## UPAYA PERBAIKAN KUALITAS UNIT PELAYANAN TEKNIK DENGAN PENDEKATAN LEAN SERVICE (Studi Kasus : PT. PLN APJ Surabaya Selatan)
Mairina Anggarini Francesca dan Eko Nurmianto Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Email: anggarini@yahoo.co.id ; nurmi@sby.centrin.net.id ;

## ABSTRAK
U nit  Pelayanan  Teknik  adalah  pihak  yang  menangani  gangguan  distribusi  secara  langsung,  dimana  unit  ini memiliki pengaruh yang besar terhadap kualitas pelayanan jaringan. Terdapatnya pengaduan akan gangguan pada saat ini mengindikasikan adanya waste pada proses pelayanan jaringan sehingga pada penelitian kali ini akan dilakukan suatu upaya perbaikan kualitas dari unit pelayanan teknik dari segi efisiensi. Metode pada penelitian ini adalah Data Envelopment Analysis untuk menentukan unit mana yang akan menjadi fokus utama dalam penelitian berdasarkan tingkat efisiensi, Lean Service untuk memperbaiki kualitas pelayanan teknik yang masih kurang baik, serta Value management dan pemodelan sistem dinamik dengan software Vensim yang digunakan untuk melakukan improvement. Hasil penelitian menunjukkan bila dengan Data Envelopment Analysis, Unit Pelayanan Jaringan (UPJ) Dukuh  Kupang  dinyatakan  tidak  efisien  dengan  Technical  Efficiency  sebesar  0,73.  Dan  upaya  perbaikan  dalam mereduksi waste ditemukan waste defect sebagai penyebab utama dengan tujuh jenis penyebab gangguan sebagai Critical to Quality. Dari CTQ ditemukan penyebab waste serta prioritas untuk perbaikan, dan alternatif perbaikan yang direkomendasikan telah mampu meningkatkan efisiensi pelayanan teknik didasarkan pada nilai RPN tertinggi dari FMEA yang kemudian disimulasikan untuk mendapatkan alternatif terbaik. Dari alternatif yang ada, dapat dibuktikan rekomendasi perbaikan telah merubah Unit Pelayanan Jaringan (UPJ) menjadi efisien dengan perubahan nilai scale efficiency dari 0,972 menjadi 1. Kelebihan dari penelitian ini adalah permasalahan dibahas secara lengkap dan rinci, dimana sasaran perbaikan dilakukan terhadap unit yang benar-benar mengalami masalah. Kemudian penyebab dari masalah yang ada dicari akar penyebabnya sehingga prioritas dari perbaikan dapat tepat sasaran. Dan upaya dalam memilih alternatif terbaik disimulasikan terlebih dahulu dengan tujuan dapat mengetahui perilaku sistem atas dampak perbaikan yang dilakukan. Sehingga pada akhirnya dapat dilakukan suatu perbandingan antara kondisi sistem sebelum dan sesudah perbaikan.
Kata kunci: Efisiensi , Data Envelopment Analysis (DEA), waste, Lean Service

## PENDAHULUAN
PT. PLN APJ Surabaya Selatan merupakan salah satu APJ(Area Pelayanan Jaringan) terbesar dalam  wilayah  Distribusi  Jawa  Timur  hal  ini dikarenakan  wilayah  areanya  antara  lain  meliputi UPJ  Rungkut,  UPJ  Dukuh  Kupang,  UPJ  Darmo Permai,  UPJ  ngagel,  dan  UPJ  Gedangan.  Area tersebut  banyak  berdiri  pabrik  –  pabrik  industri dan  area  bisnis  yang    membutuhkan  pasokan energi listrik berskala besar, sehingga  diharapkan PT.  PLN  mampu  memenuhi  tuntutan  untuk peningkatan  pengembangan  dan  pelayanan  jasa energi listrik, oleh sebab itu penting bagi perusahaan untuk  memanfaatkan  seluruh  sumber  daya  yang dimilikinya  secara  optimal  dengan  tujuan  untuk pencapaian performansi yang tinggi.
Efisiensi  sering  disebut  sebagai “do  the things  right” atau  merupakan  rasio  dari output aktual  yang  telah  dicapai  dengan output standard yang diharapkan (Sumanth, 1985). Dari hal efisiensi
masalah yang muncul sejauh ini terhadap PT.PLN DISTRIBUSI  JAWA  TIMUR  adalah  kondisi dimana jumlah area layanan yang terus bertambah dengan  jumlah  pegawai  yang  terbatas  sedangkan asset jaringan  dan  pelanggan  terus  bertambah, sehingga  menyebabkan  tingkat  pelayanan  yang ada  selama  ini  masih  belum  memuaskan  dengan standard  baku  pelayanan  teknik  yang  belum terlaksana dengan baik, Akan tetapi dengan strategi ini pihak perusahaan terus berusaha agar biaya yang dikeluarkan  oleh  perusahaan  dalam  membayar pihak outsourcing dapat sebanding dengan apa yang dihasilkan dan akan lebih baik lagi bila profit yang diperoleh perusahaan lebih besar bila dibandingkan saat  masih  memakai  pegawai  dari  dalam  sendiri. Dari  masalah  tersebut  peneliti  melihat  adanya suatu peluang permasalahan yang dapat dijadikan bahan untuk diteliti. Dimana berdasarkan wilayah dari  PT.  PLN APJ  Surabaya  Selatan  yang  cukup luas dan banyak, peneliti akan mencoba membantu untuk  melakukan  suatu  upaya  perbaikan  kualitas
unit pelayanan teknik agar tujuan perusahaan dapat tercapai.
Dengan  menganalisa  Area  Pelayanan Teknik mana yang belum maksimal dalam mencapai produktivitasnya  dengan  menggunakan  Metode DEA  ( Data Envelopment  Analysis ).  Selanjutnya UPJ  tersebut  akan  dievaluasi  pada  Pelayanan Teknik yang berfokus pada eliminasi waste . Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  digunakan  konsep Lean yang  diharapkan  dapat  membuat  proses menjadi lebih efisien sesuai dengan Service Level Agreement (SLA)  tanpa  memberi  dampak  pada efektivitas  proses  pelayanan  tersebut.  Penerapan konsep DEA dan konsep Lean Service ini sendiri diharapkan  mampu  menemukan  area  UPJ  mana yang  kurang  efisien  sehingga  dapat  dilakukan suatu  perbaikan  dengan  mengeliminasi waste dengan tetap menjaga kualitas pelayanan sehingga nantinya dapat meningkatkan kualitas perusahaan.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan dua data yang pengolahannya berbeda. Data pertama berupa  data Input  –  Output tahun  2009  periode Februari  hingga  Juli  akan  diolah  dengan  metode Data Envelopment Analysis . Data selanjutnya dari hasil  efisiensi  unit,  maka  dilakukan  identifikasi penyebab  ketidak  efisienan  dengan  pendekatan Lean Service . Kemudian dikembangkan alternatif solusi  perbaikan  dengan value  management dan  simulasi  sistem  dinamik.  Selanjtnya  dipilih berdasarkan  metode Data  Envelopment  Analysis yang  nilai  efisiensinya  dapat  merubah  unit  yang sebelumnya tidak efisien dapat menjadi efisien .
Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  peninjauan  langsung ke  lapangan  serta brainstorming dengan  pihak expert dari  perusahaan,  sehingga  diperoleh  data yang  dapat  membantu  pengolahan  model Data Envelopment  Analysis untuk  mencari  efisiensi dari  unit  pelayanan  jaringan  serta Lean  Service yang digunakan untuk mengeliminasi waste yang terdapat  pada  proses  kerja  pelayanan  teknik. Deskripsi data secara lengkap dapat dilihat sebagai berikut:

## Model DEA
Data envelopment analysis (DEA)
merupakan  suatu  metodologi  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  produktivitas  dari  suatu
unit  pengambilan  keputusan  unit  kerja  yang bertanggung  jawab  menggunakan  sejumlah input untuk  memperoleh  suatu output yang  ditargetkan (Utomo, 2007). Pada tahap ini, data yang dihasilkan merupakan variabel yang diperkirakan berpengaruh terhadap    proses  pengukuran  efisiensi  dari  unit pelayanan  jaringan  pada  APJ  Surabaya  Selatan yang disesuaikan dengan data historis perusahaan.

