kerja perlu dilakukan. Mempelajari kondisi kerja dan

cara kerja kemudian memperbaikinya, adalah apa yang dilakukan dalam langkah

penelitian pendahuluan. Apabila merupakan pekerjaan yang baru, maka yang

dilakukan bukanlah memperbaiki melainkan merancang kondisi dan cara kerja yang

baik.

3. Memilih Operator

Operator yang akan melakukan pekerjaan yang diukur bukanlah orang yang

begitu saja diambil dari pabrik. Orang ini harus memenuhi beberapa persyaratan

tertentu agar pengukuran dapat berjalan baik, dan dapat diandalkan hasilnya. Syarat-

syarat tersebut adalah berkemampuan normal dan dapat diajak bekerja sama.

Operator harus dapat bekerja secara wajar tanpa canggung walaupun dirinya diukur

dan pengukuran berada di dekatnya. Dan operatorpun harus menyadari sepenuhnya.

Inilah yang dimaksud bahwa operator harus dapat diajak bekerja sama.

4. Melatih operator

 

 

38

Walaupun operator yang baik telah didapat, kadang-kadang masih diperlukan

lagi latihan bagi operator jika kondisi dan cara kerja yang dipakai tidak sama dengan

yang biasa dilakukan operator tersebut. Yang dicari adalah waktu penyelesaian

pekerjaan secara wajar, bukan penyelesaian dari orang yang bekerja secara kaku

dengan berbagai kesalahan.

- Menguraikan pekerjaan atas elemen pekerjaan

Disini pekerjaan dipecah menjadi elemen-elemen pekerjaan yang merupakan

gerakan bagian dari pekerjaan yang bersangkutan. Elemen-elemen inilah yang diukur

waktunya. Waktu siklusnya merupakan jumlah dari waktu setiap elemen ini.

Pentingnya melakukan penguraian pekerjaan:

- Untuk menjelaskan catatan tentang tata cara kerja yang dibakukan.

- Untuk memungkinkan melakukan penyesuaian bagi setiap elemen karena

ketrampilan bekerjanya operator belum tentu sama untuk semua bagian dari gerakan-

gerakan kerjanya.

- Melakukan pembagian kerja menjadi elemen-elemen pekerjaan untuk memudahkan

mengamati terjadinya elemen yang tidak baku yang mungkin saja dilakukan pekerja.

5. Menyiapkan Alat Pengukuran

Alat tersebut adalah: Jam henti (stop watch), lembaran-lembaran pengamatan, pena

atau pensil, papan pengamatan

Langkah-langkah melakukan pengukuran waktu:

 

 

39

Gambar 2.5.1. Langkah Menentukan Waktu Baku

2.6.5.1.1. Pengukuran pendahuluan

Tujuan melakukan pengukuran pendahuluan adalah untuk mengetahui berapa

kali pengukuran harus dilakukan untuk tingkat ketelitian dan keyakinan yang

diinginkan (Sutalaksana, 1979:132). Tingkat ketelitian manunjukkan penyimpangan

maksimum hasil pengukuran dari waktu penyelesaian sebenarnya (biasanya

dinyatakan dalam persen). Sedangkan tingkat keyakinan menunjukkan besarnya

keyakinan bahwa hasilyang diperoleh memenuhi syarat penelitian (dinyatakan dalam

persen).

2.6.5.1.2. Uji Keseragaman Data

Pada proses ini, data-data yang sudah dikumpulkan dari hasil pengukuran

pendahuluan dikelompokkan ke dalam subgrup-subgrup. Setelah itu data-data dalam

subgrup tersebut diuji keseragamannya dengan memperhatikan apakah subgrup data

tersebut berada dalam batas kontrol.

Langkah dalam pengujian data sebagai berikut:

a. Kelompokkan ke dalam sub grup

 

 

40

Data pengukuran dikelompokkan ke dalam subgrup yang beranggotakan sama

dan dilakukan secara berurutan.

