## JURNAL SOSAINS

## JURNAL SOSIAL DAN SAINS
VOLUME 4 NOMOR 8 2024 P-ISSN 2774-7018, E-ISSN  2774-700X

## Meningkatkan Cumulative Productivity PC Big Digger Melalui Optimasi Monitoring Control dengan Develop dan Deploy Aplikasi Mocodesta
Rahmat Supriyanto 1 , Andri Noparizal 2 ,  Bondan Kesowo Pambudi3 1,2,3 PT Putra Perkasa Abadi, Jakarta, Indonesia Email: rahmatsupriyanto11@gmail.com, andri.noparizal@ppa.co.id, bondankesowo@ppa.co.id
Kata kunci: cumulative productivity; pc big digger; monitoring control; mocodesta Keywords: cumulative productivity; pc big digger; monitoring control;
mocodesta

## ABSTRAK
Latar  Belakang  : Dalam  industri  pertambangan,  pemantauan  dan  pengendalian produktivitas merupakan aspek kritis yang menentukan efisiensi operasional. Namun, belum  adanya  platform  yang  user-friendly  dan  tersedia  terus  menerus  untuk melakukan  monitoring  dan kontrol  terhadap  progres  produktivitas  menjadi  kendala signifikan.
Tujuan :  penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  cumulative  productivity  PC Big Digger melalui optimasi monitoring control dengan develop dan deploy aplikasi Mocodesta.
Metode : penelitian ini menggunakan metode penelitian Research & Development . Teknik pengumpulan data pada penelitian ini yakni observasi, studi literatur, develop & deploy sistem dan aplikasi. Data yang telah terkumpul kemudian dianalisis secara kualitatif.
Hasil :  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  data  Plan  Productivity  All  Big  Digger (Loader)  PPA  yang  ada  pada  PIT  2,  diketahui  bahwa  setelah  dilakukan  perbaikan melalui  Optimasi  Monitoring  Control  dengan  Aplikasi  Mocodesta  pada  bulan  Juni dan Juli, terjadi peningkatan kumulatif produktivitas PC Big Digger masing-masing sebesar 92,04% dan 92,78%.
Kesimpulan :  aplikasi  Mocodesta  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan  cumulative productivity PC Big Digger. Aplikasi ini dapat membantu operator mengoptimalkan kinerja PC Big Digger, menghemat waktu, dan meningkatkan efisiensi.

## ABSTRACT
Background: in the mining industry, monitoring and controlling productivity is a critical aspect  that  determines  operational  efficiency.  However,  the  lack  of  a  user-friendly  and continuously  available  platform  to  monitor  and  control  productivity  progress  is  a significant obstacle.
Purpose:  this  research  aims  to  increase  the  cumulative productivity  of  Big Digger PCs  through  optimizing  monitoring  control  by  developing  and  deploying  the Mocodesta application.
Methods:  this  research  uses  the  Research  &  Development  research  method.  Data collection  techniques  in  this  research  are  observation,  literature  study,  develop  & deploy systems and applications. The data that has been collected is then analyzed qualitatively.
Results:  the  results  of  the  research  show  that  the  All  Big  Digger  (Loader)  PPA Productivity  Plan  data  at  PIT  2,  it  is  known  that  after  improvements  were  made through  Monitoring  Control  Optimization  with  the  Mocodesta  Application  in  June and July, there was a cumulative increase in Big Digger PC productivity of 92 each. .04% and 92.78%.
Conclusion:  the  Mocodesta  application  has  proven  effective  in  increasing  the cumulative  productivity  of  Big  Digger  PCs.  This  application  can  help  operators optimize Big Digger PC performance, save time and increase efficiency.

## PENDAHULUAN
Dalam  industri  pertambangan,  pemantauan  dan  pengendalian  produktivitas merupakan aspek kritis yang menentukan efisiensi operasional. Pemantauan yang teliti terhadap berbagai parameter produksi seperti throughput, keausan peralatan, dan tingkat penggunaan  sumber  daya  menjadi  kunci  untuk  mengoptimalkan  proses  operasional (Herwan et al., 2023). Selain itu, pengendalian yang efektif terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi  produktivitas,  seperti  pengaturan  operasi,  penjadwalan  perawatan,  dan manajemen tenaga kerja, dapat meningkatkan output secara keseluruhan (Xiang & Chin, 2021).
