## ANALISIS POST-HARVEST LOSS PADA OKRA DENGAN METODE OBJECTIVE
MATRIX (OMAX) DI PT MITRATANI DUA TUJUH JEMBER
The Analysis of Post-Harvest Loss on Okra Using Objective Matrix Method (OMAX)
at PT Mitratani Dua Tujuh Jember
Ida Bagus Suryaningrat 1) * , Ferry Julio Prabowo 1) , Winda Amilia 1)
1) Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember
Jalan Kalimantan No. 37, Kampus Tegal Boto, Jember, Jawa Timur 68121
* Korespondensi Penulis: suryaningrat.ftp@unej.ac.id

## ABSTRACT
Post-harvest loss is a process of the loss or the broken material from production in the field to the  food  being  ready  to  be  consumed.  Losses  in  agricultural  or  horticultural  produce  are  a  major problem in the post-harvest process. Therefore, it was needed to identify the criteria based on the post- harvesting process to know the performance level of each criterion provided. This study was aimed to know the post-harvest loss source in the occurrence of the post-harvest process of okra. This research used Objective Matrix method (OMAX) to evaluate the performance level of each criterion provided. AHP  method  was  also  implemented  in  this  research by  using  the  pairwise  comparison  technique to measure the weight on OMAX and fishbone diagram and to identify causes factors of the okra loss. The research  result  showed  that  the  picking  and  weighing  process  during  post-harvest  okra  have  lower performance level and it was not meet the expected target of the company (PT Mitratani Dua Tujuh). Other  result  of  okra  loss  level  was  also  still  far  from  the  expected  target  of  the  company.  The improvement  recommendations  were  needed  to  reduce  post-harvest  okra  loss,  i.e.  increasing supervision by the manager, making removal plot during okra harvesting and briefing every morning with the okra picker.
Keywords : AHP, fishbone diagram, OMAX, post-harvest loss

## PENDAHULUAN
Okra  ( Abelmoschus  esculentus L.) adalah  tanaman  tahunan  yang  dapat memiliki  tinggi  sampai  2  m,  bunganya seperti  bunga  sepatu  dengan  buahnya berbentuk  lonjong  yang  memanjang, kerucut pada ujungnya dan berwarna hijau atau  merah.  Okra  dilaporkan  memiliki banyak manfaat karena kandungan senyawa fenolik dan flavonoidnya terutama kuersetin  dan  pitosterol  (Hamid et  al.,
2010; Sa’eed et al., 2016). Menurut Sabitha et al. (2011), kandungan gizi yang terdapat dalam buah okra terdiri  dari 1,5 g protein, 5,8 g karbohidrat, 37 mg asam folat, 13 mg vitamin  C  (22%),  46  mg  magnesium (11,5%), 460 IU vitamin A (9,2%), 2 g serat diet (8%), 257 mg potassium (7,3%), 50 mg kalsium  (5%),  dan  0,4  mg  besi  (2,3%). Buah okra  yang dipanen adalah buah okra
yang  muda  sehingga  dapat  menjadi  sayur dan  bukan  yang  tua  karena  teksturnya sudah menjadi keras.
Pada  saat  pemanenan  okra,  kegiatan pascapanen perlu diperhatikan. Pascapanen hasil pertanian adalah tahapan kegiatan dari pemanenan  hasil  pertanian  (hasil  tanaman pangan, hortikultura, perikanan, peternakan dan  perkerbunan)  sampai  hasil  tanaman tersebut siap untuk dipasarkan. Penanganan pascapanen  harus  dilakukan  dengan  hati- hati  karena  karakteristik  bahan  pertanian bersifat perishable (mudah  rusak)  (Kumar et  al., 2006).  Hal  tersebut  berpotensi menimbulkan kerugian jika terjadi kegagalan  penanganan  ( post-harvest  loss ) . Post-harvest loss adalah kehilangan pascapanen  karena  jumlah  hasil  pertanian hilang saat proses pascapanen (Ramchandra et  al. ,  2015).  Seperti  pada
pemanenan sereal di daerah Sahara, Afrika, post-harvest  loss terjadi  karena  jauhnya jarak  antara  lahan,  pasar  dan  jalan  utama serta  curah  hujan  yang  tinggi  sehingga menyebabkan  kerugian  karena  kerusakan bahan  dan  serangan  hewan  pengerat (Hengsdijk  and  de  Boer,  2017). Post- harvest  loss pada  pemanenan  sayuran  di Allahabad,  Uttar  Pradesh  disebabkan  oleh kurangnya infrastruktur, buruknya fasilitas (air,  jalan)  dan  kurangnya  manajemen tenaga  kerja  sehingga  cepat  terjadi pembusukan  sayuran  (Ramchandra et  al. , 2015).