Tabel 2.6.1. Pengukuran Waktu Siklus

Pengukuran ke 1 2 3 4 5 6 7 8 n

Waktu siklus x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 xn

Tabel 2.6.2. Pengelompokan Waktu Siklus ke dalam Subgrup

Sub grup Waktu Penyelesaian Rata-rata Subgrup

1 X11 X12 X1

X13 X1n

2 X21 X22 X2

X23 X2n

…. ……………………………………. …

…………………………………….

k Xk1 Xk2 Xk

Xk3 Xkn

Jumlah Xi

Dimana:

Xij = Data ke-j, pada subgrup ke-i

k = Jumlah subgrup

n = Banyak data dalam subgroup

b. Menghitung rata-rata subgrup

 

 

41

=   

c. Hitung rata-rata dari harga rata-rata subgrup

=   

d. Hitung Standard Deviasi (simpangan baku) sebenarnya dari waktu siklus

SD =

Dimana:

N = jumlah pengamatan yang dilakukan

X = waktu siklus yang teramati selama pengukuran yang telah dilakukan

e. Hitung Standard Deviasi (simpangan baku) dari distribusi harga rata-rata subgrup

 =   

f. Menentukan batas kontrol atas dan batas kontrol bawah (BKA dan BKB) dengan:

 + 3 

 ‐ 3   

g. Menentukan apakah harga rata-rata subgrup tersebut masuk ke dalam BKA dan

BKB. Batas kontrol ini merupakan batas apakah subgrup seragam atau tidak. Jika

tidak maka subgrup tersebut harus dibuang, setelah itu melakukan pengulangan dari

langkah di atas sehingga data benar-benar seragam.

 

 

 

42

2.6.5.1.3. Uji kecukupan data

Hal ini dilakukan untuk menentukan apakah jumlah data yang diperoleh telah

cukup mewakili seluruh data yang ada, yang ada, untuk melakukan perhitungan

selanjutnya. Untuk menghitung banyaknya pengukuran yang dilakukan yaitu dengan

menggunakan rumus: (Sutalaksana, 1979:134)

 

Dimana:

N’ = banyaknya data yang dibutuhkan

N = banyak data sebenarnya

Data dikatakan cukup apabila diperoleh N’ (jumlah data yang dibutuhkan) lebih

kecil dari N (jumlah data yang telah ada). Dan sebaliknya bila N’ lebih besar dari N,

maka perlu ditambahkan data lagi sebanyak N’-N (Barnes, 1980).

2.6.5.1.4. Menghitung Waktu Baku (Sutalaksana, 1979)

Jika pengukuran-pengukuran telah selesai, yaitu semua data yang didapat

memiliki keseragaman yang dikehendaki, dan jumlahnya telah memenuhi tingkat-

tingkat ketelitian dan keyakinan yang diinginkan, maka selesailah kegiatan

pengukuran waktu. Langkah selanjutnya adalah mengolah data tersebut sehingga

memberikan waktu baku.

Cara mendapatkan waktu baku adalah sebagai berikut:

 

 

43

a. Hitung waktu siklus rata-rata

Ws = ∑Xi / N

Dimana:

Ws = waktu siklus rata-rata

Xi = Data pengukuran waktu siklus

N = Jumlah data

b. Hitung waktu normal

Wn = Ws x P

Dimana:

Wn = waktu normal

P = penyesuaian

Faktor penyesuaian ini diperhitungkan jika pengukur berpendapat bahwa operator

bekerja dengan kecepatan yang tidak wajar sehingga hasilnya perlu disesuaikan untuk

mendapatkan waktu siklus rata-rata yang wajar. Jika pekerja bekerja secara wajar,

maka faktor penyesuaiannya p = 1, Jika bekerjanya terlalu lambat, maka pengukur

harus member harga P<1, dan sebaliknya P>1 jika bekerja lebih cepat (Sutalaksana,

1979:138).

c. Hitung waktu baku

Waktu baku penyelesaian pekerjaan didapatkan dengan rumus sebagai berikut:

Wb = Wn x (1+a)

Dimana:

 

 

44

a = kelonggaran (allowance) yang diberikan kepada operator untuk menyelesaikan

pekerjaannya.