Upaya untuk mengevaluasi seberapa efisien dan efektif sebuah operasi atau proses dalam menghasilkan hasil akhir selama periode tertentu dapat dilakukan dengan berbagai cara,  salah  satunya  adalah  Cumulative  Productivity  (CP).  CP  mengacu  pada  ukuran keseluruhan produktivitas dari sebuah proses atau operasi dalam jangka waktu tertentu. Istilah  ini  digunakan  untuk  menunjukkan  total  output  atau  kinerja  yang  telah terakumulasi dari sebuah sistem atau peralatan selama periode waktu tertentu (Alawee et al., 2024).
Perhitungan  cumulative  productivity  melibatkan  berbagai  faktor  seperti  jumlah produksi,  penggunaan  sumber  daya,  waktu  operasional,  dan  efisiensi  penggunaan peralatan.  Sehingga  dengan  memahami  cumulative  productivity,  perusahaan  dapat melakukan evaluasi yang mendalam terhadap kinerja operasional dan mengidentifikasi area-area yang memerlukan peningkatan untuk mencapai target produktivitas yang lebih tinggi.
PT Putra Perkasa Abadi (PPA) jobsite PT Bukit Asam Tbk merupakan salah satu kontraktor penambangan batubara terbesar di Indonesia, PPA didirikan pada 2003. PPA adalah  kontraktor  pertambangan  yang  khusus  bergerak  dalam  penyewaan  alat  berat, penyedia jasa pemindahan tanah & pertambangan. Dari plan productivity all big digger (loader) PPA yang ada pada PIT 2 dari data tabel di bawah ini diketahui bahwa tidak tercapai nya Plan Productivity serta adanya Tren Produktivitas yang menurun (Negatif) dari Bulan Maret, April, dan Mei secara berturut turut:

## Tabel 1. Plan Productivity
No Code Unit Plan Actual Maret Ach Maret  Actual April Ach April Actual Mei Ach Mei 1 E2043 820.00 765.47 93.35% 721.43 87.98% 742.59 90.56% 2 E1227 550.00 539.47 98.09% 489.71 89.04% 498.01 90.55% 3 E1228 550.00 515.52 93.73% 505.12 91.84% 438.39 79.71% 4 E1229 550.00 510.26 92.78% 478.70 87.04% 438.01 87.82% 5 E1230 550.00 525.49 95.54% 460.62 83.75% 431.45 78.44% CUMULATIVE ACH 94.69% 87.93% 85.41%
Namun, dalam praktiknya, masih ada kendala signifikan terkait dengan kurangnya platform  yang  ramah  pengguna  dan  tersedia  secara  berkelanjutan  untuk  melakukan monitoring  dan  kontrol terhadap  progres  produktivitas.  Selain  itu,  keterbatasan dalam pemahaman dan kesadaran pengawas terkait produktivitas PC Big Digger juga menjadi masalah  serius.  Pengawas  sering  kali  tidak  sepenuhnya  peduli  atau  memahami pentingnya  melakukan  monitoring  dan  kontrol  terhadap  progres  produktivitas  PPA (Productivity Progress Assessment).
Informasi mengenai progres produktivitas hanya tersedia dalam grup WhatsApp yang cenderung spam dan memerlukan unduhan, sementara update informasi mengenai masalah  produktivitas  di  lapangan  belum  sepenuhnya  termonitor  oleh  pengawas. Monitoring terhadap posisi PC Big Digger, jenis material yang digunakan, dan faktor lainnya juga belum optimal dilakukan oleh pengawas. Selain itu, belum ada alat yang memadai  untuk  melakukan  monitoring  dan  kontrol  operasional  secara  efektif.  Tidak adanya  media  yang  mudah  diakses  untuk  memantau  perkiraan  cuaca  juga  menjadi hambatan dalam upaya monitoring yang lebih baik oleh pengawas.
Upaya  untuk  memperbaiki  permasalahan  tersebut,  peneliti  telah  menetapkan target  perbaikan  dengan  menggunakan  konsep  SMART  (Specific,  Measurable, Achievable, Reasonable, Time-Based). Secara spesifik, upaya diterapkan dengan fokus meningkatkan produktivitas PC Big Digger PPA. Hal ini dapat diukur dengan mencapai Cumulative Produktivitas PC Big Digger PPA yang lebih besar dari 90% dari rencana yang telah ditetapkan.