Salah  satu  sayuran  yaitu  buah  okra yang  berwarna  hijau,  juga  dibudidayakan dan dipanen oleh PT Mitratani Dua Tujuh, Indonesia.  Buah  okra  hijau  ini  akan diekspor dalam bentuk okra blansing. Pada tahun  2017,  PT  Mitratani  Dua  Tujuh memiliki  target  produksi  okra  sebesar 18.000 kg/ha untuk raw material (RM) dan 9.000  kg/ha  untuk  g rading .  Akan  tetapi
hasil  produksi  PT  Mitratani  Dua  Tujuh untuk  RM  ( raw  material )  masih  belum memenuhi  target.  Perusahaan  menyadari bahwa  masih  ditemukan  okra  yang  tidak dipanen selama proses pemanenan. Padahal hal  tersebut  jika  dihitung  dapat  dijadikan sebagai  sebuah  potensi  untuk  menambah jumlah produksi dan keuntungan perusahaan.  Okra  yang  tidak  terpanen  ini disebut  dengan post-harvest  loss sehingga perusahaan  perlu  melakukan  identifikasi terhadap faktor penyebab post-harvest loss pada  okra.  Analisis  tingkat  kinerja  perlu dilakukan untuk mengetahui faktor manakah  yang  memiliki  tingkat  kinerja buruk  dan  berpotensi  menyebabkan post- harvest loss pada okra.
Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk mengukur tingkat kinerja pada  saat  pascapanen  berlangsung  adalah dengan  menggunakan  metode objective matrix (OMAX).  Analisis  produktivitas untuk  mempertahankan  dan  mengetahui eksistensi  industri  di  bidang Die  Casting dalam  membuat spare  part PT  Marodan Berlian  Sakti  juga  menggunakan  metode
OMAX  sehingga  diketahui  pada  bulan Oktober,  produktivitas  yang  dihasilkan tinggi  mencapai  94,33%  (Fithri  dan Firdaus,  2014).  Oleh  karena  itu  analisis kehilangan  pascapanen  ( post-harvest  loss ) okra  pada  penelitian  ini  menggunakan metode objective  matrix (OMAX)  untuk mengetahui  tingkat  kehilangan  serta  cara penanggulangannya agar dapat mengurangi tingkat  kerugian  pada  perusahaan.  Maka tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan dan mengidentifikasi KPI ( key performance indicator ) proses pascapanen okra,  menganalisis  tingkat  atau  taraf kehilangan  pada  saat  pascapanen  ( post- harvest  loss )  okra  menggunakan  metode objective  matrix (OMAX).  Selain  itu  juga merumuskan  rancangan  perbaikan  proses pascapanen  okra  untuk  menurunkan  taraf post-harvest loss selama pemanenan.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Penelitian ini dilakukan di area 8 PT Mitratani Dua Tujuh Jember dengan lokasi lahan  berada  di  Curahrejo  Kecamatan Ajung  Kabupaten  Jember.  Alat  yang digunakan adalah timbangan, pisau, penggaris,  kamera,  dan  menggunakan software Expert Choice . Selama pengambilan  data,  diperlukan  kuisioner yang selanjutnya dibutuhkan dalam perhitungan  terhadap  jumlah  kehilangan yang  terjadi  pada  saat  proses  pascapanen berlangsung.

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara pengamatan langsung yaitu melakukan observasi  langsung  ke  lokasi  lahan  yang berada  di  Curahrejo  Kecamatan  Ajung Kabupaten Jember, melakukan wawancara pada  pekerja  petik  (pemetik)  okra  dan dokumentasi. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan purposive sampling  method yaitu  penentuan  sampel yang  berdasarkan  tingkat  pengalaman pekerja. Sampling dipakai dalam
Analisis Post-Harvest Loss Pada Tanaman Okra Dengan ... Jurnal Agroteknologi Vol. 14 No. 01 (2020)
mempermudah  pengumpulan  data  untuk mengamati berapa kehilangan  yang terjadi pada  saat  proses  pascapanen  okra.  Rumus sampling yang  digunakan  menggunakan teknik Slovin dikarenakan dalam pengambilan  sampel  jumlahnya  harus representatif  agar  hasil  penelitian  dapat digeneralisasikan
dan dalam perhitungannya  tidak  memerlukan  tabel jumlah  sampel,  dan  hanya  dilakukan dengan perhitungan sederhana.