Kelonggaran ini diberikan untuk tiga hal yaitu untuk kebutuhan pribadi,

menghilangkan rasa fatique, dan hambatan-hambatan yang tidak dapat dihindarkan

oleh operator (Sutalaksana, 1979:149)

2.6.5.2. Faktor Penyesuaian

Penyesuaian adalah proses dimana analisa pengukuran waktu membandingkan

penampilan operator (kecepatan, tempo) dalam pengamatan dengan konsep pengukur

sendiri tentang bekerja secara wajar (Sutalaksana, 1979:138).

Setelah pengukuran berlangsung, pengukur harus mengamati kewajaran kerja

yang dilakukan operator. Ketidakwajaran dapat saja terjadi misalnya bekerja tanpa

kesungguhan, sangat cepatseolah diburu-buru waktu, atau karena menjumpai

kesulitan-kesulitan seperti karena kondisi ruangan yang buruk. Sebab-sebab seperti

ini mempengaruhi kecepatan kerja yang berakibat terlalu cepat ataupun terlalu

lambatnya waktu penyelesaian. Hal ini jelas tidak diinginkan karena waktu yang

dicari adalah waktu yang diperoleh dari kondisi dan cara kerja yang baku yang

diselesaikan secara wajar.

Andaikata ketidakwajaran ada maka pengukur harus mengetahuinya dan

menilai seberapa jauh hal itu terjadi. Penilaian perlu dilakukan karena berdasarkan

inilah penyesuaian dilakukan. Jadi jika pengukur mendapatkan harga rata-rata

silkus/elemen yang diketahui diselesaikan dengan kecepatan yang tidak wajar oleh

 

 

45

operator maka harga rata-rata tersebut menjadi wajar, pengukur harus menormalkan

dengan melakukan penyesuaian.

Metode Shumard dalam Menentukan Faktor Penyesuaian

Metode ini memberika patokan-patokan penilaian melalui kelas-kelas

performance kerja dimana setiap kelasnya mempunyai nilai sendiri-sendiri.

Tabel 2.6.3. Penyesuaian menurut Metode Shumard

Seseorang yang dipandang kerja

normal diberi nilai 60, dengan nama

performance kerja yang lain dibandingkan

untuk menghitung faktor penyesuaian. Bila

performance seorang operator dinilai

excellent maka dia mendapat nilai 80, dan

karenanya faktor penyesuaian adalah

sebagai berikut: p = 80 / 60 = 1,33

Jika sebagai contoh waktu siklus rata-rata

adalah sama dengan 276, 4 detik, maka

waktu normalnya adalah: Wn = 276,4 x

1,33 = 376,6 detik

Kelas Penyesuaian

Superfast 100

Fast + 95

Fast 90

Fast - 85

Excellent 80

Good + 75

Good 70

Good – 65

Normal 60

Fair + 55

Fair 50

Fair - 45

 

 

46

2.6.5.3. Faktor Kelonggaran

Suatu hal yang tidak mungkin bahwa seseorang bekerja terus-menerus bekerja

seharia tanpa gangguan. Karenanya setelah melakukan pengukuran dan mendapatkan

waktu normal, faktor kelonggaran perlu ditambahkan.

Terdapat tiga macam faktor kelonggaran, yaitu:

2.6.5.3.1. Kelonggaran untuk kebutuhan pribadi

Yang termasuk kedalam kebutuhan pribadi disini adalah, hal-hal seperti minum

sekadarnya untuk menghilangkan rasa haus, ke kamar kecil, bercakap-cakap dengan

teman sekerja sekedar untuk menghilangkan ketegangan ataupun kejemuan dalam

kerja.

Kebutuhan-kebutuhan ini jelas terlihat sebagai sesuatu yang mutlak. Larangan

terhadap hal tersebut tidak saja merugikan pekerja karena bisa membuat sterss, tapi

juga merugikan perusahaan karena dengan kondisi demikian pekerja tidak

akanbekerja dengan baik bahkan hampir dipastikan produktivitasnya menurun

(Sutalaksana, 1979:149).