Target ini dapat dicapai dengan mengembalikan tren positif dalam produktivitas, yang  dapat  diukur  secara  jelas.  Secara  realistis,  upaya  ini  melibatkan  optimalisasi kegiatan  operasional  dan  pengejaran  terhadap  target  rencana  produktivitas  PC  Big Digger  PPA  yang  realistis.  Waktu  pelaksanaan  untuk  perbaikan  proyek  direncanakan akan dilaksanakan pada bulan Juni-Juli 2023, memberikan kerangka waktu yang jelas untuk pencapaian tujuan perbaikan yang telah ditetapkan.
Berdasarkan uraian tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul  “Meningkatkan  Cumulative  Productivity  PC  Big  Digger  melalui  Optimasi Monitoring Control dengan Develop & Deploy Aplikasi MOCODESTA PIT 2 Banko Barat.  Studi  ini  memperluas  pemahaman  tentang  bagaimana  implementasi  teknologi monitoring control dapat memperbaiki efisiensi operasional dan produktivitas alat berat besar  seperti  Big  Digger.  Tujuan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan cumulative  productivity  PC  Big  Digger  melalui  optimasi  monitoring  control  dengan develop dan deploy aplikasi Mocodesta.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan  metode  penelitian  Research  &  Development.  Metode penelitian  Research  &  Development  (R&D)  adalah  suatu  pendekatan  sistematis  yang digunakan  untuk  mengembangkan  produk  atau  proses  baru,  atau  untuk  memperbaiki produk atau proses yang sudah ada. Metode ini sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk  teknologi,  pendidikan,  dan  industri  (Safitri  et  al.,  2020).  Studi  kasus  pada penelitian ini adalah PT Putra Perkasa Abadi jobsite PT Bukit Asam Tbk.

## Gambar 1. Rencana Perbaikan
Penelitian  ini  memiliki  5  faktor  rencana  perbaikan  diantaranya  man,  method, material, machine dan enviro yang diuraikan sebagai berikut:
1. Man
a. Develop  &  deploy  sistem  dan  aplikasi  yang  dapat  melakukan  monitoring  &  control progres produktivitas dan user friendly
b. Sosialisasi  dan  penerapan  kepada  tim  lapangan  serta  serta  monitoring  dan  review impact
2. Method
a. Develop & deploy sistem dan aplikasi yang dapat delivery progres productivity tanpa download dan no spam
b. Sosialisasi  dan  penerapan  kepada  tim  lapangan  serta  serta  monitoring  dan  review impact
c. Develop  &  deploy  sistem  dan  aplikasi  yang  dapat  menampilkan  update  progres problem front dengan user interface menarik
d. Sosialisasi  dan  penerapan  kepada  tim  lapangan  serta  serta  monitoring  dan  review impact
3. Material
a. Develop & deploy sistem dan aplikasi yang dapat memberikan infromasi awal terkait posisi, material, dan lain-lain
b. Sosialisasi  dan  penerapan  kepada  tim  lapangan  serta  serta  monitoring  dan  review impact
4. Machine
a. Develop  &  deploy  sistem  dan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  monitoring  & control operational kapan saja dan dimana saja
b. Sosialisasi  dan  penerapan  kepada  tim  lapangan  serta  serta  monitoring  dan  review impact
5. Enviro
a. Develop & deploy sistem dan aplikasi yang terdapat prakiraan cuaca yang terintegrasi dengan platform monitoring & control
b. Sosialisasi  dan  penerapan  kepada  tim  lapangan  serta  serta  monitoring  dan  review impact
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini yakni observasi, studi literatur, develop
&  deploy  sistem  dan  aplikasi.  Data  yang  telah  terkumpul  kemudian  dianalisis  secara kualitatif. Analisis kualitatif merupakan proses yang digunakan untuk menginterpretasikan
dan  memahami  data  yang  tidak  dapat  diukur  dengan  angka.  Data  kualitatif  seringkali berbentuk narasi, deskripsi, atau teks, dan analisis ini membantu dalam mengidentifikasi pola, tema, dan makna yang mendalam.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  Dashboard  Monitoring  dan  Kontrol  Desain  Tambang  (MOCODESTA) adalah solusi yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas kumulatif PC Big Digger melalui optimasi monitoring dan kontrol. Aplikasi ini menggabungkan fungsi Geographic Information  System  (GIS)  dengan  website  berbasis  internet  dan  terintegrasi  dengan aplikasi  Android.  MOCODESTA  memungkinkan  pengolahan  dan  analisis  data  yang komprehensif, serta menampilkan informasi yang dapat diakses kapan dan di mana saja, sehingga memudahkan pengguna dalam mendapatkan informasi dengan cepat dan mudah (user  friendly).  Dengan  kemampuan  ini,  MOCODESTA  dapat  memantau  kinerja  alat secara  real-time,  mengidentifikasi  dan  menyelesaikan  masalah  teknis  lebih  cepat,  serta mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya.  Hal  ini  berkontribusi  langsung  pada peningkatan  produktivitas  kumulatif  PC  Big  Digger,  mengurangi  downtime,  dan memastikan  operasi  yang  lebih  efisien  dan  efektif,  yang  pada  akhirnya  meningkatkan profitabilitas dan keberlanjutan operasional perusahaan.