## Penentuan Jumlah Pekerja Petik
Pada penelitian ini penentuan sampel jumlah  responden  dilakukan  terhadap pekerja petik yang telah memiliki pengalaman  lebih  dari  3  tahun  dalam memetik okra. Proses pemetikan buah okra dilakukan  oleh  50  orang  pekerja  petik, kemudian dilakukan sampling menggunakan persamaan
Slovin
berdasarkan  pengalaman  kerja  pemetik lebih  dari  3  tahun.  Maka  rumusnya didapatkan sebagai berikut :
𝑛 = 𝑁 1  +  𝑁(𝑒) 2 𝑛 = 50 1  +  50(10%) 2 𝑛 =  33,33
Keterangan: n = jumlah sampel; N = jumlah
populasi
(pemetik yang berpengalaman  >  3  tahun); e =
persen batas kesalahan (10%)
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan rumus slovin dihasilkan n =
33,33  dengan  batas  kesalahan  yang  bisa ditolerir sebesar 10% dan tingkat kepercayaan sebesar 90%. Dengan kata lain jumlah sampel yang diambil untuk pekerja petik adalah sebanyak 33 orang berdasarkan  latar  belakang  umur  pekerja petik okra ( Gambar 1 ).
Gambar 1 . Jumlah pekerja petik okra berdasarkan latar belakang umur
Jumlah pemetik okra selama pemanenan  untuk  rentang  usia  57-60 sejumlah  8  orang  pekerja  petik,  untuk rentang  usia  54-57  sejumlah  10  orang pekerja  petik,  untuk  rentang  usia  51-54 sejumlah  9  orang,  rentang  usia  48-51 sejumlah  3  orang,  dan  rentang  usia  45-48 sejumlah  3  orang  pekerja  petik  ( Gambar
1 ). Pekerja petik yang dipilih juga memiliki pengalaman berkerja sebagai pekerja petik okra lebih dari 3 tahun.

## Analisis Data
Data yang diperoleh dianalisis menggunakan  metode objective  matrix (OMAX)  untuk  mengetahui  kehilangan pascapanen  ( post-harvest  loss )  buah  okra. Langkah-langkah yang dilakukan mengacu pada  langkah-langkah  OMAX, yaitu menentukan  kriteria  dalam  peningkatan produktivitas  bahan  baku  okra,  dan menentukan  indikator  produktivitas  dalam bentuk  rasio  untuk  masing-masing kriteria produktivitas.  Menurut  Hamidah et  al.
(2013),  langkah-langkah  dalam  menyusun OMAX adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Kriteria
Tahap  identifikasi  kriteria  atau  KPI
( key performance indicator ) menggunakan  tahapan-tahapan  yang terjadi pada saat proses pascapanen okra berlangsung  dan  berdasarkan  faktor penyebab  terjadinya post-harvest  loss
pada okra.
3 3 9 10 8 0 2 4 6 8 10 12 45-48 48-51 51-54 54-57 57-60 Ju m lah Umur pekerja petik
2. Perhitungan Rasio Performa Performa  yang  dicapai  perusahaan diperolah  dari  tiap  rasio  kriteria  yang akan  diukur  dari  data-data  tiap  kriteria.
Kriteria  yang  diukur  adalah  pemetikan, penimbangan dan pengangkutan.
3. Penentuan  Skala  Pengukuran  (Level skor 0, 3, 10)
Cara pengisian skor sebagai berikut:
a) Level 10, yaitu nilai yang diharapkan atau diinginkan oleh perusahaan
b) Level  3,  yaitu  rata-rata  yang  dicapai perusahaan  yang  dihitung  selama periode pengukuran
c) Level  0,  yaitu  nilai  produktivitas yang  terburuk  yang  terjadi  selama periode pengukuran berlangsung.
4. Menetukan Nilai Aktual (Skala 1-2 dan 4-9).
Nilai  aktual  merupakan  nilai  yang
mungkin dicapai sebelum sasaran akhir. Cara penentuannya sebagai berikut:
a) Interval 1-2 =
Level 3 − Level 0
(3 − 0)
b) Interval 4-9 =
Level 10 − Level 3 (10 − 3)
5. Menetukan Score,  Weight ,  Nilai,  dan Menghitung Performa Indikator
a) Skor merupakan level yang menunjukan nilai ( performance ) pada saat pengukuran. Setiap kriteria memiliki tingkat kepentingan berbeda  sehingga  perlu  dilakukan pembobotan  ( weight )  pada  setiap kriteria.
b) Bobot  diperoleh  berdasarkan  hasil pembobotan  dengan  menggunakan metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process )  dengan  teknik pairwise comparison (perbandingan
berpasangan) dan dihitung menggunakan software expert
choice .
c) Nilai  merupakan  hasil  perkalian antara  skor  dan  bobot  pada  setiap kriteria yang diukur. Hasil
penjumlahan nilai dari seluruh kriteria digunakan untuk mengetahui nilai total perusahaan.