2.6.5.3.2. Kelonggaran untuk menghilangkan rasa fatique

Rasa fatique (kelelahan) tercermin antara lain menurunnya hasil produksi baik

jumlah maupun kualitanya. Karenanya salah satu cara untuk menentukan besarnya

kelonggaran ini adalah dengan melakukan pengamatan sepanjang hari kerja dan

mencatat pada saat-saat mana menurunnya hasil produksi disebabkan oleh timbulnya

rasa fatique karena masih banyak kemungkinan lain yang dapat menyebabkannya.

 

 

47

Bila rasa fatique telah datang dan pekerja harus bekerja untuk menghasilak

performance normalnya, maka usaha yang dikeluarkan pekerja lebih besar dari

normal dan ini akan menambah rasa fatique (Sutalaksana, 1979:150).

2.6.5.3.3. Kelonggaran yang tak terhindarkan

Dalam melaksanakan pekerjaannya, pekerja tidak akan lepas dari berbagai

hambatan. Ada hambatan yang dapat dihindarkan seperti: mengobrol yang berlebihan

dan menganggur dengan sengaja. Adapula hambatan yang tidak dapat terhindarkan

karena berada diluar kekuasaan pekerja untuk mengendalikannya.

Beberapa contoh hambatan yang tak terhindarkan:

- menerima atau meminta petunjuk kepada pengawas

- melakukan penyesuaian mesin

- Memperbaiki kemacetan-kemacetan singkat

- Mengasah peralatan potong

- Mengambil alat-alat khusus atau bahan khusus dari gudang

2.6.6 Tingkat Efisiensi Line

Faktor-faktor yang diperhatikan adalah (Elsayed, 1994):

a. Line Efficiency (Efisiensi Jalur)

Yaitu rasio dari total waktu stasiun terhadap keterkaitan waktu siklus dengan

jumlah stasiun kerja yang dinyatakan dalam presentase.

LE = (∑ Wbs / k x CT) x 100%

dimana:

LE = efisiensi jalur

 

 

48

Wbs = waktu baku stasiun

k = jumlah stasiun kerja

CT = cycle tyme (waktu siklus terpanjang)

b. Balance Delay

Merupakan selisih antara waktu siklus dengan waktu stasiun atau dengan kata

lain jumlah antara balance delay dan line efficiency sama dengan 1 (satu).

BD = 1 – LE

c. Smoothness Index

Merupakan suatu index yang menunjukkan pencaran relatif dari suatu

keseimbangan jalur. Smoothness index sempurna jika nilainya 0 (nol) atau disebut

keseimbangan yang sempurna (perfect balance).

 

2.7. Aspek Finansial

2.7.1. Depresiasi Straight Line Method

Depresiasi adalah penurunan nilai suatu properti atau asset karena waktu dan

pemakaian (I Nyoman Pujawan, 2004: 193). Depresiasi suatu properti biasanya

disebabkan karena satu atau lebih faktor-faktor berikut:

- Kerusakan fisik akaibat pemakaian properti

- Kebutuhan produksi yang lebih baru dan lebih besar

- Penurunan kebutuhan produksi

- Properti menjadi usang karena perkembangan teknologi

 

 

49

- Penemuan fasilitas yang menghasilkan produk lebih baik dengan ongkos yang lebih

rendah dan tingkat keselamatan yang lebih memadai.

Syarat-syarat yang harus dipenuhi agar suatu asset bisa didepresiasi:

- Harus digunakan untuk keperluan bisnis atau memperoleh penghasilan.

- Umur ekonomisnya bisa dihitung.

- Umur ekonomisnya lebih dari satu tahun.

- Harus merupakan sesuatu yang digunakan, sesuatu yang menjadi usang, atau

sesuatu yang nilainya menurun karena sebab-sebab alamiah.