Akuisisi Data
Gambar 2. Akuisisi data
Akuisisi  Data  Primer  Meliputi  :  Kordinat  X,Y,Z,  Setting  Fleet,  Dll  Akuisisi  Data Sekunder Meliputi : Desain Sequence Bulanan, Foto Udara Banko, Ortho, Google Satellite Dll.
Coding & Develop
Gambar 3. Coding & Develop
Coding Dengan Menggunakan Integrasi Bahasa Pemrograman HTML, CSS, JavaScript, XML, PHP, XYZ Tiles, PNG & SVG Format Dengan Software Microsoft Visual Studio Code dan Builder Pro.
Domain & Hosting
Gambar 4. Domain & Hosting
Domain  Aplikasi  Agar  Memiliki  Identitas  Jalur  Akses  dan  Deploy  Hosting  Aplikasi Agar dapat Disebarluaskan, dapat Diakses Kapan Saja dan Dimana Saja dengan Internet.
Generate APK Android
Gambar 5. Generate APK Android
Generate APK MOCODESTA,  NOTE : APK MOCODESTA, Available Submit dan Release di  Google Play Store.

## Buku Panduan Aplikasi MOCODESTA
Buku  Panduan  Merupakan  Dokumen  yang  Menyajikan  Berbagai  Informasi  Terkait Aplikasi Meliputi : Pengenalan Aplikasi, Cara Akses Aplikasi, Fitur Aplikasi Dll.

## Video Tutorial Aplikasi MOCODESTA
Gambar 7. Video Tutorial Aplikasi MOCODESTA
Video  Tutorial  Aplikasi  yang  Sudah  Release  di  Youtube  dengan  Akses  Link.  Video Tuorial Meliputi Pengenalan Aplikasi, Cara Akses Aplikasi, Fitur Aplikasi, Trial, Dll.
Poster Sosialisasi Aplikasi MOCODESTA
Gambar 8. Poster Sosialisasi Aplikasi MOCODESTA
Poster Sosialisasi Aplikasi Yang Dibuat Simpel Dan Menarik.

## Sosialisasi Internal Aplikasi MOCODESTA
Gambar 9. Sosialisasi Internal Aplikasi MOCODESTA
Sosialisasi Program Improvement Aplikasi Mocodesta pada Saat Weekly Internal.

## Attention Positif Aplikasi di LinkedIn
Gambar 10. Attention Positif Aplikasi di LinkedIn
Attention  Positif  Saat  Aplikasi  Dibranding  dan  Diposting  di  LinkedIn  Meliputi  : >11.000 Impression, >143 Like, >59 Comment.
Authentication &  Autorization Login System
Gambar 11. Authentication &  Autorization Login System
Authentication  &  Authorization  Login  System Untuk  Keamanan  dan  Akses  Aplikasi meskipun aplikasi sudah berbasis Open Searching.
Sosialisasi Kepada Tim Lapangan
Gambar 12. Sosialisasi Kepada Tim Lapangan
Sosialisasi Kepada Tim CCR Terkait Cara Generate Data OB & Coal Production Hourly Aplikasi dan Sosialisasi Kepada Tim Produksi Meliputi Pengenalan Aplikasi, Cara Akses Aplikasi, Fitur Aplikasi, Trial Penggunaan Langsung, Monitoring dan Review Impact.
Sosialisasi & Launching Official Aplikasi
Gambar 13. Sosialisasi & Launching Official Aplikasi
Sosialisasi dan Official Lauching Aplikasi Kepada Tim Operation  (ENG-PRO).

## Aplikasi MOCODESTA di Submit Pada BAIA 2023
Gambar 14. Aplikasi MOCODESTA di Submit Pada BAIA 2023
Aplikasi  MOCODESTA  Disubmit  dan  Diperlombakan  pada  kategori  Anak Perusahaan/Afiliasi dan Mitra Kerja PTBA Bidang Implementasi BAIA 2023 (Bukit Asam Inovation Award).