Penentuan kategori terhadap level 0- 10 yang ada pada KPI dengan menggunakan asumsi sebagai berikut yaitu level  0-3  (buruk),  level  4-7  (cukup),  dan level  8-10  (baik).  Penentuan  level  ini berdasarkan penelitian Winda (2013) yang juga  meneliti  tentang  kinerja  perusahaan dan  karyawan  dan  hasilnya  menunjukkan bahwa  melalui  metode objective  matriks dapat memberikan informasi bahwa kinerja perusahaan  PT  Jagung  Hibrida  Sulawesi masih  lebih  rendah  dibandingkan  target karena nilai OMAX masih di bawah 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyusunan KPI Pascapanen Okra KPI  ( key  performance  indicator ) sebagai  indikator  yang  dapat  memberikan informasi mengenai kemajuan perusahaan. Pada penelitian ini, KPI disusun berdasarkan  alur  proses  pascapanen  okra yang  berlangsung  di  PT  Mitra  Tani  Dua Tujuh  agar  dapat  mengetahui  tingkat kinerja  pada  saat  proses  pascapanen  okra. Terdapat 3 KPI ( key performance indicator )  antara  lain  KPI  pemetikan,  KPI penimbangan,  dan  KPI  pengangkutan. Dalam melakukan penyusunan KPI beberapa  langkah  yang  dilakukan  yaitu pertama  merancang fishbone diagram (diagram  tulang  ikan)  untuk  menentukan kriteria  dalam  setiap  KPI  yang  ada. Selanjutnya  melakukan  identifikasi  KPI dan  melakukan  pembobotan.  Beberapa faktor  penyebab  terjadinya post-harvest loss juga telah diketahui melalui pengisian kuisioner. Faktor-faktor tersebut kemudian disusun  ke  dalam  diagram  tulang  ikan ( fishborne diagram ) ( Gambar 2 ).
Identifikasi key performance indicator untuk  pemetikan  dilakukan dengan  meninjau  terlebih  dahulu  terhadap faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya post-harvest loss pada pemetikan,
pengangkutan dan penimbangan.
Berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  pihak terkait (manager area 8 dan asisten manager area  8)  diperoleh  informasi  bahwa  usia menjadi  penyebab  terjadinya post-harvest loss pada  pemetikan.  Hal  ini  dikarenakan masih  banyaknya  pekerja  petik  berusia lanjut yang menyebabkan turunnya tingkat ketelitian dan turunnya kondisi fisik. Selain itu  juga  kurangnya  pengawasan  dan indikasi  kecurangan pemetik juga menjadi faktor  penyebab post-harvest  loss okra ( Gambar 2 ). Kemudian dilakukan pengukuran terhadap tingkat kinerja berdasarkan  kategori  usia  yang  telah dikelompokkan dengan range pengalaman kerja lebih dari 3 tahun agar
pengelompokkan usia tidak melebar. Identifikasi key
performance indicator untuk  penimbangan  dilakukan dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya post-harvest loss pada  penimbangan.  Dari  hasil identifikasi tersebut maka diperoleh faktor tenaga kerja dan alat timbang yang menjadi indikator  pengukuran  kinerja.  Pada  faktor tenaga kerja, pengukuran dilakukan dengan cara  menghitung  jumlah  kehilangan  okra
yang  ada  pada  area  penimbangan.  Pada faktor  alat  timbang  pengukuran  kinerja dengan cara mengukur waktu setiap berapa lama alat timbang dilakukan kalibrasi.
Identifikasi key performance indicator untuk  pengangkutan  dilakukan dengan  meninjau  terlebih  dahulu  faktor yang menyebabkan terjadinya post-harvest loss pada  pengangkutan.  Hasil  identifikasi KPI  pengangkutan  terhadap post-harvest loss okra menunjukkan bahwa ketiga faktor yang ada dapat menjadi indikator pengukuran. Caranya adalah dengan mengukur  berapa  banyak  okra  yang tercecer  kemudian  rusak  saat  proses pengangkutan  berlangsung  dari  lahan hingga pabrik.
Setelah mengidentifikasi KPI kemudian dilakukan  pembobotan terhadap kriteria  yang  telah  ditentukan  untuk mengetahui  pengaruh  kinerja  masing- masing kriteria yang ada terhadap perusahaan.  Pembobotan  ini  dilakukan menggunakan matriks pairwise comparison sebagai  bagian  dari  metode AHP. Metode AHP digunakan karena dapat memberikan  strategi  yang  tepat  dalam
Gambar 2 . Diagram tulang ikan tentang  faktor penyebab post-harvest loss selama pemanenan okra
proses  seleksi  pengambilan  keputusan (Suryaningrat dan Fianeka, 2017).