Depresiasi timbul dari perkiraan umur asset yang terbatas dan keperluan usaha

untuk mengganti asset tersebut. Beban depresiasi tahunan dikurangkan dari

keuntungan (pendapatan kena pajak) sebelum menghitung pajak pendapatan.

Depresiasi hanya dihitung untuk analisis sebelum pajak, dan tidak mewakili

arus kas yang sebebnarnya. Tetapi penghematan pajak yang dihasilkan dari depresiasi

membuat depresiasi perlu dipelajari dalam ekonomi teknik.

Metode paling sederhana yang paling banyak dipakai untuk menghitung

depresiasi adalah metode garis lurus (Straight Line Depreciation), dengan rumus

sebagai berikut:

Dt = (P-S)/N

Dimana:

Dt = besarnya depresiasi pada tahun ke-t

P = ongkos awal dari asset yang bersangkutan

S = nilai sisa dari asset tersebut

 

 

50

N = masa pakai (umur) dari asset tersebut dinyatakan dalam tahun

2.7.2. Kriteria perhitungan kelayakan proyek

Penentuan kelayakan proyek dari aspek finansial dapat dilakukan dengan

menggunakan beberapa metode perhitungan. Beberapa metode tersebut adalah

sebagai berikut:

2.7.2.1. Metode Periode Pengembalian (Payback Period)

Pada dasarnya, periode pengembalian (Payback Period) adalah jumlah periode

(tahun) yang diperlukan untuk mengembalikan (menutup) ongkos investasi awal

dengan tingkat pengembalian tertentu. Perhitungannya dilakukan berdasar aliran kas

baik tahunan maupun yang merupakan nilai sisa. Untuk mendapatkan periode

pengembalian pada suatu tingkat pengembalian (rate of return) tertentu digunakan

model formula berikut:

 

Dimana At adalah aliran kas yang terjadi pada periode t dan N’ adalah periode

pengembalian yang akan dihitung. Apabila At sama dari satu periode ke periode yang

lain (deret seragam) maka persamaan di atas dapat dinyatakan berdasarkan factor

P/A sebagai berikut:

 

 

 

51

Apabila suatu alternatif memiliki masa pakai ekonomis lebih besar dari periode

pengembalian (N’) maka alternatif tersebut layak untuk diterima. Sebaliknya, bila N’

lebih besar dari estimasi masa pakai suatu alat atau umur suatu investasi maka

investasi atau alat tersebut tidak layak diterima karena tidak akan cukup waktu untuk

mengembalikan modal yang dipakai sebagai biaya awal dari investasi tersebut.

Dalam prakteknya, kalangan industri seringkali menghitung nilai N’ dengan

mengabaikan nilai uang dari waktu, atau mengasumsikan bahwa i=0%. Dengan

asumsi ini maka persamaan (4.22) akan berubah menjadi:

 

Dengan asumsi i=0% maka metode ini memiliki dua kelemahan yaitu:

1. Mengabaikan konsep nilai uang dari waktu.

2. Semua aliran kas yang terjadi setelah N’ diabaikan.

Namun demikian metode ini cukup populer digunakan dikalangan industry

karena kemudahan perhitungannya dan kesederhanaan konsepnya. Apabila dua

alternatif dibandingkan dengan metode payback period dan harus dipilih satu

diantarnya maka kesalahan dari kelemahan nomor dua mudah terjadi. Hal ini karena

orang akan berasumsi bahwa investasi yang nilai N’-nya lebih kecil adalah lebih baik.

Sementara itu, aliran kas yang terjadi setelah N’ tidak dipertimbangkan. Akhirnya

seringkali alternative yang sebenarnya memiliki N’ lebih besar dan memiliki aliran

kas yang cukup menguntungkan setelah N’ tidak terpilih. Untuk menghindari

 

 

52

kesalahan yang seperti ini sebaiknya digunakan metode nilai sekarang atau nilai deret

seragam (A) dan metode payback period hanya dijadikan alat bantu analisis.