Demo Aplikasi MOCODESTA Pada GMP 2023

## Gambar 15. Demo Aplikasi MOCODESTA Pada GMP 2023
Aplikasi  MOCODESTA  di  Demokan  Pada  Penilaian  Good  Mining  Practice  (GMP) dihadapan Tim Verifikasi Kementerian ESDM dan Owner PT Bukit Asam Tbk.
Demo Aplikasi dan Ask Review & Advises Dept. Head Engineering
Gambar 16. Demo Aplikasi dan Ask Review & Advises Dept. Head Engineering
Demo Aplikasi Dan Meminta Review dan Saran dari Dept. Head Engineering (Bapak Andri Noparizal) terkait Pengembangan Aplikasi Lebih Lanjut Kedepannya.
Demo Aplikasi dan Ask Review & Advises Project Manager
Gambar 17. Demo Aplikasi dan Ask Review & Advises Project Manager
Demo Aplikasi Dan Meminta Review dan Saran dari Project Manager (Bapak Agung Budiarto) terkait Pengembangan Aplikasi Lebih Lanjut Kedepannya.
Hasil  akhir  dari  peningkatan  produktivitas  kumulatif  PC  Big  Digger  melalui optimasi  monitoring  dan  kontrol  dengan  mengembangkan  dan  menerapkan  aplikasi MOCODESTA  adalah  tercapainya  peningkatan  yang  signifikan  dalam  efisiensi operasional. Dengan MOCODESTA, pengelolaan dan pemantauan kinerja PC Big Digger dapat dilakukan secara lebih efektif dan efisien. Aplikasi ini memungkinkan pemantauan real-time  yang  akurat  terhadap  berbagai  parameter  operasional,  deteksi  dini  terhadap masalah teknis, serta optimalisasi penggunaan sumber daya. Dengan demikian, perbaikan yang tepat waktu dan respons cepat terhadap tantangan operasional dapat meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.

## Review & Analisis Cum. Productivity
Tabel 2. Hasil Review & Analisis Cum. Productivity
No. Code Unit Plan Actual Maret Ach Maret Actual April Ach April Actual Mei Ach Mei Actual Juni Ach Juni Actual Juli Ach Juli 1 E2043 820 765.47 93.35% 721.43 87.98% 742.59 90.56% 756.76 92.29% 770.26 93.93% 2 E1227 550 539.47 98.09% 489.71 89.04% 498.01 90.55% 504.02 91.64% 518.14 94.21% 3 E1228 550 515.52 93.73% 505.12 91.84% 438.39 79.71% 486.7 88.49% 494.77 89.96% 4 E1229 550 510.26 92.78% 478.7 87.04% 438.01 87.82% 532.76 96.87% 505.23 91.86% 5 E1230 550 525.49 95.54% 460.12 83.75% 431.45 78.44% 500.12 90.93% 516.75 93.95% Cumulative ACH 94.69% 87.93% 85.41% 92.04% 92.78%
Dari  data  Plan  Productivity  All  Big  Digger  (Loader)  PPA  yang  ada  pada  PIT  2, diketahui  bahwa  setelah  dilakukan  perbaikan  melalui  optimasi  monitoring  dan  kontrol menggunakan  aplikasi  MOCODESTA,  terdapat  peningkatan  produktivitas  kumulatif (Cum. Productivity) PC Big Digger yang signifikan pada bulan Juni dan Juli. Pada bulan Juni, produktivitas kumulatif meningkat sebesar 92.04%, dan pada bulan Juli meningkat lagi  menjadi  92.78%.  Peningkatan  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  MoCoDeSta berhasil mengoptimalkan proses monitoring dan kontrol, sehingga kinerja PC Big Digger menjadi lebih efisien. Aplikasi ini memungkinkan pemantauan real-time, analisis data yang lebih baik, serta respon cepat terhadap masalah teknis, yang semuanya berkontribusi pada peningkatan produktivitas yang berkelanjutan di PIT 2.
Tercapainya Parameter Bench dan Slope serta Kerapihan Tambang
Gambar 17. Kiri: Sebelum, Kanan: Sesudah
Adapun potensial benefit dari pengembangan dan implementasi Aplikasi Dashboard Monitoring dan Kontrol Desain Tambang (MOCODESTA) adalah sebagai berikut: 1. Quality (Kualitas)
Meningkatkan  dan  memaksimalkan  kinerja  operasional  melalui  kolaborasi  antara Engineering  dan  Produksi,  sehingga  memastikan  standar  kualitas  yang  lebih  tinggi dalam proses operasional (Fatchurochman, 2022).