Setelah  kuisioner  diisi  oleh expert yang  ada  (manager  area  8  dan  asisten manager  area  8),  maka  selanjutnya pembobotan dihitung menggunakan bantuan software  Expert  Choice .  Dari pengukuran  tersebut  didapatkan  angka inconsistency  ratio sebesar  0,02.  Nilai  ini lebih kecil dibandingkan nilai inconsistency ratio yang dapat diterima yaitu sebesar 0,1 sehingga  hasil  pembobotan  ini  dapat diterima.  Berdasarkan  nilai  pembobotan ( Tabel  1 ),  perusahaan  memprioritaskan pemetikan  sebagai  kriteria  yang  memiliki pengaruh  terbesar  terhadap loss yang dihasilkan  saat  proses  pascapanen  okra berlangsung  karena  nilai  bobot  sebesar 0,7124.  Selanjutnya  adalah  penimbangan dengan  bobot  0,1986  dan  terendah  adalah pengangkutan dengan bobot 0,0891.
Tabel  1 .  Nilai  pembobotan  terhadap  KPI  ( key performance indicator )
No. Kriteria Bobot 1. Pemetikan 0,7124 2. Penimbangan 0,1986 3. Pengangkutan 0,0891 Total 1 OMAX  ( Objective  Matrix )  Pascapanen Okra Objective  matrix (OMAX)  adalah suatu metode untuk melakukan pengukuran kinerja  terhadap  setiap  bagian  yang  ada. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam mengukur  tingkat  kinerja  pertama  dengan menentukan  level  0,  3,  dan  10  dalam matriks  OMAX  berdasarkan  data  jumlah kehilangan  pascapanen,  serta  menentukan nilai performance yang  ada.  Kemudian dilanjutkan dengan melakukan penyusunan OMAX  untuk  mengetahui  tingkat  kinerja pada  area  8  PT  Mitratani  Dua  Tujuh  pada lokasi Curahrejo.
Berdasarkan  data  jumlah  kehilangan pascapanen  yang  dihasilkan  terhadap
kriteria-kriteria yang ada dalam KPI, maka dapat ditentukan level 0 yaitu berdasarkan data terburuk, level 3 berdasarkan rata-rata keseluruhan data, dan level 10 berdasarkan data target perusahaan.
Tabel 2 . Post-harvest loss okra No  KPI Level 0 Level 3 Level 10 1. KPI Pemetikan  Kriteria usia (g) 2100 1386,36 500 2. KPI Penimbangan  Kriteria tenaga kerja timbang (g) 200 62,50 0  Kriteria kalibrasi alat timbang 0 1 1 3. KPI Pengangkutan  Kriteria jarak (g) 0 0 0  Kriteria kondisi jalan (g) 0 0 0  Kriteria tenaga kerja angkut (g) 0 0 0
Keteranga:  g  =  gram  (satuan  berat  untuk menyatakan kehilangan okra)
Tabel  2 menunjukkan  bahwa  pada KPI pemetikan untuk kriteria usia didapatkan  jumlah loss sebesar  2100  g kemudian  nilai  tersebut  diletakkan  pada level  0  dari  matriks  OMAX.  Nilai  selama pengukuran adalah sebesar 1386,36 g yang selanjutnya  diletakkan  pada  level  3  dari matriks  OMAX.  Level  10  dalam  matriks OMAX  merupakan  target  yang  dinginkan oleh  perusahaan,  yaitu  target loss pada pemetikan maksimal adalah sebesar 500 g. Pada KPI penimbangan untuk kriteria tenaga  kerja  timbang  diketahui  bahwa jumlah loss terbanyak  sebesar  200  g  yang kemudian  diletakkan  pada  level  0  matriks OMAX.  Rata-rata loss penimbangan sebesar  62,5  g  yang  kemudian  diletakkan pada level 3 matriks OMAX. Pada level 10 dalam matriks OMAX, perusahaan menargetkan  sebesar  0  yang  artinya  tidak boleh ada loss yang terjadi pada saat proses penimbangan  berlangsung.  Pada  kriteria
kalibrasi  alat  timbang  level  0  atau  nilai yang  terburuk  dalam  matriks  OMAX adalah sebesar 0 yang artinya alat timbang tidak  pernah  dilakukan  kalibrasi.  Level  3 atau  nilai  rata-rata  pada  matriks  OMAX adalah  sebesar  1  karena  rata-rata  dalam  5 tahun  terakhir  PT  Mitratani  Dua  Tujuh melakukan  kalibrasi  alat  setahun  sekali ( Tabel  2 ).  Untuk  menentukan  level  10 dalam matriks OMAX berdasarkan literatur yang  ada,  menurut  Sholihah  (2016) mengatakan  bahwa  kegiatan  kalibrasi terhadap  berbagai  alat  ukur  khususnya timbangan  sebaiknya  dilakukan  setiap  1 tahun sekali. Oleh karena itu Level 10 atau nilai pada matriks OMAX sebesar 1.