2.7.2.2. Metode Nilai Sekarang (Present Worth Method)

Pada metode ini semua aliran kas dikonversikan menjadi nilai sekarang (P) dan

dijumlahkan sehingga P yang diperoleh mencerminkan nilai netto dari keseluruhan

aliran kas yang terjadi selama horizon perencanaan. Tingkat bunga yang dipakai

untuk melakukan konversi adalah MARR (Minimum Attractive Rate of Return).

Secara sistematis nilai sekarang dari suatu aliran kas dapat

dinyatakan sebagai berikut:

  atau           PW = PV = At (1/(1+i)t)

Dimana:

P(i) = nilai sekarang dari keseluruhan aliran kas pada tingkat bunga i%

At = aliran kas pada akhir periode t

i = MARR

N = horizon perencanaan (periode)

Nilai sekarang daari suatu alternatif investasi adalah suatu ukuran mengenai

seberapa banyak uang yang mampu dibayarkan oleh suatu perusahaan atau pribadi

untuk investasi tadi, melebihi biayanya (Ekonomi Teknik, Degarmo). Atau,

dinyatakan secara berbeda, suatu nilai sekarang yang positif pada suatu proyek

investasi adalah jumlah laba diatas jumlah minimum yang diharapkan oleh investor

ataupu perusahaan. Diasumsikan bahwa hasil yang diperoleh dari proyek itu dapat

 

 

53

dipakai untuk keperluan lain yang menghasilkan bunga pada tingkat yang sama

dengan MARR.

Alternatif yang dipilih adalah alternatif yang memiliki nilai netto P paling

tinggi. Tapi apabila alternatif yang dibandingkan hanya memiliki ongkos maka yang

dipilih adalah yang menghasilkan ongkos (nilai sekarang) yang paling rendah.

2.7.2.3. Metode Tingkat Pengembalian Internal (Internal Rate of Return)

Metode tingkat pengembalian internal (IRR = internal rate of return) adalah

metode tingkat pengembalian (rate of return) yang paling luas yang digunakan untuk

menjalankan analisis ekonomi teknik. Metode ini juga sering disebut dengan nama

lain seperti metode investor (investor’s method), metode arus kas terdiskonto

(discounted cash flow method), dan indeks kemampulabaan (profitability index).

Disebut IRR apabila diasumsikan bahwa setiap hasil yang diperoleh langsung

diinvestasikan kembali dengan tingkat ROR yang sama.

Apabila kita melakukan suatu investasi maka ada saat tertentu dimana terjadi

keseimbangan antara semua pengeluaran yang terjadi keseimbangan antara semua

pengeluaran yang terjadi dengan semua pendapatan yang diperoleh dari investasi

tersebut. Untuk investasi tunggal, IRR tidak positif kecuali: (1) baik penerimaan atau

Metode IRR memberi solusi untuk tingkat bunga yang menunjukkan persamaan

ekivalen dari nilai kas masuk (penerimaan atau penghematan) pada nilai ekivalen arus

kas keluar (pembayaran, termasuk biaya investasi). Dengan kata lain, IRR adalah

suatu tingkat penghasilan yang mengakibatkan nilai NPW (net present worth) dari

suatu investasi sama dengan nol. Secara sistematis hal ini dapat dinyatakan:

 

 

54

 

dimana: 

NPW = net present worth

Ft = aliran kas pada periode t

N = umur proyek atau investasi

i* = nilai IRR dari proyek atau investasi tersebut

Karena Ft pada persamaan di atas bisa bernilai positif maupun negatif maka

persamaan IRR dapat juga dinyatakan:

NPW = PWR – PWE = 0

Atau

 

Dimana:

PWR = nilai present worth dari semua pemasukan (aliran kas positif)

PWE = nilai present worth dari semua pengeluaran (aliran kas negatif)

Rt = penerimaan netto yang terjadi pada periode ke-t

Et = pengeluaran netto yang terjadi pada periode ke-t, termasuk investasi awal (P)

Suatu investasi dikatakan layak untuk dilaksanakan apabila IRR yang

dihasilkan lebih besar atau sama dengan MARR.