## 1. Pendefinisian  DMU
Didalam  proses  pengolahan  data,  diperlukan pemilihan  dan  pendefinisian  masing–masing  unit pelayanan  jaringan  yang  diamati  dan  nantinya dikonversi  ke  dalam  DMU.  Pengkonversian  unit pelayanan jaringan tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Klasifikasi DMU
A dapun pemilihan DMU tersebut didasarkan pada unit pelayanan jaringan yang memiliki proses bisnis sama dan meliputi unit pelayanan (UP) serta unit jaringan  (UJ)  yang  dibawahi  oleh  APJ  Surabaya Selatan.
2. Identifikasi Variabel Input dan Output Identifikasi Variabel Output dan Input ini dilihat dari data gangguan yang terjadi dimana bertujuan untuk mengetahui variabel mana yang merupakan faktor – faktor yang berpengaruh terhadap proses kerja pelayanan teknik. variabel output dan input yang digunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Identifikasi variabel input dan output
NO. FAKTOR KATEGORI KETERANGAN 1 Rata-rata waktu perbaikan APP/SR/SM (menit)
Input
waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan jaringan APP/SR/SM,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan APP/SR/SM, satuan menit
2 Rata-rata waktu perbaikan JTR (menit) Input
waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan jaringan tegangan rendah,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan(JTR), satuan menit
3 Rata-rata waktu perbaikan gardu transformator (menit)
Input
waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan gardu transformator,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan gardu transformator, satuan menit 4 Rata-rata waktu perbaikan penyulang (menit) Input waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan penyulang,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan penyulang, satuan menit
Output selisih antara pelanggan total dengan pelanggan padam, yang menunjukkan jumlah pelanggan yang tidak mengalami gangguan 6 Jumlah KWH tersalur (KWH) Output selisih antara jumlah KWH yang diperoleh dari PLN pembangkit dengan Jumlah KWH yang tidak dapat terjual akibat gangguan, satuan KWH
1 Rata-rata waktu perbaikan APP/SR/SM (menit)
Input
waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan jaringan APP/SR/SM,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan APP/SR/SM, satuan menit
2 Rata-rata waktu perbaikan JTR (menit) Input
waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan jaringan tegangan rendah,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan(JTR), satuan menit 3 Rata-rata waktu perbaikan gardu transformator (menit) Input waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan gardu transformator,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan gardu transformator, satuan menit 4 Rata-rata waktu perbaikan penyulang (menit) Input waktu rata-rata yang digunakan dalam penanganan gangguan penyulang,diasumsikan sebagai keandalan operator dalam menangani gangguan penyulang, satuan menit
5 Pelanggan nyala Output selisih antara pelanggan total dengan pelanggan padam, yang menunjukkan jumlah pelanggan yang tidak mengalami gangguan 6 Jumlah KWH tersalur (KWH) Output
selisih antara jumlah KWH yang diperoleh dari PLN pembangkit dengan Jumlah
KWH yang tidak dapat terjual akibat gangguan, satuan KWH

## 3.  Pemodelan DEA
Tujuan  dari  model  matematis  DEA  adalah mencari  tingkat  efisiensi  dari  masing  –  masing DMU  dengan  variabel  pengukuran  yang  telah ditetapkan.  Dalam  prosesnya  terdapat  dua  model dalam  mengukur  tingkat  efisiensi,  yaitu  model Constant  Return  to  Scale (CRS)  yang  berasumsi jika seluruh DMU berada dalam kondisi optimal, dan model Variable Return to Scale (VRS) dimana pada model ini berasumsi bahwa DMU tidak lagi berada  pada  kondisi  optimal  karena  pengaruh eksternal  (Roland  &  Vassdal,  2000).  Pada  model ini  ketidakefisienan  dapat  diidentifikasi  dengan berorientasi  pada input yaitu  meminimumkan input untuk mendapatkan sejumlah output , dimana pada  orientasi input ini output dikonstankan. Penelitian dengan menggunakan metode DEA pada perusahaan  listrik  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti,  antara  lain  :  Prasthanika  (2007)  dengan judul Analisa  Efisiensi  Unit  Pembangkit  Listrik dengan Menggunakan Metode Data Envelopment Analysis (DEA) (Studi Kasus: PT PJB GRESIK). Periode  selanjutnya  dilanjutkan  oleh  Anggraini (2008)  dengan  judul  Analisis  Efisiensi  Teknis dari  Distribusi  Listrik  dengan  Menggunakan Data  Envelopment  Analysis (DEA)  dan  Analisis Operasional pada PT. PLN UPJ Pasuruan.
a.  DEA Output Oriented Constant Return to Scale
Pada  pengolahan  model  DEA Constant Return  to  Scale (CRS)  skala  operasi  tidak berpengaruh terhadap efisiensi, dimana pada setiap DMU  yang  ada  menggunakan  asumsi  bila  selalu
beroperasi  secara  optimal.  Proses  pengolahan untuk  model  ini  menggunakan software DEAP versi  2.1  dimana  dari  hasil  perhitungan software akan diperoleh nilai Technical Efficiency dan slack dari variabel baik input maupun output pada setiap DMU.  TECRS  didapatkan  dari  perhitungan  1/θ yang mana nilainya berada pada rentan nol sampai satu.  Bila  nilai  TECRS  sama  dengan  satu  dan slack  variable bernilai  nol  untuk  semua  variabel input maupun output maka  DMU  tersebut  dapat dikatakan efisien. Berikut merupakan rekapitulasi output dari TEcrs dan TEvrs Output Oriented dari software DEAP versi 2.1:
Tabel 3. Output Technical Efficiency CRS output oriented DMU TEcrs Dukuh kupang 0.730 Darmo permai 1 Gedangan 1 Rungkut 1
Ngagel 1 EFFICIENCY SUMMARY Tabel 4. Slack Output-Input TECRS 1 2 1 2 3 4 1 0 6.047 304.037 348.148 0 0 2 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 SLACK INPUT DMU SLACK OUTPUT
Dari  tabel  di  atas  yang  merupakan  hasil output  software DEAP  versi  2.1    maka  diperoleh DMU yang tidak efisien yaitu pada DMU 1 (dukuh kupang),  dimana  nilai  dari Technical  efficiency kurang  dari  satu.  Sedangkan  yang  lainnya  dapat dinyatakan efisien sebab nilai Technical efficiency sama dengan satu dan nilai slack nya adalah nol. Pada  DMU  1  terdapat  tiga slack yaitu  satu  pada output dan  dua  pada input . Slack pada output terdiri atas jumlah KWH tersalur, sedangkan untuk slack pada input adalah rata-rata waktu perbaikan pada  APP/SR/SM  dan  rata-rata  waktu  perbaikan pada JTR. Dimana pada dasarnya nilai dari slack variabel  menggambarkan  angka  peningkatan variabel output dan penurunan variabel input .
b.  DEA Output Oriented Variable Return to Scale Pada  pengolahan  model  DEA output oriented VRS,  perhitungan Technical  Efficiency menggunakan  asumsi  bila  DMU  tidak  beroperasi
sacara  optimal.  Formulasi  yang  digunakan  pada perhitungan TEVRS sama dengan perhitungan pada TECRS yang mana ditambahkan fungsi pembatas ∑λn=1.  Dalam  meningkatkan  keabsahan  dari perhitungan Technical  Efficiency maka  dilakukan perhitungan scale  efficiency. Melalui scale efficiency yang diperoleh dari rasio antara TECRS dan  TEVRS  maka    kesalahan  atas  perhitungan TECRS  karena  kondisi  yang  tidak  optimal  dari faktor  eksternal  dapat  diminimumkan.  Dari  hasil tersebut diharapkan nilai SE=1, sebab angka satu menunjukkan  bila  DMU  telah  beroperasi  secara optimal. Bila nilai dari TEVRS<SE maka perubahan efisiensi  dipengaruhi  oleh  perkembangan  SE, sedangkan  bila  TEVRS>SE  maka  perubahan efisiensi  disebabkan  oleh  efisiensi  teknis  murni. Berikut adalah output TEVRS yang diperoleh dari running software DEAP versi 2.1:
Tabel 5. Output TEVRS, Slack VRS output-input , Scale
Efficiency
DMU TECRS TEVRS SCALE KET Dukuh kupang 0.73 0.751 0.972 drs Darmo permai 1 1 1 - Gedangan 1 1 1 - Rungkut 1 1 1 - Ngagel 1 1 1 - EFFICIENCY SUMMARY
Dari  tabel  5.  yang  merupakan output  running software DEAP versi 2.1 diperoleh DMU 1 untuk dukuh  kupang  tetap  tidak  efisien  sebab  nilai  SE <  1  yang  berarti  terdapat  indikasi  pengaruh  yang signifikan  antara  skala  operasi  dan  efisiensi. Sedangkan  untuk  DMU  yang  lainnya  dapat dikatakan efisien sebab nilai SE sama dengan satu.
Lean Service ( Define )
Tujuan  dari Lean  Service adalah  peningkatan terus  menerus  rasio  antara  nilai  tambah  terhadap waste ( the value-to-waste ratio ) (Gasperz, 2007).
1. Identifikasi Waste
Berdasarkan Gaspersz (2007) prinsip lean tidak hanya dapat diterapkan pada sektor manufaktur saja melainkan pada sektor jasa juga dapat  diterapkan. Berikut adalah waste yang telah diidentifikasi:
1. Overproduction
Proses  pelayanan  yang  berlebihan  yang sebenarnya tidak dibutuhkan oleh customer. Proses pelayanan gangguan pada jaringan penyulang yang tergolong overproduction ini adalah :
• Kesalahan/perulangan input data gangguan.
• Step/langkah-langkah  penyelesaian  masalah gangguan  yang  panjang  dan  berbelit-belit karena  penyelesaian  gangguan  tidak  dapat ditangani  oleh  peltek,  tetapi  melibatkan  orang PLN khususnya UPJ.