Pada KPI pengangkutan untuk keseluruhan  kriteria  tidak  ditemukan adanya okra yang hilang atau loss pada saat proses  pengangkutan  berlangsung.  Jadi untuk  level  0  dan  level  3  pada  matrix OMAX adalah sebesar 0 g, dan untuk level 10  OMAX  sebesar  0  g  ( Tabel  2 ).  Hal  ini terjadi karena pada saat proses pengangkutan dari lahan ke pabrik sejauh 8 km, okra diangkut menggunakan keranjang yang  telah  disediakan  oleh  pabrik  yang kemudian ditaruh ke dalam bak mobil pick up .  Kemudian  ditutup  rapat  dengan  terpal bertujuan untuk menjaga okra dari paparan sinar matahari langsung dan menjaga okra agar tidak tercecer di jalan.
Pada KPI pemetikan, nilai performance dibedakan berdasarkan pengelompokkan  usia  pemetik  ( Gambar
3 ). Semakin tua umur pemetik maka jumlah
loss semakin besar. Gambar 3 merupakan
nilai performance dalam  matrix  OMAX untuk  menentukan  tingkat  kinerja  pada proses  pemetikan  berdasarkan  rentang umur yang ada.
Dalam menentukan nilai
performance untuk  KPI  penimbangan untuk kriteria tenaga kerja terhadap jumlah loss yang  dihasilkan  pada  saat  proses penimbangan berlangsung dilakukan 3 kali pengukuran.  Hal  ini  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  yang  lebih  optimal untuk  menentukan  tingkat  kinerja  yang dihasilkan  dalam  proses  pascapanen  di lahan  area  8  yang  berlokasi  di  Curahrejo. Nilai performance KPI  penimbangan ditunjukkan oleh Tabel 3 .
Tabel 3 . Nilai performance penimbangan
Kriteria Pengu- kuran ke-1 Pengu- kuran ke-2 Pengu- kuran ke-3 Nilai Tenaga kerja 0 50 50 33,33
Kriteria  tenaga  kerja  terhadap loss yang dihasilkan pada saat proses penimbangan  pada  pengukuran  pertama tidak  terdapat  adanya loss yang  terjadi, tetapi  pada  pengukuran  ke-2  dan  ke-3 ditemukan loss yang terjadi seperti adanya okra  yang  tercecer  lalu  terinjak-injak sebesar  50  gram  ( Tabel  3 ).  Dalam menentukan  nilai performance untuk dimasukkan  ke  dalam  matriks  OMAX, didapatkan dari jangka waktu kalibrasi alat timbang  pada  tahun  2018  yang  juga dilakukan dalam 1 tahun sekali.  Pada KPI
Gambar 3 . Jumlah okra loss yang disebabkan oleh pemetik berdasarkan kriteria umur pemetik
1233,33
1300 1383,33 1370 1500 0 500 1000 1500 2000 45-48 48-51 51-54 54-57 57-60 Ju m lah
pengangkutan selama
pengukuran berlangsung  tidak  ditemukannya  jumlah loss yang ada dikarenakan proses pengangkutan  sudah  berjalan  dengan sangat baik.
Setelah  menentukan score 0,  3,  dan 10  pada  matriks  OMAX  dan  telah menentukan  nilai performance dari  setiap KPI  yang  ada,  serta  telah  melakukan perhitungan menggunakan metode OMAX pada  setiap  pengukuran  yang  dilakukan pada  setiap  kriteria  untuk  mengetahui tingkat  kinerja  yang  dihasilkan,  maka diperoleh Tabel  4 .  Pada  KPI  pemetikan terhadap kriteria berdasarkan rentang umur pekerja  petik  dapat  diketahui  bahwa  jika usia  pemetik  bertambah  tua  maka score yang  didapatkan  juga  semakin  buruk ( Tabel 4 ). Hal ini sesuai dengan pendapat Kumbadewi et al. (2016) yang menyatakan bahwa  apabila  usia  pekerja  menjelang  tua maka  tingkat  produktivitas  kerja  akan semakin  menurun  karena  keterbatasan faktor fisik dan kesehatan yang mempengaruhi.  Pada  KPI  penimbangan untuk kriteria tenaga kerja masih mendapatkan score 6  yang  artinya  cukup tetapi  masih  belum  sesuai  target  yang
diharapkan  oleh  perusahaan  dan  pada kriteria alat timbang mendapatkan score 10.