2. Delivery (Penyampaian)
Memungkinkan  penyampaian  data  Engineering  dengan  cepat  dan  mudah,  yang mendukung  optimalisasi  proses  operasional  dan  pemantauan  produktivitas  secara maksimal beserta solusi masalahnya (Rahman et al., 2023).
3. Safety (Keselamatan)
Mendorong kesadaran terhadap pekerjaan optimal yang mengutamakan keselamatan, mencapai parameter bench & slope, serta menerapkan Good Manufacturing Practice (GMP) (Sapitri et al., 2022).
4. Moral (Semangat Kerja) Membangkitkan semangat kerja efektif dan efisien di antara pengawas dan staf, dengan pemahaman yang lebih baik terhadap desain dan tanggung jawab terhadap tugas (Aini et al., 2024).
5. Cost (Biaya)
Aplikasi  Dashboard  Monitoring  dan  Kontrol  Desain  Tambang  (MOCODESTA) dikembangkan dan di-deploy tanpa biaya untuk perusahaan (Rp. 0 /NIHIL). Tidak ada biaya yang harus dikeluarkan di masa depan seperti biaya maintenance (Padang, 2021). Aplikasi  ini  juga  tersedia  untuk  dikembangkan  lebih  lanjut  karena  menggunakan Bahasa  Pemrograman  dan  termasuk  dalam  Hak  Kekayaan  Intelektual  perusahaan. Selain  itu,  tidak  ada  biaya  tambahan  atau  penambahan  tenaga  kerja  untuk mengoperasionalkan aplikasi ini.
Cumulative  Productivity (CP)  adalah  ukuran  yang  menggambarkan  total produktivitas atau hasil kerja dari suatu proses atau sistem selama periode waktu tertentu (Zhou et al., 2021). Cumulative Productivity pada PC Big Digger merupakan konsep yang menggambarkan peningkatan secara bertahap dalam efisiensi dan output kerja dari waktu ke  waktu.  Hal  ini  penting  karena  mencerminkan  akumulasi  dari  berbagai  faktor  yang
berkontribusi terhadap peningkatan produktivitas perusahaan tersebut secara keseluruhan (Liu et al., 2023).
Optimasi  Monitoring  Control  menjadi  krusial  dalam  upaya  meningkatkan Cumulative  Productivity  (CP)  perusahaan.  Pertama,  dengan  sistem  Monitoring  Control yang optimal, perusahaan dapat memperoleh visibilitas real-time terhadap seluruh proses operasional.  Informasi  yang  akurat  dan  langsung  ini  memungkinkan  manajemen  untuk mengidentifikasi  dan  mengatasi  potensi  masalah  secara  proaktif,  mengurangi  risiko downtime yang merugikan produktivitas (Salwa & Nasution, 2024). Kedua, optimasi ini mendukung  penggunaan  sumber  daya  yang  lebih  efisien.  Dengan  memantau  secara terperinci penggunaan tenaga kerja, peralatan, dan material, perusahaan dapat menghindari pemborosan  dan  mengoptimalkan  efisiensi  produksi.  Ketiga,  sistem  yang  terintegrasi mendukung strategi pemeliharaan preventif yang lebih baik  (Detasari et al., 2020). Data yang terkumpul secara  teratur membantu  perencanaan  perawatan  rutin  dan  peningkatan, mengurangi gangguan operasional yang tidak terduga. Keempat, dengan analisis data yang akurat, perusahaan dapat mengambil keputusan berbasis bukti dan merespons perubahan pasar dengan lebih cepat dan tepat. Ini tidak hanya meningkatkan responsivitas perusahaan tetapi  juga  memungkinkan  mereka  untuk  mengoptimalkan  strategi  operasional  secara proaktif (Zhang et al., 2024).
Pengoptimalan  Monitoring  Control  juga  dapat  mengurangi  risiko  downtime  yang mahal  dan  tidak  terduga.  Dengan  sistem  yang  terintegrasi  dengan  baik,  tim  operasional dapat mendapatkan informasi yang akurat dan dapat diandalkan tentang kondisi mesin dan lingkungan  kerja  secara  langsung.  Hal  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk  melakukan perawatan  preventif  yang  lebih  efisien,  merencanakan  pemeliharaan  rutin  dengan  lebih baik, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya operasional secara keseluruhan (Robi, 2023).
Optimasi  Monitoring  Control  dalam  konteks  PC  Big  Digger  dapat  membawa manfaat yang substansial bagi produktivitas dan efisiensi operasional perusahaan tambang. Dengan  mengembangkan  aplikasi  Dashboard  Monitoring  dan  Kontrol  Desain  Tambang (MOCODESTA),  perusahaan  dapat  meningkatkan  kemampuan  untuk  mengawasi  dan mengontrol proses tambang secara lebih efektif. Aplikasi ini memungkinkan pengumpulan data real-time tentang kinerja operasional, kondisi peralatan, dan progress proyek tambang, yang vital untuk pengambilan keputusan yang cepat dan tepat.
Adapun Aplikasi Dashboard Monitoring Dan Kontrol Desain Tambang merupakan aplikasi yang dibangun ( deploy ) dengan bahasa pemrograman dan telah dihosting sehingga berbasis WEB ( Web-Based Application ) yang dapat diakses melalui web browser seperti Chrome, Edge, Mozilla Firefox, Safari, Opera Mini dan web browser lainnya yang umum digunakan.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga  sudah  dikembangkan  dan  terintegrasi  dengan Aplikasi  Android.  Lebih  lanjut,  Aplikasi  Dashboard  Monitoring  Dan  Kontrol  Desain Tambang tersebut dapat dijalankan dengan berbagai jenis perangkat unit seperti Desktop (PC & Laptop), Tablet atau Mobile Phone yang terhubung dengan jaringan internet.
Selain  meningkatkan  efisiensi  operasional,  pengembangan  aplikasi  seperti MOCODESTA juga memiliki potensi untuk menghasilkan keuntungan tambahan. Dengan mempertimbangkan pendaftaran sebagai Hak Atas Kekayaan Intelektual (HaKI) melalui Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual  (DJKI),  perusahaan  dapat  memanfaatkan  nilai komersial  dari  teknologi  yang  dikembangkan.  Selanjutnya,  melalui  monetisasi  aplikasi, baik melalui iklan seperti Google AdSense atau penjualan langsung di platform aplikasi seperti  Google  Play,  perusahaan  dapat  memperoleh  pendapatan  tambahan  dari  solusi teknologi mereka.
Secara  keseluruhan,  pengembangan  dan  optimasi  Monitoring  Control  dengan aplikasi  seperti  MOCODESTA  tidak  hanya  meningkatkan  kinerja  operasional  PC  Big Digger,  tetapi  juga  membuka  peluang  untuk  inovasi  dan  pertumbuhan  bisnis  yang berkelanjutan.  Dengan  fokus  pada  efisiensi,  efektivitas,  dan  potensi  keuntungan, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah strategis untuk meningkatkan posisi mereka dalam industri tambang yang kompetitif.
Dengan  demikian,  penggunaan  aplikasi  MOCODESTA  memiliki  dampak  positif yang signifikan terhadap peningkatan produktivitas kumulatif PC Big Digger. Dengan fitur monitoring dan kontrol yang dioptimalkan, aplikasi ini memungkinkan pemantauan real- time  terhadap  kinerja  alat,  identifikasi  cepat  terhadap  potensi  masalah  operasional,  dan respons  yang  efektif  terhadap  tantangan  yang  muncul.  Ini  membantu  meningkatkan efisiensi  operasional  secara  keseluruhan  dengan  mengurangi  downtime  dan memaksimalkan  penggunaan  sumber  daya.  Dengan  demikian,  MoCoDeSta  tidak  hanya mendukung peningkatan produktivitas sehari-hari, tetapi juga menciptakan dasar yang kuat untuk pencapaian target kinerja jangka panjang dalam lingkungan tambang yang dinamis.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa data Plan Productivity All Big Digger (Loader) PPA  yang  ada  pada  PIT  2  memperlihatkan  peningkatan  signifikan  setelah  dilakukan perbaikan melalui Optimasi Monitoring Control dengan Aplikasi Mocodesta. Pada bulan Juni, kumulatif produktivitas PC Big Digger meningkat sebesar 92,04%, dan pada bulan Juli,  peningkatannya  mencapai  92,78%.  Aplikasi  Mocodesta  terbukti  efektif  dalam meningkatkan  kumulatif  produktivitas  PC  Big  Digger.  Aplikasi  ini  membantu  operator dalam  mengoptimalkan  kinerja  PC  Big  Digger,  menghemat  waktu,  dan  meningkatkan efisiensi  kerja.  Sehingga  dengan  bantuan  aplikasi  ini,  proses  monitoring  dan  kontrol menjadi  lebih  terstruktur  dan  mudah  diakses  kapan  saja,  sehingga  memungkinkan penyesuaian yang cepat dan tepat untuk mencapai produktivitas yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini, M., Sari, I., & Astuti, D. (2024). Pengaruh Motivasi Dan Semangat Kerja Karyawan Dalam  Upaya  Meningkatkan  Produktivitas  Pada  PT.  X  Jakarta. Jurnal  Maneksi (Management Ekonomi Dan Akuntansi) , 13 (1), 67–71.
Alawee, W. H., Al-Haddad, L. A., Dhahad, H. A., & Al-Haddad, S. A. (2024). Predicting the  cumulative  productivity  of  a  solar  distillation  system  augmented  with  a  tilted absorber panel using machine learning models. Journal of Engineering Research .
Detasari,  D.  A.,  Ridwan,  A.  Y.,  &  Santosa,  B.  (2020).  Perancangan  Sistem  Real  Time Monitoring Stock Berbasis Teknologi Rfid (Studi Kasus Di Pt Tmmin Plant Sunter 1). EProceedings of Engineering , 7 (2). Fatchurochman,  N.  A.  (2022). Pengaruh  Total  Quality  Management  (Tqm)  Terhadap Kinerja Perusahaan (Studi Kasus: Umkm Makanan Di Kabupaten Temanggung) . Herwan,  J., Misaka,  T.,  Furukawa,  Y.,  Ogura,  I., &  Komoto,  H.  (2023).  A  proposal for improving  production  efficiency  of  existing  machining  line  through  a  hybrid monitoring and optimisation process. International Journal of Production Research , 61 (16), 5392–5410.
Liu, L., Guan, J., Zheng, J., Wang, Y., Han, W., & Liu, Y. (2023). Cumulative effects of drought  have  an  impact  on  net  primary  productivity  stability  in  Central  Asian grasslands. Journal of Environmental Management , 344 , 118734. Padang, N. S. (2021). Analisis Efesiensi Anggaran Dan Realisasi Biaya Operasional Pada Cv Solata Travel. Jurnal Ulet (Utility, Earning And Tax) , 5 (2), 83–100. Rahman,  A.,  Triayudi,  A.,  &  Mardiani,  E.  (2023).  Pengembangan  E-Restaurant Menggunakan Metode Scrum untuk Meningkatkan Kualitas Pelayanan. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) , 7 (2), 255–261.
Robi, J. R. (2023). Optimalisasi Fungsi Power Meter Sebagai Sistem Monitoring Dan Early Warning System-Peringatan Dini Pada Titik Kerawanan Di Sistem Kelistrikan Untuk Mencegah Gangguan Dan Meningkatkan Awareness Operator Sistem. Jurnal Energi
Dan Ketenagalistrikan , 1 (1), 47–63.
Safitri,  V.  A.,  Sari,  L.,  &  Gamayuni,  R.  R.  (2020).  Research  and  Development  (R&D), environmental investments, to eco-efficiency, and firm value. The Indonesian Journal of Accounting Research , 22 (3).
Salwa,  R., &  Nasution, M.  I.  P.  (2024).  Inovasi  Bisnis  Organisasi Melalui  Pemanfaatan Sistem Dan Teknologi Informasi. CEMERLANG: Jurnal Manajemen Dan Ekonomi Bisnis , 4 (1), 21–31.
Sapitri, R., Helmi, A. S., & Nalendra, M. A. S. (2022). Peningkatan Kesadaran Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) untuk Pekerja Usia 30 Tahun keatas dengan Televison Commercial dan Poster. JURNAL LOGISTICA , 1 (1), 24–29. Xiang,  Z.  T.,  &  Chin,  J.  F.  (2021).  Implementing  total  productive  maintenance  in  a manufacturing small or medium-sized enterprise. Journal of Industrial Engineering and Management (JIEM) , 14 (2), 152–175. Zhang, H., Wang, A., Xiao, W., Mi, S., Hu, L., Brito, L. F., Guo, G., Yan, Q., Chen, S., & Wang,  Y.  (2024).  Genetic  parameters  and  genome-wide  association  analyses  for lifetime productivity in Chinese Holstein cattle. Journal of Dairy Science .
Zhou,  L.,  Wang,  Y.,  Jia,  Q.,  &  Zhou,  G.  (2021).  Increasing  temperature  shortened  the carbon uptake period and decreased the cumulative net ecosystem productivity in a maize cropland in Northeast China. Field Crops Research , 267 , 108150.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.