## 2.  Defects
Cacat yang terjadi pada proses kerja pelayanan teknik,  meliputi  masalah  kualitas  proses  layanan yang meliputi :
• Banyakanya pengaduan gangguan pemadaman
• Sering terjadinya pemadaman
• Jumlah gangguan
• Gangguan yang mempunyai nilai beban padam (kwh  yang  tidak  tersalur  akibat  gangguan) terbanyak.
3. Unnecessary inventory
Terjadi inventory yang  berlebih. Inventory disini  bisa  berupa  informasi, work  order ,  order perbaikan    jaringan    penyulang    yang  belum terselesaikan.  Proses  pelayanan  gangguan  pada jaringan  penyulang  yang  tergolong unnecessary inventory ini adalah:
• Pending penyelesaian  masalah  gangguan penyulang karena terdapat indikasi “ No Fault ”, sehingga para petugas pelayanan teknik merasa kesulitan dan merasa tidak memiliki tanggung jawab  ( responsibility )  untuk  menyelesaikan masalah gangguan pada jaringan penyulang.

## 4.  Inappropriate processing
Penanganan  masalah  gangguan  penyulang dengan prosedur dan  langkah-langkah yang kurang tepat. Proses pelayanan gangguan penyulang yang tergolong inappropriate processing ini adalah :
• Terjadinya  gangguan  ulang    pada  jaringan penyulang.
5. Excessive transportation
Pergerakan aliran fisik dan aliran informasi yang terlalu berlebihan pada proses pelayanan gangguan penyulang . Proses  pelayanan  gangguan  pada jaringan  penyulang  yang  tergolong inappropriate processing ini adalah :
• Pada  saat  masalah  gangguan  tidak  dapat dikerjakan langsung karena masalah gangguan
pada  jaringan  penyulang  belum  berhasil diidentifikasi sehingga melibatkan langkah dan prosedur  panjang  karena  melibatkan  banyak pihak,  sehingga  waktu penyelesaian  gangguan semakin lama.

## 6.  Waiting
Terjadi apabila terjadi periode tunggu diantara proses pelayanan yang lama sehingga menyebabkan petugas  pelayanan  teknik  menganggur  ( iddle ). Kondisi  ideal  adalah  tidak  ada  periode  tunggu sehingga  proses  pelayanan  bisa  berlangsung lebih cepat dan customer tidak menunggu. Proses pelayanan gangguan pada jaringan penyulang yang tergolong waiting ini adalah :
• Pelanggan    menunggu  lama  karena  adanya indikasi No  Fault ,  sehingga  pihak  pelayanan teknik merasa kesulitan untuk mengidentifikasi jenis  gangguan.  Sehingga  perlu  dilakukan koordinasi  dan  pertemuan  untuk  menyatukan visi  antara  pihak  peltek  dan  supervisor  UPJ Dukuh  kupang.  Maka  pada  langkah  tersebut, pelanggan    harus  menunggu  lama  dalam penyelesaian masalah gangguan.
• Waktu  penyelesaian  gangguan  jaringan penyulang yang melebihi batas waktu maksimum sesuai dengan SLA ( Service Level Agreement ), sehingga  menimbulkan  konsekuensi  pinalti dimana  peltek  harus  membayar  biaya  pinalti sebagai  pengganti  kerugian  pelanggan menunggu penyelesaian gangguan.

## 7.  Unnecessary motion
Dapat  diartikan  sebagai  pergerakan  staf  atau pegawai  peltek  yang  tidak  produktif  (berpindah, mencari  dan  berjalan).  Aktivitas  yang  tergolong unnecessary motion antara lain :
• Pegawai/operator  meninggalkan  pekerjaannya pada saat jam kerja.
• Pegawai/operator  melakukan  aktivitas  yang tidak    produktif  pada  waktu  jam  kerja  seperti bersenda gurau, mondar-mandir, berjalan-jalan di area kerja tanpa tujuan.
1.  Pengolahan Lean Service ( Measure )
Pada  pengolahan  kali  ini  akan  dilakukan pengukuran waste yang dominan  serta waste yang paling berpengaruh ( critical waste ) terhadap kualitas pelayanan  gangguan  penyulang  oleh  pelayanan teknik UPJ Dukuh Kupang. Selanjutnya dilakukan
pengukuran  kapabilitas  proses  berdasarkan waste yang  paling  berpengaruh  yang  dapat  dijadikan sebagai pembanding antara kondisi existing dengan kondisi setelah dilakukan perbaikan.
Pada penentuan waste yang paling berpengaruh sesuai dengan konsep lean maka dapat diidentifikasi dengan  cara  menyebarkan  kuisioner.  Dimana dengan kuisioner ini maka tingkat keseringan waste yang  terjadi  pada  proses  penanganan  gangguan penyulang  pelayanan  teknik  UPJ  Dukuh  Kupang dapat diketahui.
Lean pada  jasa  untuk  perusahaan  listrik sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh  Sulistiyowati (2005) dalam judul thesisnya “Perancangan Sistem Terintegrasi Servqual, Lean, dan Six Sigma untuk Mengembangkan  Metode  Peningkatan  Kualitas Layanan  (Studi  Kasus  :  PT.PLN.  (PERSERO) DISTRIBUSI  JAWA  TIMUR,  APJ  Surabaya Selatan-UPJ  Ngagel)”.  Tiga  tahun  selanjutnya untuk  perusahaan  dan  masalah  yang  berbeda Zafriana (2008) melakukan penelitian untuk thesis dengan  judul  Desain  Perbaikan  Kinerja  Layanan Publik Berbasis Konsep Lean Service (Studi Kasus: PERPANJANGAN  IMTA  DISNAKER  JATIM). Kedua penelitian ini membahas permasalahan akan kualitas pelayanan yang diidentifikasi berdasarkan jenis waste yang ada.
2. Identifikasi Waste yang Paling Berpengaruh Waste paling  dominan  merupakan waste yang memiliki  bobot  tertinggi  dari waste lainnya, dimana  bobot  ini  diperoleh  dari  hasil  pemberian ranking oleh responden. Ranking tertinggi dimulai dari waste yang diindikasikan dominan atau sering terjadi,  angka  yang  mewakili  rangking  tersebut dimulai dari 1 sampai 7 yang berarti dari rangking tertinggi sampai yang terendah. Berikut merupakan hasil rekapitulasi kuisioner pengisian rangking oleh responden :
Tabel 6. Rekap waste proses pelayanan gangguan penyulang
Gambar 1. Hasil persentase bobot waste
Berdasarkan  hasil  rekap  kuisioner  diatas, maka  dapat  diketahui  urutan waste yang  paling berpengaruh  pada  proses  pelayanan  gangguan penyulang  pada  pelayanan  teknik  UPJ  Dukuh Kupang. Dan berikut adalah urutan rangking waste pada gangguan penyulang:
Tabel 7. Urutan Rangking Waste pada Gangguan Penyulang
Berdasarkan hasil olahan kuisioner di atas maka dapat diketahui jika waste defect yang berada pada urutan pertama dan memiliki nilai persentase bobot yang paling besar bila dibandingkan dengan yang lainnya. Hal ini berarti dalam usaha meningkatkan kualitas  penanganan  gangguan  penyulang  maka perlu dilakukan eliminasi atau reduksi pada waste defect .
a. Identifikasi  CTQ  Proses  Penanganan Gangguan Penyulang Identifikasi  CTQ  ( Critical  to  Quality ) berdasarkan  hasil  pembobotan  dan  urutan waste yang  terjadi  pada  proses  penanganan  gangguan penyulang  oleh  pelayanan  teknik  UPJ  Dukuh Kupang  yang  memiliki  nilai  terbesar  yaitu Defect . Defect merupakan  jenis waste yang dapat  menimbulkan  kerugian  besar  terhadap perusahaan selain juga dapat memberikan peluang ketidakpuasan pelanggan akan pelayanan PLN yang dapat mempengaruhi citra PLN dimata pelanggan.
Spesifikasi  dari defect adalah  jenis  gangguan pada  jaringan  penyulang.  Jenis  gangguan  disini
biasa  terjadi  atas  pengaruh  dari  beberapa  faktor. Berdasarkan data perusahaan pada bulan Februari sampai  Juli,  persentase  dari  gangguan  penyulang dapat dilihat berdasarkan jumlah pelanggan padam akibat gangguan penyulang pada grafik berikut :