Pada  KPI  pengangkutan  keseluruhan kriteria  yang  ada  mendapatkan  score  10 sesuai  dengan  target  yang  dinginkan  oleh perusahaan yaitu loss sebesar 0 gram pada saat proses pengangkutan berlangsung.
Oleh  karena  itu  berdasarkan  tingkat kinerja  yang  ada  dapat  diketahui  bahwa pada  pada  KPI  pemetikan  dan  KPI penimbangan terhadap kriteria tenaga kerja masih diperlukannya perbaikan agar dapat mencapai  target  yang  telah  ditentukan perusahaan mengenai jumlah loss yang ada. Sementara pada pengangkutan sudah tidak perlu adanya perbaikan dikarenakan sudah menghasilkan  tingkat  kinerja  yang  sangat baik  karena  sesuai  dengan  target  yang ditentukan.

## Rekomendasi Perbaikan
Score OMAX  pada  KPI  pemetikan dan  KPI  penimbangan  terhadap  kriteria tenaga  kerja  masih  di  bawah  target  yang diharapkan  oleh  perusahaan  yaitu  berada pada score 10  dengan  keterangan  baik
( Tabel 4 ). Oleh karena itu perlu perbaikan terhadap proses pemetikan dan
Tabel 4 . Perolehan score OMAX tiap kriteria No. Kriteria Score Keterangan 1. Pemetikan Usia Pemetik 57-60 Tahun 2 Buruk Usia Pemetik 54-57 Tahun 2 Buruk Usia Pemetik 51-54 Tahun 3 Buruk Usia Pemetik 48-51 Tahun 4 Cukup Usia Pemetik 45-48 Tahun 5 Cukup 2. Penimbangan Tenaga Kerja 6 Cukup Alat Timbang 10 Baik 3. Pengangkutan Jarak 10 Baik Kondisi Jalan 10 Baik Tenaga Kerja 10 Baik
penimbangan  agar  dapat  mencapai  target yang diinginkan sehingga jumlah loss yang terjadi  dapat  sesuai  target  yang  ada. Rekomendasi  perbaikan  dapat  dilakukan dengan cara memberikan kuisioner tertutup yang  berisi  beberapa  pilihan  rekomendasi perbaikan yang kemudian dapat dipilih oleh responden/narasumber  terkait  (manager dan asisten manager area 8) yang berada di lokasi  Curahrejo,  sehingga  rekomendasi dapat  sesuai  dengan  keinginan  dan kebutuhan yang ada. Rekomendasi perbaikan  dalam  proses  pemetikan  yang dipilih  oleh  para  responden  terkait ditunjukkan pada Tabel 5 .
Beberapa  rekomendasi  perbaikan yang  dipilih  untuk  mengatasi  masalah penyebab terjadinya post-harvest loss okra antara  lain  meningkatkan  pengawasan, melakukan  sidak  atau  inspeksi  setiap minggu  untuk  mengatasi  masalah  kurang ketelitian pekerja petik, melakukan pengarahan  setiap  pagi,  membuat  alur perpindahan pemetikan serta meningkatkan pengawasan untuk mengatasi permasalahan kecurangan  pemetik  yang  dengan  sengaja meninggalkan okra untuk dipetik keesokan harinya ( Tabel 5 ). Rekomendasi selanjutnya  untuk  mengatasi  masalah pemetik  berusia  lanjut  adalah  dengan  cara
membuat  kriteria  tenaga  kerja  secara spesifik  dengan  mengutamakan  umur produktivitas kerja. Cara mengatasi permasalahan  pada  proses  penimbangan adalah  dengan  menambah  tenaga  kerja penimbangan  dan  memilih  kondisi  area timbang yang baik.

