PERANCANGAN SISTEM PENGUKURAN KINERJA MENGGUNAKAN “SINK AND TUTTLE MODEL” (Studi Kasus Pada Pabrik Gula Rendeng, Kudus)

Abstract

Pabrik Gula (PG) Rendeng merupakan sebuah pabrik agrobisnis yang memproduksi gula dan salah satu anak perusahaan dari PT Perkebunan Nusantara (PTPN) IX yang berlokasi di Kudus Jawa Tengah. Pabrik Gula (PG) Rendeng memiliki kapasitas giling 24.500 kwintal per hari. Penilaian kinerja pada Pabrik Gula Rendeng hanya didasarkan pada bisa atau tidaknya target yang ditetapkan perusahaan dapat tercapai.. Pengukuran kinerja pada Pabrik Gula Rendeng akan dilakukan menggunakan Sink’s and Tuttle Model yaitu merupakan sebuah pendekatan yang menggambarkan hubungan antara ketujuh kriteria kinerja. Hasil perancangan pengukuran kinerja terdiri dari 7 kriteria dengan urutan prioritas sebagai berikut: kriteria Produktivitas (28,4%), kriteria Efektivitas (21%), kriteria Efisiensi (16,2%), kriteria Kualitas (11,4%), kriteria Profitabilitas/Budgetabilitas (8,6%), kriteria Kualitas Kehidupan Kerja (7,6%), dan kriteria Inovasi (3,1%). Dari keenam kriteria kinerja tersebut, diperoleh rancangan akhir 27 KPI yang berisi: 4 KPI Produktivitas, 6 KPI Efektivitas, 3 KPI Efisiensi, 5 KPI Kualitas, 2 KPI Inovasi, 4 KPI Kualitas Kehidupan Kerja, dan 3 KPI Profitabilitas/budgetabilitas. Berdasarkan hasil pengukuran kinerja dengan Objective Matrix dan Traffic Light System, menunjukkan bahwa kinerja Pabrik Gula Rendeng tahun 2013 adalah sebesar 3,604 yang berada dalam kategori warna kuning yang berarti pencapaian kinerjanya ini sudah cukup baik meskipun nilainya mendekati kategori buruk, sehingga masih perlu ditingkatkan lagi. Dari hasil pengukuran, diperoleh indikator-indikator yang berada dalam zona penting tetapi ternyata kinerjanya masih rendah. Indikator tersebut adalah rasio produktivitas output, tingkat produktivitas mesin, rasio produktivitas jam kerja standar, rasio pencapaian output sesuai standar, rasio jumlah rendemen, rasio jam berhenti mesin (downtime), rasio runtime mesin, rasio raw material cacat, inovasi teknologi. Oleh karena itu rekomendasi diutamakan untuk indikator-indikator di atas.

Abstract

PG Rendeng is a agribusiness factory that produces sugar and a subsidiary of PT Plantation Nusantara (PTPN) IX is located in Kudus, Central Java. PG Rendeng has a milling capacity of 24,500 quintals/day. Assessment of performance at PG Rendeng based solely on whether or not the target set by the company can be achieved. When the company can meet its target well, then the company can be said to have had a good performance, whereas when the company can not meet its target, the company has a poor performance. Performance measurement at PG Rendeng will be done using the Sink and Tuttle's model which is an approach that describes the relationship between the seven performance criteria The results of performance measurement design consisted of seven criteria with the following order of priority: Productivity criteria (28.4%), the criteria of effectiveness (21%), the criteria of efficiency (16.2%), quality criteria (11.4%), Profitability criteria / Budgetabilitas (8.6%), Work Life Quality criteria (7.6%), and the Innovation criterion (3.1%). The performance of the six criteria, the final draft was obtained containing 27 KPI: 4 KPI Productivity , 6 KPI Effectiveness, 3 KPI Efficiency , 5 KPI Quality, 2 KPI Innovation, 4 KPI Work Life Quality and 3 KPI Profitability/budgetabilitas. Based on the results of performance measurement with Objective Matrix and Traffic Light System, shows that the performance PG Rendeng in 2013 amounted to 3,604 are located in the yellow category, which means the achievement of this performance is quite good although the value is closer to the category of poor, so there is still room for improvement. From the measurement results, obtained indicators are in a critical zone but apparently the performance is still low. The indicator is the ratio of output productivity, machine productivity levels, productivity ratio of standard working hours, according to the standard output achievement ratio, the ratio of the amount of recovery, the ratio of  downtime machine, the ratio of the runtime machine, the ratio of defective raw materials, technological innovation.