## Gambar 2. Grafik persentase pelanggan padam
Dari  grafik  diatas  dapat  dilihat  jika  jumlah pelanggan  padam  untuk  gangguan  penyulang berada diatas rata – rata 20% dari pelanggan total. Sehingga  dirasa  masih  perlu  dilakukan  suatu perbaikan.  Atribut  yang  menyebabkan  adanya waste defect dikategorikan kedalam jenis gangguan pada  jaringan  penyulang.  Berdasarkan  data  pada bulan Februari hingga Juli 2009 jumlah pelanggan padam  akibat  gangguan  penyulang  untuk  setiap atribut digambarkan dalam pareto chart sehingga atribut  kritis  dari  gangguan  dapat  diketahui.  Dan berikut  adalah  tabel  rekap  penyebab  gangguan penyulang beserta pareto chart dari jenis gangguan berdasarkan  jumlah  pelanggan  padam  yang dihasilkan :
Co un t Pe rc en t C1 Count 3243 2924 2013 Percent 18.2 15.6 14.0 8.9 8.5 7.2 10065 7.0 5.9 5.9 5.3 3.6 Cum % 18.2 33.8 47.7 56.7 8656 65.2 72.4 79.4 85.2 91.1 96.4 100.0 7743 4950 4704 3995 3898 3244 Ot he r SU TM Pu tus PT M ter bu ka pu tus ka re na se ba b PT M ter bu ka , p utu s k ar en a p oh on / Re lay be ke rja ta np a p en ye ba b j ela s Lig htn ing ar es ter ru sa k Ju mp er SU TM ru sa k Iso lat or ru sa k PT M ter bu ka pu tus ka ren a h uja n Cu t O ut rus ak La in- lai n 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 100 80 60 40 20 0 Jumlah pelanggan padam akibat gangguan penyulang bulan Februari-Juli 2009
Gambar 3. Pareto Chart jumlah pelanggan padam pada penyulang
Dari  hasil pareto  chart diatas  diperoleh  jika atribut  kritis  berdasarkan  konsep  80:20  adalah gangguan akibat lain-lain, cut out rusak, Pemutus tegangan  menengah  terbuka  putus  karena  hujan/ petir/gangguan  sementara,  Isolator  rusak, Jumper SUTM rusak, Lightning arrester rusak, dan Relay bekerja tanpa penyebab jelas ( Reclosed ). Dimana
dari 80:20 ini berarti 80 persen kerugian disebabkan oleh  hanya  20  persen  masalah  terbesar,  dengan adanya ini maka didalam penentuan jenis masalah yang akan dijadikan sebagai prioritas utama dalam perbaikan akan lebih mudah. Sehingga atribut kritis tadi merupakan CTQ defect dan menjadi prioritas utama dalam melakukan suatu improvement .

## ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  terhadap  hasil  pengolahan  data dilakukan pada hasil pengolahan dalam memperoleh DMU  yang  tidak  efisien  dengan  menggunakan Data Envelopment Analysis , kemudian dilanjutkan dengan  mencari  penyebab  ketidak  efisienan  yang disebabkan  oleh waste dengan  pendekatan Lean Service, dan s elanjutnya  dilakukan improvement dengan  mencari  alternatif  perbaikan  berdasarkan konsep  value    dan  disimulasikan  untuk  dapat melihat  peningkatkan  efisiensi  bagi  DMU  yang tidak efisien.

## Analisa Data Envelopment Analysis

## Analisa yang dilakukan pada Data Envelopment
Analysis  meliputi  analisa  Technical  Efficiency yang  terbagi  atas TE  CRS,   TE VRS  serta  Scale Efficiency.

## Analisa Technical Efficiency
Dalam  mengukur  sejauh  mana  suatu  DMU dapat  dikatakan  efisien  atau  tidak, Technical Efficiency menjadi  suatu  indeks  yang  mampu menggambarkan tingkat produktivitas dari masing – masing DMU. Scale Efficiency menjadi indikator yang  menentukan  DMU  telah  beroperasi  secara optimal  atau  tidak.  Dengan  adanya  pendekatan dari  dua  metode Technical  Efficiency yaitu  CRS dan  VRS  maka  akan  diperoleh  nilai  dari Scale Efficiency . Dimana bila hasil dari Scale Efficiency kurang dari satu maka DMU yang diamati belum beroperasi secara optimal.

## 1.  Analisa Technical Efficiency CRS
Gambar 4. Technical Efficiency
Dari  gambar  4.  dapat  dilihat  jika  DMU  yang efisien  dan  mencapai  nilai  yang  optimal  adalah Darmo permai, Gedangan, Rungkut, serta Ngagel. Sedangkan  untuk  DMU  yang  tidak  efisien  atau bernilai  kurang  dari  satu  adalah  Dukuh  Kupang dengan  nilai Technical  Efficiency sebesar  0,730. Meskipun  DMU  Dukuh  Kupang  masih  belum efisien tetapi nilai TE yang dimiliki mendekati nilai satu sehingga peluang untuk dapat mencapai nilai efisien cukup besar bila dilakukan perbaikan pada segi teknis.
2.  Analisa Technical Efficiency VRS
Gambar 5. Technical Efficiency VRS
Dari  gambar  5.  dapat  diketahui  jika  DMU yang  efisien  dan  mencapai  nilai  optimal  adalah Darmo Permai, Gedangan, Rungkut, serta Ngagel. Sedangkan untuk DMU yang tidak efisien adalah unit Dukuh Kupang yang memiliki nilai Technical Efficiency sebesar  0,751.  Nilai  ini  tidak  berbeda jauh  dengan  hasil output TE  CRS  meskipun telah  ditambahkan convexity  constrains .  Untuk menentukan nilai Scale Efficiency maka hasil dari TE VRS ini akan diolah bersama TE CRS.