## KESIMPULAN
Pada proses pascapanen okra terdapat 3  KPI  ( key  performance  indicator )  yaitu KPI pemetikan, KPI penimbangan, dan KPI pengangkutan.  Penentuan  tingkat  kinerja pemetik    berdasarkan  metode  OMAX menunjukkan pada KPI pemetikan dengan kriteria  berdasarkan  pengelompokkan  usia pemetik yaitu usia 60-57 tahun berada pada level  2  (buruk),  usia  57-54  tahun  berada pada level 2 (buruk), usia 54-51 tahun pada level  3  (buruk),  usia  51-48  pada  level  4 (cukup),  dan  usia  48-45  pada  level  5 (cukup).  Pada  KPI  penimbangan  terhadap kriteria  tenaga  kerja  berada  pada  level  6 (cukup)  dan  pada  kriteria  alat  timbang berada  pada  level  10  (baik).  Keseluruhan kriteria  yang  ada  pada  KPI  pengangkutan pada level 10 dari 10 level yang ada (baik). Beberapa  rekomendasi  perbaikan yang  dipilih  untuk  mengatasi  masalah penyebab terjadinya post-harvest loss yaitu
Tabel 5 . Rekomendasi perbaikan
No. Permasalahan Rekomendasi Perbaikan 1. Kurangnya ketelitian pekerja petik a. Meningkatkan  pengawasan  oleh  manajer lahan b. Melakukan sidak 2. Kurangnya pengarahan a. Melakukan pengarahan setiap pagi 3. Kecurangan pekerja petik a. Meningkatkan  pengawasan  pada  pekerja petik b. Membuat alur perpindahan proses pemetikan 4. Pemetik berusia lanjut a. Membuat kriteria tenaga kerja yang dibutuhkan 5. Kurangnya tenaga kerja timbang a. Menambah tenaga kerja 6. Okra tercecer di area penimbangan a. Meningkatkan pengawasan kepada pekerja di area penimbangan 7. Area timbang tidak rata a. Memilih kondisi area timbang yang rata
meningkatkan  pengawasan,  melakukan inspeksi  setiap  minggu,  dan  melakukan pengarahan setiap pagi pada para pemetik. Pembuatan alur perpindahan pemetikan dan kriteria  tenaga  kerja,  menambah  tenaga kerja  penimbangan,  dan  memilih  kondisi area  timbang  yang  baik  juga  perlu dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Fithri,  P.,  dan  Firdaus,  I.  2014.  Analisis produktivitas menggunakan metode objective  matrix (OMAX).  Studi  kasus:
PT  Marodan  Berlian  Sakti. Jurnal Optimasi  Sistem  Industri, 13  (1):  548- 555.
Hamid, A.A., Aiyelaagbe, O.O., Usman, L.A., Ameen,  O.M.,  and  Lawal,  A.  2010. Antioxidants: Its medicinal and pharmacological applications. African J. Pure Appl. Chem ., 4: 142-151.
Hamidah,  N.H.,  Deoranto,  P.,  dan  Astuti,  R. 2013. Productivity analysis using objective matrix (OMAX) method: Case study  on  the  production  departement  of sari  roti  PT  Nippon  Indosari  Corpindo, Tbk Pasuruan. Jurnal Teknologi Pertanian , 14 (3): 215-222. Hengsdijk,  H.,  and  de  Boer,  W.J.  2017.  Post- harvest  management  and  post-harvest losses  of  cereals  in  Ethiopia. Food
Security, 9: 945-958.
Kumar,
D.K., Basavaraja, H., and
Mahajanshetti, S.B. 2006. An economic analysis  of  post-harvest  losses  in vegetables in Karnataka. Indian Journal of Agricultural Economics, 61 (1): 134- 146.
Kumbadewi, L.S., Suwendra, I.W., dan Susila, G.  P.  A.  J.  2016.  Pengaruh  umur, pengalaman  kerja,  upah,  teknologi  dan lingkungan  kerja  terhadap  produktivitas karyawan. Jurnal Jurusan Manajemen , 4 (1): 1-11.
Sa’eed,  H.B.,  and  Neela,  B.  2016.  Nutrient profile,  bioactive  components,  and functional properties of okra ( Abelmoschus  esculentus (L.)  Moench). Bioactive  Foods  in  Health  Promotion . Academic Press, US. Page 365-409.
Sabitha, V., Ramachandran, S., Naveen, K. R., and Panneerselvam, K. 2011. Antidiabetic and antihyperlipidemic potential of Abelmoschus esculentus (L.) Moench in streptozotocin-induced diabetic  rats. Journal  of  Pharmacy  and Bioallied Sciences , 3 (3): 397-402.
Sholihah, F.M. 2016.  Teknik kalibrasi timbangan elektronik menggunakan metode CSIRO. Jurnal Ilmiah
Teknosains , 2 (2): 126-130.
Suryaningrat,  I.B.,  and  Fianeka,  A.  2017. Developing strategy for rice milling unit selection process using analytical hierarchy  process  (AHP)  method:  A
Case of agroindustry in
Indonesia. Advanced Science Letters , 23 (12):  11787-11792.
Winda, A. 2013. Perencanaan tools pengukuran kinerja perusahaan dan karyawan dengan menggunakan objective  matrix . Jurnal Agrointek , 7 (1): 29-37.
Ramchandra,  Paliwal,  H.,  James,  A.,  Kumar, H.,  Daniel,  and  Umrao,  R.  2015. economic analysis of post-harvest losses in  marketing  of  major  vegetables  in Allahabad  District  of  Uttar  Pradesh. Journal  of  International  Academic Research  for  Multidisciplinary, 3  (2): 203-211.