## 3.  Analisa Scale Efficiency
Gambar 6. Scale Efficiency
Dari  gambar  6.  dapat  dilihat  jika  DMU  yang memiliki scale efficiency sama dengan satu adalah Darmo Permai, Gedangan, Rungkut, serta Ngagel. Sedangkan DMU yang nilai scale efficiency kurang
dari satu adalah tetap sama seperti pada TE CRS dan TE VRS yaitu Dukuh Kupang. Bila nilai TE VRS lebih besar dari SE maka perubahan efisiensi yang  meliputi  peningkatan  atau  penurunan  hal tersebut  dipengaruhi  oleh  efisiensi  teknis  murni. Sedangkan  bila  nilai  TE  VRS  kurang  dari  SE maka  perubahan  efisiensi  disebabkan  oleh  skala efisiensi. Dari output DEAP 2.1 yang terjadi adalah TE  VRS  kurang  dari Scale  Efficiency sehingga untuk perubahan efisiensi yang terjadi pada DMU Dukuh  Kupang    disebabkan  oleh  perkembangan skala  efisiensi.  Pada  tabel  terdapat  keterangan DRS  ( Decreasing  Return  of  Scale )  pada  DMU yang  tidak  efisien  yaitu  Dukuh  Kupang,  hal  ini menggambarkan  jika  terdapat  peningkatan output yang  perubahannya  kurang  proporsional  terhadap variabel input .
Analisa Lean Service (Analyze )
Analisa  yang  dilakukan  pada  Lean  Service merupakan lanjutan setelah didapatkan unit mana yang  tidak  efisien  dengan  menggunakan  Data Envelopment  Analysis.  Setelah  diperoleh  unit dukuh kupang merupakan unit yang masih belum efisien  maka  harapan  dengan  adanya  pendekatan Lean  Service  maka  dapat  diketahui  penyebab ketidak efisienan sehingga dapat melakukan suatu improvement secara tepat. Analisa Lean Service ini sendiri meliputi analisa waste, analisa kapabilitas proses,  analisa  Root  Cause  Anaysis,  dan  analisa FMEA.

## 1.  Analisa Waste
Berdasarkan  pengamatan  pada  data  historis perusahaan,  jaringan  penyulang  mengindikasikan adanya ketidak efisienan yang didefinisikan dalam seven  waste .  Dengan  tujuan  ingin  meningkatkan kualitas pelayanan gangguan maka perlu diketahui waste yang paling kritis atau berpengaruh sehingga pada nantinya improvement yang dilakukan dapat membawa  dampak  yang  besar  bagi  perusahaan dalam meningkatkan kualitas pelayanan gangguan. Dari brainstorming serta kuisioner yang disebarkan kepada  pihak  yang  berperan  penting  terhadap proses  pelayanan  gangguan,    didapatkan waste yang paling berpengaruh terhadap kualitas proses pelayanan  gangguan  adalah waste  defect dengan hasil bobot sebesar 23,1% .
Defect didefinisikan  sebagai  cacat  dari  hasil pekerjaan  pelayanan  teknik  UPJ  Dukuh  Kupang. Pada tahap define, dapat diidentifikasi bila jaringan
penyulang  merupakan  bagian  dari  jaringan yang  sangat  kritis  terhadap  kualitas  penanganan gangguan.
Dari  keseluruhan  jenis  cacat  yang  terjadi, berdasarkan pareto  chart dapat  diketahui  jika Critical to Quality (CTQ) pada waste defect antara lain adalah gangguan dengan jenis lain-lain, Cut Out rusak, Pemutus tegangan menengah terbuka putus karena  hujan/petir/gangguan  sementara,  Isolator rusak, Jumper SUTM  rusak, Lightning  arrester rusak,  dan  Relay  bekerja  tanpa  penyebab  jelas ( Reclosed ). Dari waste kritis yang terjadi ini sangat diperlukan suatu improvement sehingga gangguan yang terjadi akibat jenis ini dapat berkurang atau tidak ada sama sekali.

## 2.  Analisa kapabilitas Proses
Kapabilitas  proses  digunakan  untuk  melihat seberapa baik proses pelayanan gangguan terutama gangguan  penyulang  saat  ini.  Kapabilitas  proses untuk defect dihitung  berdasarkan  CTQ defect yaitu tujuh jenis gangguan yang memiliki jumlah pelanggan  padam  paling  tinggi  atau  dikatakan kritis.  Kapabilitas  proses  pada  bulan  Februari sebesar 3,3 sigma, pada bulan Maret menjadi 3,2 sigma  dan  dapat  dilihat  pada  nilai  DPMO  yang mengalami peningkatan cukup tinggi dari  32315 menjadi  41020.  Hal  ini  berarti  kapabilitas  proses mengalami penurunan sebab jumlah defect semakin bertambah.  Pada  bulan  April  terjadi  peningkatan sigma sebesar 4,1 sigma dan DPMO sebesar 4149, kapabilitas  proses  mengalami  peningkatan  sebab jumlah defect menurun  cukup  besar. Akan  tetapi pada bulan selanjutnya yaitu Mei dan Juni terjadi penurunan nilai sigma masing – masing sebesar 3,9 dan 3,6 dengan DPMO untuk masing – masing bulan sebesar  8335 dan 19982. Peningkatan yang cukup tinggi untuk jumlah defect nya, sehingga kapabilitas proses  sangat  tidak  baik  pada  saat  itu.  Dan  yang terakhir pada bulan Juli nilai sigmanya stabil yaitu 3,6 sigma, dapat dikatakan bila kapabilitas proses cukup meningkat karena jumlah defect berkurang berdasarkan    penurunan  pada  DPMO  dari  19982 menjadi 19245.
Meskipun kapabilitas proses menunjukkan kenaikan  pada  bulan  Juli,  akan  tetapi  nilai Sigmanya stabil dan penurunan yang terjadi hanya sedikit.  Sehingga  terdapat  indikasi  bila improve yang telah dilakukan oleh perusahaan masih kurang baik.  Untuk  itu  perusahaan  harus  melakukan
improvement yang tepat agar kinerja improvement dapat berjalan secara continuous . Dengan harapan jumlah  pelanggan  padam  akibat  gangguan  dapat ditekan dan nilai sigma dapat dinaikkan
3.  Analisa FMEA
Berdasarkan tabel FMEA, pada waste defect ini yang memiliki RPN tertinggi yaitu pada sub waste lightning  arrester rusak  dengan potential  failure mode  (effect) short  circuit antar  fasa  dan ground serta  antar  fasa  yang  berbeda  yang  meyebabkan padam  penyulang.  Nilai  RPN  yang  dihasilkan adalah  sebesar  240,  akar  penyebab  masalahnya adalah  biaya  akan  pemeliharaan  masih  kurang sehingga  perbaikan  pada  nantinya  diharapkan ada  dana  yang  disediakan  secara  lebih  untuk peningkatan kualitas pemeliharaan.
Nilai  RPN  tertinggi  kedua  adalah  pada sub waste  cut  out rusak  dengan potential  failure mode  (effect) padam  penyulang,  dengan  nilai RPN sebesar 224 akar penyebabnya adalah SDM operator  yang  kurang  memiliki  kompetensi, Sehingga  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  untuk dapat  meminimalisasi waste akibat  penyebab  ini adalah  dengan  memberikan  pelatihan  agar  setiap operator yang menangani gangguan telah memiliki sertifikat kompetensi.
Nilai  RPN  tertinggi  ketiga  adalah  pada sub waste  lightning  arrester rusak  dengan potential failure mode (effect) lightning arrester pecah yang menyebabkan padam penyulang atau padam gardu, dengan  nilai  RPN  sebesar  200  akar  penyebabnya adalah  pencurian  saluran grounding /  penghantar. Sehingga  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  untuk dapat  meminimalisasi waste akibat  penyebab ini  adalah  dengan  menambah  tim  khusus  untuk melakukan sidak pencurian material.
Nilai  RPN  tertinggi  keempat  adalah  pada sub waste isolator rusak dengan potential failure mode (effect) terjadi short cirkuit antara fasa dan ground serta antar fasa yang berbeda yang menyebabkan terjadinya  padam  penyulang,  dengan  nilai  RPN sebesar  168  akar  penyebabnya  adalah  kurangnya pembersihan dan penggantian material yang tidak layak.  Sehingga  perbaikan  yang  dapat  dilakukan untuk  dapat  meminimalisasi waste akibat penyebab  ini  adalah  meningkatkan  pemeliharaan dengan  menambah  1  tim  lagi  untuk  melakukan pembersihan.
Nilai  RPN  tertinggi  kelima  adalah  pada sub waste  cut  out rusak  dengan potential  failure mode  (effect) tegangan  turun  sebagian,  dimana dengan  nilai  RPN  sebesar  168  akar  penyebabnya adalah  SDM  dari  pengawas  yang  masih  kurang berkompeten.  Sehingga  perbaikan  yang  dapat dilakukan untuk dapat meminimalisasi waste akibat penyebab ini adalah dengan memberikan pelatihan kepada pengawas agar kompetensinya meningkat.

## Improvement
Pada  tahap  ini  akan  dibuat  suatu  usulan perbaikan agar dapat mereduksi waste yang paling berpengaruh terhadap proses pelayanan gangguan. Usulan perbaikan dilakukan berdasarkan alternatif –  alternatif  perbaikan  dengan  konsep value, kemudian  dibuatkan  simulasi  dari  alternatif perbaikan yang mana output simulasi akan menjadi input pada  DEA  untuk  melihat  perbaikan  mana yang dapat merubah unit yang tidak efisien menjadi efisien,  sehingga  dapat  dilakukan  perbandingan antara  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  perbaikan sejauh mana tingkat efisiensinya.

## 1. Identifikasi Alternatif Perbaikan
Berdasarkan  hasil  rekap  dari  RPN  tertinggi, maka  dapat  diambil  alternative  solusi  dari  setiap efek,  adapun  usulan  ini  sebelumnya  disampaikan kepada  pihak  perusahaan  terlebih  dahulu  untuk dipertimbangkan  sebab  alternatif  perbaikan yang  ada  menyangkut  biaya  yang  nantinya  akan dikeluarkan  oleh  pihak  perusahaan.  Usulan alternatif  perbaikan  dapat  dilihat  pada  tabel  8. berikut:
Tabel 8. Usulan Alternatif Perbaikan
Adapun rincian biaya dari alternatif perbaikan ini adalah sebagai berikut :
a.  Menambah biaya pemeliharaan
Berikut  adalah  perincian  total  biaya  yang dikeluarkan  untuk  menambah  satu  regu  dalam pemeliharaan :
Tabel 9. Total Biaya Alternatif 1
b.  Menambah tim regu sidak
Berikut  adalah  perincian  total  biaya  yang dikeluarkan untuk menambah satu regu sidak :
Tabel 10. Total Biaya Alternatif 2

## c. Memberikan pelatihan peningkatan kualitas operator teknik
Berikut  adalah  perincian  total  biaya  yang dikeluarkan  untuk  pelatihan  peningkatan  kualitas operator teknik:
Tabel 11. Total Biaya Alternatif 3
d. Memberikan pelatihan peningkatan kualitas pengawas
Adapun  rincian  biaya  untuk  meningkatkan kompetensi  pengawas  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 12. Total Biaya Alternatif 4

## 2.  Penentuan Kriteria Pemilihan Alternatif
Dalam menentukan nilai performance dari tiap– tiap alternatif perbaikan yang diusulkan, penentuan kriteria  tiap  alternatif  sangat  penting.  Kriteria dibangun  berdasarkan  analisa  faktor  kritis  yang mempengaruhi waste pada  saat  pembuatan  RCA dan FMEA. Berikut adalah bobot yang diberikan untuk tiap kriteria:

## Tabel 13. Bobot Kriteria
Bobot tertinggi diberikan kepada kontribusi besar dalam  pengurangan defect ,  dimana  disesuaikan dengan keadaan yang dialami perusahaan jika defect yang  berupa  gangguan  masih  saja  sering  terjadi dan  sangat  merugikan  perusahaan.  Bobot  kedua diberikan kepada ketepatan pemenuhan target, yang mana  selama  ini  perusahaan  sudah  menetapkan target  dalam  menekan  jumlah  gangguan  akan tetapi target tersebut belum dapat tercapai. Bobot ketiga  diberikan  kepada  dana  realisasi  tercukupi, sebab  perusahaan  berusaha  melakukan  efisiensi dari segi biaya sehingga perbaikan yang dilakukan harus disesuaikan dengan dana yang dimiliki oleh perusahaan.  Dan  bobot  yang  terakhir  diberikan kepada  kemudahan  alternatif  perbaikan  diterima oleh  manajemen  perusahaan,  sebab  dilihat  dari kondisi perusahaan yang ingin melakukan efisiensi maka  penerapan  alternatif  harus  mudah  diterima oleh perusahaan.

## 3.  Kombinasi Alternatif Perbaikan
Berdasarkan  alternatif  perbaikan  yang  ada maka perlu dilakukan suatu kombinasi dari setiap alternatif. hal ini agar dalam mengambil keputusan dalam  suatu  perbaikan  harus  diperoleh  alternatif yang  terbaik.  Tabel  14  menunjukkan  kombinasi dari alternatif perbaikan.
Berdasarkan  rumus value  management ,  akan diperoleh value dari  masing  –  masing  alternatif. Tabel  15  menunjukkan  hasil  pengolahan  secara keseluruhan  untuk  nilai performance , cost ,  dan Value .
Tabel 14. Kombinasi Alternatif perbaikan
1 0 (kondisi awal)
2 1 3 2 4 3 5 4 6
1, 2 7 1, 3
8 1, 4 9
2, 3
10 2, 4 11 3, 4 12
1,2,3
13 1,2,4 14 1,3,4 15
2,3,4
No Kombinasi alternatif
1 0 (kondisi awal)
2 1 3 2 4 3 5
4 6 1, 2 7 1, 3 8 1, 4 9 2, 3
10 2, 4 11 3, 4 12 1,2,3 13 1,2,4 14 1,3,4 15 2,3,4 No Kombinasi alternatif
Tabel 15. Perhitungan alternatif prrbaikan berdasarkan performance,cost, dan value
1 2 3 4 0.35 0.30 0.20 0.15 1 0 (kondisi awal) 26 31 30 33 29.35 Rp126,414,323 Rp126,414,323 1 2 1 29 36 38 30 33.05 Rp140,964,481 Rp142,350,711 1.0098339 3 2 36 33 31 32 33.5 Rp131,682,023 Rp144,288,920 1.0957374 4 3 38 33 30 34 34.3 Rp130,164,323 Rp147,734,626 1.1349856 5 4 35 33 32 36 33.95 Rp127,289,323 Rp146,227,129 1.1487777 6 1, 2 37 37 33 32 35.45 Rp146,232,181 Rp152,687,827 1.0441466 7 1, 3 35 35 34 32 34.35 Rp144,714,481 Rp147,949,982 1.0223578 8 1, 4 35 39 34 32 35.55 Rp141,839,481 Rp153,118,541 1.0795199 9 2, 3 39 35 32 36 35.95 Rp135,432,023 Rp154,841,393 1.1433145 10 2, 4 38 34 32 38 35.6 Rp132,557,023 Rp153,333,897 1.1567391 11 3, 4 37 34 33 37 35.3 Rp131,039,323 Rp152,041,758 1.1602758 12 1,2,3 40 41 35 35 38.55 Rp149,982,181 Rp166,039,936 1.1070644 13 1,2,4 39 38 34 39 37.7 Rp147,107,181 Rp162,378,874 1.1038134 14 1,3,4 40 38 34 40 38.2 Rp145,589,481 Rp164,532,440 1.1301121 15 2,3,4 42 35 34 42 38.3 Rp136,307,023 Rp164,963,153 1.2102322 Kriteria Cost
Cost performance Value No Kombinasi alternatif Performansi Terbobot

## 4.  Pemilihan  Alternatif  Berdasarkan  Nilai
Performance , Cost , dan Value yang Terbesar Berdasarkan  hasil  perhitungan performance , cost , dan Value untuk masing – masing kombinasi diambil nilai terbaik. Untuk cost pada tiap kombinasi diambil cost terkecil  dari  tiga  macam  kombinasi, yang mana terdiri dari satu macam kombinasi, dua macam  kombinasi  serta  tiga  macam  kombinasi. Begitupun  untuk cost  performance ,  akan  tetapi yang  dipilih  adalah cost  performance tertinggi. Sedangkan  untuk value tetap  diambil  untuk  tiga macam  kombinasi dengan value nilai tertinggi.
Dari  semua  kombinasi  yang  telah  dilakukan  , maka  yang  dipilih  adalah value tertinggi  dengan cost terendah. Yang  mana cost dari hasil ini akan diproses  oleh  simulasi  untuk  melihat  tepatnya keputusan    pemilihan  alternatif  perbaikan  yang terbaik.

## 5.  Simulasi alternatif perbaikan
Langkah  selanjutnya  setelah  didapatkan alternatif  perbaikan  dari  konsep value adalah melakukan suatu Pemodelan Sistem Dinamis dari kondisi pelayanan teknik yang ada di UPJ Dukuh Kupang.  Simulasi  sistem  dinamik  merupakan simulasi kontinyu yang berfokus pada struktur dan perilaku  sistem  yang  terdiri  dari  interaksi  antar variabel dan loop feedback (umpan balik)(Suryani, 2006). Dimana simulasi dilakukan dengan bantuan
software Vensim .
Dari output simulasi  yang  ada  selain  untuk melihat  kondisi  pelayanan  teknik  dari  waktu  ke waktu, peneliti juga membutuhkan nilai output dari KWH tersalur dan pelanggan nyala. Dimana nilai tersebut  akan  digunakan  untuk  mencari  tingkat efisiensi  perbaikan  sebagai input dari software DEA.
 Identifikasi Variabel
Dalam  membuat  Pemodelan  Sistem  Dinamik, harus  dibuat  identifikasi  variabel  terlebih  dahulu. Variabel  yang  dimaksud  adalah  variabel  yang mempengaruhi  kualitas  pelayanan  gangguan pada UPJ Dukuh Kupang. Berdasarkan nilai yang diperoleh maka yang menjadi variabel disini adalah :
 Biaya kontrak pelayanan teknik
Biaya  kontrak  merupakan  biaya  yang  telah disepakati oleh pihak perusahaan yaitu antara PLN APJ  Surabaya  Selatan  dengan  vendor  X.  Biaya ini  terdiri  dari  biaya  korektif  (biaya  penanganan gangguan) dan biaya preventif (biaya pemeliharaan dan  inspeksi  jaringan).  Biaya  ini  sangat mempengaruhi kualitas hasil pekerjaan sebab dapat dianalisa jika sesuatu yang murah terkadang jarang mampu menghasilkan kualitas yang terbaik. Sebab dari  biaya  yang  seadanya  membuat  pihak  lain ( outsourcing ) menggunakan tenaga seadanya yang mampu  dibayar  dengan  biaya  yang  murah  tanpa memperhatikan kualitas kompetensi yang  dimiliki.
 Konseptualisasi Model ( Causal Loop & Causes Tree Diagram )
Setelah  melakukan  identifikasi  variabel,  tahap selanjutnya  adalah  konseptualisasi  model  dengan causal  loop  diagram .  Dimana  dalam  membuat causal loop diagram peneliti membuat suatu batasan dari pemodelan ini agar model yang berjalan dapat menghasilkan output yang  diharapkan.  Berikut merupakan  batasan  Pemodelan  Sistem  Dinamis proses pelayanan gangguan:
a.  Pengaruh  dari  perbaikan  yang  dilakukan, hanya kepada jaringan yang menjadi objek amatan yaitu jaringan penyulang.
b.  Pada jaringan lainnya, data yang dimasukkan kedalam  Pemodelan  Sistem  Dinamis  merupakan data hasil distribusi dari data historis perusahaan.
c.  Data jenis gangguan penyulang, merupakan
hasil  distribusi  pada  jumlah  pelanggan  padam untuk periode Februari hingga Juli
Setelah  batasan  untuk  pelayanan  gangguan sudah  ditentukan,  maka  selanjutnya  dapat  dibuat suatu Causal  Loop  Diagram .  Berikut  merupakan Causal  Loop  Diagram dari  pelayanan  gangguan pelayanan teknik :
Gambar  7. Causal Loop Diagram proses pelayanan gangguan pelayanan teknik UPJ Dukuh Kupang
Berdasarkan Causal  Loop  Diagram diatas, dapat  dilihat  jika  pengaruh  atas  biaya  pelayanan teknik  sangat  besar  terhadap  kualitas  pelayanan gangguan pada jaringan.

##  Simulasi
Setelah  melakukan  konseptualisasi  model dengan causal  loop  diagram ,  maka  selanjutnya akan  disimulasikan  model  tersebut  dengan software  Vensim. Simulasi  kondisi existing dari penanganan gangguan pelayanan teknik dilakukan dengan  menggunakan  nilai  dari  data  historis perusahaan yang kemudian di fitting kan kedalam bentuk  distribusi  dengan  bantuan software  Arena agar  dapat  mewakili  kondisi  sesungguhnya  yang ada  diperusahaan.  Jadi  simulasi  kondisi existing ini  memodelkan  kondisi  pelayanan  gangguan oleh pelayanan teknik. Input data yang digunakan dalam  simulasi  ini  adalah  data fitting distribusi pada  periode  Februari  hingga  Juli  2009. Fitting distribusi dapat dilihat pada lampiran.
Running model  awal  dilakukan  pada  bulan Februari  hingga  Juli  dan  lama running simulasi dilakukan  selama  enam  bulan.  Setelah running simulasi, berikut adalah hasil yang diperoleh dari model model simulasi vensim :
Tabel 16. Hasil Running simulasi pada kondisi Existing
Berdasarkan hasil simulasi selama enam bulan, maka dapat dilakukan perbandingan antara kondisi aktual pada bulan Februari hingga Juli dengan hasil simulasi pada bulan tersebut. Pada kondisi existing ini masih menggunakan biaya kontrak sebesar Rp. 126.414.323.
 Verifikasi dan Validasi Model
Sebelum  dilakukan  skenario  perbaikan  maka sebelumnya  dilakukan  terlebih  dahulu  tahap verifikasi  serta  validasi  atas  model  yang  telah dibuat.  Verifikasi  bertujuan  untuk  memastikan jika  model  telah  berjalan  sesuai  dengan  yang diinginkan  pembuat  model  tanpa  terjadi error atau  kesalahan.  Pada  simulasi  kondisi existing ini  dilakukan  pengecekan  model,  yang  mana equation (persamaan)  yang  dibuat  sudah  benar. Setelah  itu  dilakukan running simulasi  selama enam  bulan,  kemudian  dapat  dilihat  jika  model yang  dibuat  sudah  dapat  dijalankan  dan  tidak terdapat error atau  kesalahan.  Sehingga  model existing ini telah memenuhi verifikasi model.
Setelah  verifikasi  dilanjutkan  dengan  validasi, pada  validasi  ini  menggunakan  metode  kotak hitam  atau Black  Bix  Methode yaitu  dengan membandingkan  nilai  rata-rata  antara  hasil simulasi dengan data aktual. Pada kondisi ini yang digunakan  untuk  uji  validasinya  adalah  dari  rata- rata  KWH  tersalur,  KWH  beli,  Pelanggan  Nyala, Pelanggan  Total,  serta  Pelanggan  padam  pada periode Februari hingga Juli. Berikut adalah hasil perhitungan validasinya :
Tabel 17. Perhitungan nilai E1 (Validasi)
Karena hasil perhitungan dari tabel 5.13 nilai E1 kurang dari 0,1 maka Pemodelan Sistem Dinamis proses  penanganan  gangguan  oleh  pelayanan teknik dinyatakan Valid .
 Skenario Perbaikan
Berdasarkan  hasil  simulasi existing untuk enam  bulan,  telah  disesuaikan  kondisi  dimana dengan  biaya  kontrak  sebesar  Rp.      126.414.323 jumlah KWH yang tersalur serta pelanggan nyala nilainya  masih  kurang  akibat  adanya  gangguan. Untuk itu perbaikan yang dilakukan disini adalah berdasarkan  konsep value sebelumnya  diman didapatkan cost terkecil  untuk  tiap  alternatif pada  masing-masing  kombinasi  alternatif  dengan value terbesar.  Sehingga  dari  alternatif  perbaikan konsep value inilah  yang  nantinya  akan  dilihat seberapa besar jumlah pelanggan nyala serta KWH yang  tersalurkan  akibat  dari  perbaikan.  Tabel  18 menunjukkan skenario perbaikan yang digunakan.
Berdasarkan skenario perbaikan tersebut, maka diperoleh  hasil  simulasi  perbaikan  selama  enam bulan dari periode Februari hingga Juli. Hasil dari skenario perbaikan ditunjukkan pada tabel 19.
Bedasarkan hasil simulasi ini maka selanjutnya akan dilihat tingkat efisiensi yang dicapai setelah dilakukan perbaikan. Dimana nilai dari pelanggan nyala  dan  KWH  tersalur  inilah  yang  akan dijadikan sebagai input dalam pengukuran efisiensi selanjutnya.
Tabel 18. Skenario Alternatif Perbaikan
Tabel 19. Hasil Simulasi Berdasarkan Sekenario Perbaikan
6.  Perbandingan Output DEA Existing dan Simulasi Perbaikan
Dari hasil simulasi Pemodelan Sistem Dinamik, diambil  nilai  dari  KWH  tersalur  serta  Pelanggan nyala.  Dimana  kedua  variabel  ini  merupakan variabel output dari  model Data  Envelopment Analysis (DEA). Dari nilai tersebut, maka dilakukan running DEA kembali untuk dapat melihat apakah dengan adanya perbaikan telah dapat meningkatkan efisiensi dari UPJ Dukuh kupang yang sebelumnya tidak efisien menjadi lebih efisien. Berikut adalah hasil  running software DEAP  2.1  yang  telah direkap dan dibandingkan dengan kondisi sebelum perbaikan :
Tabel 20. Perbandingan Output DEA

## 7.  Pemilihan Alternatif terbaik
Dari  hasil  olahan  diatas  untuk  mencari alternative perbaikan terbaik, dapat dilihat jika dari ketiga alternative yang ada mampu meningkatkan tingkat efisiensi dari UPJ Dukuh kupang. Dimana yang sebelumnya UPJ tersebut tidak efisien setelah dilakukan  perbaikan  dengan  beberapa  skenario alternative  perbaikan  maka  UPJ  tersebut  dapat menjadi efisien. Akan tetapi meskipun tujuan telah dapat  tercapai  perusahaan  harus  tetap  memilih salah  satu  diantara  ketiga  alternatif  tadi,  sebab penerapan akan alternatif harus disesuaikan dengan kondisi perusahaan.
Sehingga  berdasarkan  hasil  analisa  serta brainstorming dengan  pihak  perusahaan,  untuk jangka  waktu  sekarang  perbaikan  yang  tepat untuk  diterapkan  adalah  alternatif  perbaikan pertama  yaitu  hanya  dengan  memberi  pelatihan pada  pengawas  untuk  meningkatkan  kompetensi serta  kualitas.  Sebab  dengan  biaya  sebesar    Rp 127,289,323  sudah  dapat  meningkatkan  efisiensi
dan dapat menekan terjadinya gangguan. Dengan selisih biaya yang tidak terlalu jauh dengan kondisi existing serta  manfaat  untuk  jangka  panjang  dan disesuaikan dengan tujuan utama yaitu melakukan efisiensi maka perusahaan lebih memilih alternatif perbaikan 1 yang tepat untuk perusahaan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  serta analisa,  dapat  ditarik  kesimpulan  dari  penelitian ini  adalah:(1)  Dari  kelima  unit  yang  ada  di APJ Surabaya Selatan terdapat empat unit yang efisien dan satu unit yang tidak efisien. Untuk unit yang efisien terdiri dari UPJ Darmo Permai, UPJ Ngagel, UPJ  Gedangan,  dan  UPJ  Rungkut  dengan  nilai Technical  Efficiency serta Scale  Efficiency dari output software DEAP 2.1 sebesar satu. Sedangkan untuk  unit  yang  tidak  efisien  adalah  UPJ  Dukuh Kupang dengan nilai Technical Efficiency sebesar 0,730 serta Scale Efficiency sebesar 0,972 dimana angka  ini  sudah  hampir  mendekati  angka  1  yang berarti  dengan  adanya  perbaikan  akan  dapat meningkatkan tingkat efisiensi dari unit yang tidak efisien. (2) Dari unit yang tidak efisien yaitu UPJ Dukuh Kupang diketahui jika telah terdapat waste yang  menyebabkan  unit  tersebut  tidak  efisien. Waste yang  paling  berpengaruh    adalah waste defect yang  merupakan  cacat  akibat  gangguan. Penyebab utamanya adalah kurangnya kompetensi dari  operator  serta  pengawas,  selain  itu  kurang optimalnya  pemeliharaan  yang  dilakukan  oleh outsourcing atau  pelayanan  teknik  dan  masih adanya pencurian akan material. (3) Dari penyebab adanya waste ,  maka  direkomendasikan  beberapa skenario  perbaikan  untuk  dapat  mereduksi waste serta  dapat  meningkatkan  nilai  efisiensi  dari  unit yang tidak efisien tadi. Terdapat tiga jenis alternatif perbaikan  dengan  biaya  kontrak  yang  berbeda. Dengan  konsep value pada  alternatif  pertama yaitu  hanya  memberikan  pelatihan  kompetensi kepada  pengawas  maka  akan  menghabiskan biaya  kontrak  sebesar  Rp127,289,323  dengan memberikan value sebesar 1,1488. Pada alternatif kedua  yaitu  dengan  memberikan  pelatihan kompetensi  kepada  operator  dan  pengawas maka  akan  menghabiskan  biaya  kontrak  sebesar Rp131,039,323 dengan memberikan value sebesar 1,16027.  Sedangkan  untuk  alternatif  ketiga  yaitu dengan  menggambungkan  pelatihan  kompetensi kepada pengawas, operator, dan menambahkan tim
sidak pencurian yang mengeluarkan biaya kontrak sebesar Rp. 136,307,023 dengan memberikan value sebesar  1,21023.  Dari  ketiga  alternatif    ini  maka dipilih  alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  pertama, dimana  berdasarkan  hasil  simulasi  Pemodelan Sistem  Dinamik  serta running kembali software DEAP  2.1  maka  ditemukan  jika  UPJ  Dukuh Kupang  dapat  menjadi  efisien  setelah  dilakukan perbaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Gaspersz,  V.,  2007. Lean  Six  Sigma  for Manufacturing  and  Service  Industries. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
PLN.  (2009).<URL  :  http  :  // www.pln.co.id > diakses tanggal 20 Maret 2009
Prasthanika, M. D., (2007), ”Analisa Efisiensi Unit Pembangkit  Listrik  dengan  Menggunakan Metode  Data  Envelopment  Analysis  (DEA) (Studi  Kasus:  PT  PJB  GRESIK)” ,  Tugas Akhir,  Jurusan  Teknik  Industri,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Roland,  B.E.  and  Vassdal,  T.,  June.  2000. ”Estimation of Technical Efficiency by Using Dea, with Relevance to Fisheries” . Norwegian College of Fishery Science.
Sulistiyowati,  W.,  2005, ”Perancangan  Sistem Terintegrasi Servqual, Lean, dan Six Sigma untuk Mengembangkan Metode Peningkatan Kualitas  Layanan  (Studi  Kasus  :  PT.PLN. (PERSERO)  DISTRIBUSI  JAWA  TIMUR, APJ Surabaya Selatan-UPJ Ngagel)” , Thesis, JurusanTeknik  Industri,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Sumanth, D. J., (1985). Productivity Engineering and  Management .  Mc  Graw  Hill  Book Company
Suryani, E. (2006). Pemodelan & Simulasi . Graha Ilmu. Yogyakarta
Utomo,  S.,  2007. “Analisa  Data  Envelopment Analysis(DEA)  Untuk  Strategi  Peningkatan UKM  Kota  Madiun” .  Prosiding  Seminar Nasional Pascasarjana VII, ITS Surabaya.
Zafriana,  L.,  2008,  ” Desain  Perbaikan  Kinerja Layanan  Publik  Berbasis  Konsep  Lean
Service  (Studi  Kasus  :  PERPANJANGAN IMTA  DISNAKER  JATIM) ”,  Thesis, JurusanTeknik  Industri,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya