Analisis Produktivitas Proses Produksi Gondorukem Menggunakan Metode Objective Matrix (OMAX) di PT.
XYZ
Nadya Syafa Kamila 1* , Fakhrina Fahma 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami No. 36A, Jebres, Surakarta, 57126, Indonesia
Email: nadyasyafa4202@student.uns.ac.id 1 , fakhrinafahma@staff.uns.ac.id 2

## Abstrak
Persaingan  industri  yang  semakin  ketat  menyebabkan  perlunya  dilakukan  pengukuran  produktivitas  agar perusahaan dapat meningkatkan performansinya  di segala aspek. Pengukuran produktivitas pada perusahaan perlu  dilakukan  untuk  menilai  kinerja  perusahaan  secara  objektif  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  produktivitas  perusahaan,  sehingga perusahaan  dapat  berupaya  untuk  meningkatkan  kinerja perusahaan  di  masa  mendatang.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  produktivitas proses produksi gondorukem di PT. XYZ menggunakan metode Objective Matrix (OMAX). Langkah-langkah pengukuran  produktivitas  dengan  metode  OMAX  meliputi  penentuan  kriteria  dan  rasio  performansi, penentuan  skala  performansi,  penentuan score,  weight ,  dan value ,  serta  perhitungan  indikator  performansi. Terdapat  tiga kriteria  yang  diukur  pada  penelitian ini,  yaitu  kriteria efektivitas  produksi, kriteria  pemakaian energi  listrik,  dan  kriteria  pemakaian  bahan  baku.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  terdapat  6  bulan  dengan performa yang tergolong kurang untuk kriteria pertama (46%), 4 bulan performa kurang untuk kriteria kedua (31%),  dan  3  bulan dengan  performa kurang  untuk  kriteria ketiga (23%).  Analisis  produktivitas  perusahaan menunjukkan  kenaikan  nilai  produktivitas  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Februari  ke  Maret  sebesar  82%  dan penurunan nilai produktivitas terbesar terjadi pada bulan November dgan indeks produktivitas sebesar -32%. Jika  dilihat  dari  nilai  produktivitasnya,  nilai  tertinggi  dicapai  pada  bulan  Desemenber  dengan  nilai  6,85, sedangkan nilai terendah dicapai pada bulan Agustus dengan nilai 0,45.
Kata kunci : Objective Matrix , Pairwise Comparison , Pengukuran Produktivitas

## Abstract
The increasingly fierce industry competition causes the need for productivity measurements to be carried out so  that  companies  can  improve  their  performance  in all  aspects. Measuring  the  productivity of a  company needs to be done to evaluate the company's performance objectively as well as identify the factors that influence the company’s productivity so that the company can strive to improve the company’s performance in the future. This study aims to measure the level of productivity of the gondorukem production process at PT. XYZ  using the  Objective  Matrix  (OMAX)  method.  The  steps  for  performing  the  OMAX  method  include  determining performance  criteria  and ratios, determining performance  scales, determining  scores,  weights,  and  values, and calculating performance indicators. Three criteria are measured in this study: production effectiveness, electrical energy consumption, and raw materials consumption. The results of this study show that there are 6 months  of  poor  performance  for  the  first  criterion  (46%),  4  months  of  poor  performance  for  the  second criterion  (31%),  and  3  months  of  poor  performance  for  the  third  criterion  (23%).  Analysis  of  company productivity shows that the highest increase in productivity value occurred in February to March by 82% and the  largest  decrease  in  productivity  value  occurred  in  November  with  a  productivity  index  of  -32%.  When viewed from the productivity value, the highest value was achieved in December with a value of 6.85, while the lowest value was achieved in August with a value of 0.45.
Keywords : Objective Matrix, Pairwise comparison, Productivity measurement

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  terjadinya  perubahan  dan perkembangan industri yang pesat, persaingan antar industri  semakin  tinggi.  Persaingan  tersebut menuntut perusahaan untuk dapat selalu meningkatkan  performansinya  di  segala  aspek. Salah  satu  faktor  penting  bagi  perusahaan  dalam
meningkatkan  performansi  yang  berpengaruh kepada kemajuan  perusahaan  adalah  produktivitas. Produktivitas  dapat  menjadi  salah  satu  indikator penilaian  dan  pengukuran  untuk  meningkatkan kinerja  perusahaan.  (Supriyadi  &  Suryadiredja, 2020).  Pada  dasarnya,  konsep  produktivitas mencakup  daya  guna  (efisiensi)  dan  hasil  guna
(efektivitas).  Efisiensi  merupakan  ukuran  yang menunjukkan  seberapa  optimal  sumber  daya digunakan  dalam  proses  produksi,  sedangkan efektivitas  merupakan  derajat  pencapaian  dari sistem produksi. (R. A. A. Sirait et al., 2018). Upaya untuk  meningkatkan  produktivitas  perusahaan secara  terus-menerus  dapat  dilakukan  dengan sebuah siklus produktivitas  yang terdiri dari empat tahap,  meliputi  pengukuran  produktivitas,  evaluasi produktivitas,  perencanaan  produktivitas,  dan peningkatan  produktivitas.  (Syarifuddin  &  Yani, 2014)
PT. XYZ adalah industri kimia yang mengolah bahan baku getah pinus menjadi produk gondorukem, terpentin, dan produk-produk derivatnya.  Sebagai  pabrik  gondorukem  dan terpentin  terbesar  di  Asia  Tenggara,  perusahaan dituntut  untuk  bersaing  dengan  negara-negara penghasil gondorukem dan terpentin di dunia seperti China dan Brazil dalam memenuhi permintaan pasar internasional yang tinggi. Hal tersebut menuntut PT. XYZ  untuk  dapat  menjalankan  proses  produksi secara efektif dan efisien.
Sejauh ini, pengukuran kinerja yang dilakukan oleh  PT.  XYZ  hanya  berfokus  pada  pencapaian target  produksi  untuk  mencapai  target  pendapatan perusahaan. Pengukuran kinerja dinilai masih belum maksimal  untuk  dapat  menggambarkan  kondisi perusahaan secara keseluruhan karena tidak memuat informasi terkait upaya dalam meningkatkan kinerja perusahaan  di  masa  mendatang.  Oleh  karena  itu, diperlukan suatu pengukuran terhadap produktivitas perusahaan  dengan  menggunakan  metode  yang dapat menilai kinerja pada setiap bagian perusahaan secara objektif dan menyeluruh sekaligus mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas perusahaan.
Terdapat beberapa model yang dapat digunakan untuk melakukan pengukuran produktivitas, antara lain Objective Matrix (OMAX), Craig-Harris  Model ,  dan American Productivity  Center (APC).  OMAX merupakan sebuah  model  pengukuran  produktivitas  yang diciptakan oleh Prof. James L. Riggs OMAX dengan menggunakan  indikator  pencapaian  dan  sebuah prosedur  pembobotan  untuk  memperoleh  indeks produktivitas  total.  (Afifi  et  al.,  2015)  Metode OMAX memiliki kelebihan dalam mengintegrasikan
kegiatan
perencanaan, pengukuran, penilaian dan peningkatan produktivitas. Adanya hasil rasio dalam metode ini dapat  digunakan  sebagai  indikator  keberhasilan yang telah dicapai dan indikator dalam merencanakan  pencapaian  tingkat  produktivitas  di masa mendatang. (Supriyadi & Suryadiredja, 2020).
Dibandingkan dengan metode lainnya, pada metode OMAX  dapat  dimasukkan  pertimbangan  pihak manajemen  dalam  penentuan  bobot  sesuai  dengan kondisi  perusahaan  sehingga  penilaian  akan  lebih objektif dan fleksibel (Nurmaydha, 2017).
Dalam  perhitungan  OMAX,  diperlukan  suatu alat  untuk  menentukan  bobot  dari  indikator produktivitas  yang  akan  dinilai.  Penentuan  bobot dalam penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  pada  tahun 1970.  AHP  merupakan  suatu  teori  pengukuran melalui  perbandingan  berpasangan  dan  bergantung pada  penilaian  para  ahli  untuk  menentukan  skala prioritas  antar  kriteria.  (Saaty,  2008).  Matriks perbandingan  berpasangan  akan  membandingkan dua  (sepasang)  alternatif  berdasarkan  satu  kriteria dan  menunjukkan  nilai  kepentingannya  sehingga diperoleh  prioritas  bagi  setiap  unsur  pada  tingkat hirarki. (Fadila, 2018). Untuk mengukur produktivitas  tiap  indikator,  OMAX  menggunakan Traffic  Light  System (TLF),  yaitu  alat  yang  dapat mengidentifikasi  baik  buruknya  pencapaian  dari setiap  indikator  pada  periode  tertentu  (M.  Sirait,
2020)
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai pengukuran  produktivitas  dengan  metode  OMAX mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan ketidaktercapaian indeks produktivitas perusahaan. Pengukuran produktivitas pada bagian produksi Sari Roti PT Nippon Indosari Corpindo,  Tbk  berhasil  mengidentifikasi  4  faktor yang  menjadi  permasalahan  produktivitas,  yaitu faktor  material,  manusia,  mesin,  dan  lingkungan. Evaluasi  produktivitas  parsial  dan  produktivitas total  yang  dilakukan  mampu  mengidentifikasi permasalahan  produktivitas  sehingga  dihasilkan usulan perbaikan produktivitas yang dapat mengurangi  pemborosan  dalam  aspek  bahan  baku, jam  man  hour,  bahan  bakar,  dan  energi  listrik. (Hamidah  et  al.,  2013).  Pada  penelitian  lainnya, perbaikan  evaluasi  hasil Objective  Matrix dengan menggunakan  metode Fault  Tree  Analysis (FTA) mampu  meningkatkan  produktivitas  PT.  Hamson Indonesia  yang  memproduksi  pipa  pompa  air sebesar 124,38% pada tahun 2016. (Pakpahan et al., 2016). Walaupun pengukuran produktivitas menggunakan  metode  OMAX  telah  banyak dilakukan,  tetap  akan  berbeda  jika  dilakukan  pada perusahaan  dengan  karakteristik  berbeda.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  akan  mengambil  studi kasus  pada  industri  kimia  dengan  menggunakan  3 kriteria  performansi,  yaitu  efektivitas  produksi, pemakaian  energi  listrik,  dan  pemakaian  bahan baku.
Berdasarkan  efektivitas  metode Objective Matrix (OMAX) dalam pengukuran produktivitas di berbagai  sektor  usaha,  penelitian  ini  bertujuan mengetahui  tingkat  produktivitas  pada  produksi gondorukem  di  PT.  XYZ  dengan  menggunakan metode OMAX.

## 2. Metode Penelitian
Secara  garis  besar,  penelitian  ini  terbagi menjadi 4 tahap, yaitu tahap identifikasi awal, tahap pengumpulan  dan  pengolahan  data,  tahap  analisis, serta tahap kesimpulan dan saran. Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Pengukuran  produktivitas  dilakukan  dengan menggunakan  metode Objective  Matrix (OMAX).
OMAX  merupakan  suatu  metode  pengukuran kinerja  dengan menggunakan indikator  pencapaian dan suatu prosedur pembobotan untuk memperoleh indeks  produktivitas  total.  (Effendy  et  al.,  2021). Pengukuran  produktivitas  dinilai  pada  bagian produksi gondorukem menggunakan data perusahaan tahun 2021. Data yang digunakan untuk pengukuran  produktivitas  terdiri  dari  data  jumlah produksi  aktual,  rencana  produksi,  pemakaian energi listrik, dan pemakaian bahan baku. Data-data tersebut  kemudian  diolah  dengan  menggunakan metode OMAX dengan tahapan meliputi penentuan kriteria  dan  rasio  performansi,  penentuan  skala performansi,  penentuan score,  weight, dan value ,
serta perhitungan indikator performansi. (Burhan & Wijayanti, 2011) (Tania & Ulkhaq, 2015) (Anwar et al., 2017)
Penentuan  kriteria  dilakukan  melalui  proses diskusi  dan  pengisian  kuesioner  oleh  Supervisor Perencanaan,  PPIC,  Kesisteman,  dan  IT  PT.  XYZ. Penentuan  kriteria  mengacu  pada  indikator- indikator  produktivitas  menurut  Gasperz  (1998) dalam (Rumapea, 2017). Kriteria yang akan diukur pada  penelitian  ini  adalah  kriteria  efektivitas produksi  (Kriteria  1),  kriteria  pemakaian  energi listrik  (Kriteria  2),  dan  kriteria  pemakaian  bahan baku  (Kriteria  3).  Kemudian,  kriteria  tersebut diubah  dalam  bentuk  rasio  untuk  menunjukkan tingkat produktivitas.
Skala  performansi  dapat  terbagi  ke  dalam  3 level, yaitu:
- Level  3  merupakan  tingkat  kinerja  rata- rata.  Nilai  level  3  dapat  diperoleh  dengan persamaan 1.
𝜇 = 1 12 ∑ 𝑥𝑖 12 𝑖=1 (1)
Keterangan:
µ  = Rata – rata rasio tiap kriteria yang diukur n  = Jumlah data xi  = Rasio kriteria ke-i
- Level  10  merupakan  tingkat  kinerja tertinggi yang diperoleh dengan persamaan batas kendali atas.
- Level 0 merupakan tingkat kinerja terendah yang  diperoleh  dengan  persamaan  batas
kendali bawah. Level  10  dan  0  dapat  dicari  dengan menggunakan persamaan 1 sampai persamaan 5. 𝐵𝐾𝐴 =  𝜇 + 𝑘 𝜎 (1) 𝐵𝐾𝐵 =  𝜇 − 𝑘 𝜎 (2)
𝜎 =   √ ∑(𝑥𝑖 − 𝜇) 2 𝑛 (3)
𝐷𝐴 = 𝜎 𝜇 𝑋 100% (4) 𝐶𝐿 =  100% − 𝐷𝐴 (5) Keterangan: BKA = Batas Kendali Atas BKB = Batas Kendali Bawah DA = Degree of Accuracy CL = Confidence level µ = Rata-rata rasio tiap kriteria n = Jumlah data σ = Standar Deviasi k = Konstanta
Nilai k adalah 1 jika nilai CL terletak antara 0%
≤ CL ≤ 68%; k adalah 2 jika terletak pada 68% < CL
≤  95%;  dan  k adalah  3  bila nilai  CL  terletak  pada 95% < CL ≤ 99%. (Hamidah et al., 2013)
Setelah  ditentukan  kinerja  rata-rata,  tertinggi, dan  terendah,  kemudian  dijadikan  standar  interval untuk  setiap  tingkat  kinerja  yang  disebut  nilai produktivitas  aktual.  Nilai  produktivitas  aktual diperoleh  dari  hasil  interpolasi  pada  persamaan  6 dan persamaan 7.
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 (1 − 2) = 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙 3 − 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙 0 3 − 0 (6) 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 (4 − 9) = 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙 10 − 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙 3 10 − 3 (7)
Score adalah  level  yang  menunjukkan keberadaan nilai  pengukuran  produktivitas. Weight menunjukkan kepentingan tiap kriteria produktivitas terhadap  total  produktivitas.  Besarnya  bobot ditentukan  dengan  pengolahan  data  kuesioner Analytical Hierarchy Process (AHP) menggunakan metode pairwise  comparison . Value adalah  hasil perkalian  antar  skor  dan  bobot  pada  kriteria  yang diukur.  Perhitungan  indikator  perfomansi  meliputi (Hamidah et al., 2013):
- Current , yaitu hasil
pengukuran
produktivitas  periode  saat  ini  yang diperoleh  dari  penjumlahan value masing- masing kriteria
- Previous , yaitu hasil pengukuran produktivitas sebelumnya
- Index , yaitu merupakan indikasi perubahan produktivitas  yang  terjadi  di  perusahaan. Nilai index produktivitas  (IP)  dapat dicari dengan persamaan 9.
𝐼𝑃     = 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 − 𝑃𝑟𝑒𝑣𝑖𝑜𝑢𝑠 𝑃𝑟𝑒𝑣𝑖𝑜𝑢𝑠 𝑥 100% (9) 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Penentuan Kriteria Performansi
Performansi  adalah  rasio  produktivitas  tiap periode  pengukuran  yang  diperoleh  dengan membagi  input  dengan  output  masing-masing kriteria. Tabel 1 menyajikan rasio performansi yang menjadi  kriteria  dalam  pengukuran  produktivitas. Kriteria 1 adalah rasio antara jumlah produksi aktual (output  produk  yang  dihasilkan)  dengan  rencana produksi  setiap  bulannya.  Kriteria  2  adalah  rasio antara jumlah produksi aktual (output produk yang dihasilkan)  dengan  total  pemakaian  energi  listrik (kWh)  setiap  bulannya.  Kriteria  3  adalah  rasio antara jumlah produksi aktual (output produk yang dihasilkan)  dengan  pemakaian  bahan  baku,  yaitu getah yang dimasak setiap bulannya.
Tabel 1 . Kriteria Performansi Produktivitas
Periode Efektivitas Produksi (ton/ton) Pemakaian Energi Listrik (ton/kWh) Pemakaian Bahan Baku (ton/ton)
Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Januari 0.230 0.00803 0.715 Februari 0.217 0.00988 0.730 Maret 0.375 0.00944 0.734 April 0.781 0.00936 0.734 Mei 0.827 0.00989 0.732 Juni 0.721 0.00916 0.749 Juli 0.730 0.00978 0.739 Agustus 0.663 0.01024 0.742 September 0.887 0.01041 0.751 Oktober 1.238 0.00960 0.751 November 1.023 0.00959 0.743 Desember 3.017 0.01208 0.735

## 3.2 Penentuan Skala Performansi
Langkah selanjutnya adalah menentukan skala performansi. Tabel 2 menyajikan nilai produktivitas masing-masing kriteria pada level 3, level 10, dan level 0.
Tabel 2 . Penentuan Skala Performansi Kriteria Level 3 Level 10 (BKA) Level 0 (BKB) Kriteria 1 0.892 1.627 0.158 Kriteria 2 0.00979 0.01167 0.00791 Kriteria 3 0.738 0.769 0.707
Tabel 3 menyajikan nilai interval level 1-2 dan 4-9  untuk  masing-masing  kriteria  yang  diperoleh melalui persamaan (7) dan (8).
Tabel 3 . Nilai level 1-2 dan 4-9 Tiap Kriteria
Level Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 9 1.522 0.01140 0.764 8 1.417 0.01113 0.760 7 1.312 0.01086 0.755 6 1.207 0.01059 0.751 5 1.102 0.01033 0.747 4 0.997 0.01006 0.742 3 0.892 0.00979 0.738 2 0.647 0.00916 0.727 1 0.403 0.00854 0.717 3.3 Perhitungan Score, Weight, dan Values Pembobotan setiap
kriteria dengan menggunakan metode pairwise comparison . Langkah-langkah yang dilakukan meliputi membuat matriks  perbandingan  berpasangan,  menjumlahkan nilai setiap kolom pada matriks, menghitung matriks
normalisasi perbandingan berpasangan, menghitung nilai eigen  vector ,  dan  uji  konsistensi.  Parameter dari  uji  konsistensi  adalah  sebuah  matriks perbandingan akan dikatakan konsisten apabila hasil uji  konsistensinya  lebih  kecil  atau  sama  dengan 10%. (Rumapea, 2017). Berdasarkan hasil pengolahan  data,  diperoleh nilai Consistency Ratio (CR) adalah 0,00606 sehingga proses perbandingan berpasangan  setiap  indikator  produktivitas  sudah konsisten.  Bobot  untuk  masing-masing  kriteria ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pembobotan Tiap Kriteria Kriteria Bobot % Kriteria 1 0,4899 49% Kriteria 2 0,0594 6% Kriteria 3 0,4507 45% Jumlah 1 100% Selanjutnya,  dilakukan  pengukuran  nilai produktivitas pada setiap periode dengan menggunakan  tabel Objective  Matrix .  Tingkat kinerja  untuk  masing-masing  kriteria  dipilih berdasarkan  selisih  terkecil  dari  nilai  level  dan performansi.  Gambar  1  menunjukkan  contoh pengukuran  produktivitas  pada  bulan  Desember. Kolom  berwarna  kuning  adalah  level  pencapaian masing-masing  kriteria  di  bulan  Desember. Misalnya,  nilai  performansi  pada  rasio  1  adalah 3,017 dan mendekati level 10, sehingga score untuk kriteria  1  pada  bulan  Desember  adalah  10.  Nilai value dapat diperoleh dengan mengkalikan  skor 10 dengan  bobot  0.490.  Sehingga,  jumlah  nilai produktivitas untuk minggu pertama adalah 6.845.
Gambar 2. Nilai Produktivitas Bulan Desember
3.4 Perhitungan Indeks Produktivitas
Untuk mengetahui  performansi  setiap  kriteria sepanjang periode 2021, dilakukan rekapitulasi dan penggolongan dengan tiga kategori penilaian. Level 0-2  diberi  warna  merah  dan  performansi  bulan tersebut  dianggap  kurang.  Level  3-6  diberi  warna
kuning  dan  performansi  dianggap tergolong  cukup baik. Sedangkan untuk level 7-10 diberi warna hijau dan performansi bulan tersebut dianggap tergolong baik.
Tabel 5. Rekapitulasi Level Kriteria Periode Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Januari 0 0 1 Februari 0 3 2 Maret 1 2 3 April 3 2 3 Mei 3 3 2 Juni 2 2 5 Juli 2 3 3 Agustus 2 4 4 September 3 5 6 Oktober 6 3 6 November 4 3 4 Desember 10 10 3
Berdasarkan tabel 5, dapat dilihat bahwa untuk kriteria 1, performansi tertinggi dicapai pada bulan Desember. Pada bulan Desember, rencana produksi tergolong rendah dan produksi aktual cukup tinggi, sehingga  nilai  performansinya  mencapai  level  10. Sedangkan nilai performansi terendah dicapai pada bulan  Januari  dan  Februari  di  level.  Pada  bulan Januari, rencana awalnya adalah 457,526 ton namun hanya  dapat  diproduksi  105,120  ton.  Pada  kedua bulan  tersebut,  rencana  produksi  tidak  mampu direalisasikan  oleh  perusahaan  dan  menyebabkan nilai performansi menjadi rendah. Untuk kriteria 2, performa  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Desember. Walaupun  nilai  penggunaan  listriknya  tergolong tinggi, tetapi produksi aktual pada bulan Desember tergolong cukup tinggi, sehingga nilai performansinya  tinggi.  Untuk  performa  terendah terjadi pada bulan Januari dengan level performansi 0  di  mana  jumlah  produksi  aktualnya  berada  di bawah rata-rata. Untuk kriteria 3, performa tertinggi terjadi  pada  bulan  September  dan  Oktober  yaitu mencapai  level  6.  sehingga,  diketahui  bahwa terdapat  6  performa  kurang  pada  kriteria  1,  4 performa kurang pada kriteria 2, 3 performa kurang pada kriteria 3 dengan total keseluruhan terdapat 13 performa kurang.
Perhitungan  indeks  produktivitas  dilakukan untuk mengetahui adanya kenaikan atau penurunan selama  periode  pengukuran.  Indeks  produktivitas dapat  diperoleh  dengan  membagi  selisih  nilai produktivitas  periode  saat  ini  dan  periode sebelumnya dengan nilai produktivitas sebelumnya, seperti  pada  persamaan  (9).  Nilai  produktivitas
K1 K2
K3 Efektivitas Listrik Bahan baku 3,017 0,01208 0,735 Level 10 1,627 0,01167 0,769 9 1,522 0,01140 0,764 8 1,417 0,01113 0,760 7 1,312 0,01086 0,755 6 1,207 0,01059 0,751 5 1,102 0,01033 0,747 4 0,997 0,01006 0,742 3 0,892 0,00979 0,738 2 0,647 0,00916 0,727 1 0,403 0,00854 0,717 0 0,158 0,00791 0,707 10 10 3 0,490 0,05937 0,451 4,899 0,59374 1,352 Cukup Kurang Score Weight Value
Total
6,845 Kriteria Keterangan Performansi Baik
adalah  pencapaian  perusahaan  untuk  setiap  rasio pada  periode  tertentu  yang  diperoleh  dengan mengalikan  skor  aktual  pada  rasio  tertentu  dengan bobot  rasio  tersebut.  Tabel  5  menunjukkan  nilai indeks  produktivitas  periode  Januari  –  Desember 2021.
Tabel 6. Indeks Produktivitas Periode Nilai Produktivitas Indeks Produktivitas Januari 0.45 Februari 1.08 8% Maret 1.96 82% April 2.94 50% Mei 2.55 -13% Juni 3.35 31% Juli 2.51 -25% Agustus 3.02 20% September 4.47 48% Oktober 5.82 30% November 3.94 -32% Desember 6.85 74%
Gambar 3. Grafik Indeks Produktivitas
Gambar 3 merupakan grafik indeks produktivitas pada tahun 2021. Pada bulan Februari, terjadi  kenaikan  indeks  produktivitas  sebesar  8%. Kemudian pada bulan Maret mengalami peningkatan  yang  cukup  besar  yaitu  82%  yang disebabkan karena pencapaian kriteria 1 dan kriteria 3  jauh  lebih  baik  pada  bulan  Maret.  Pada  bulan April, indeks produktivitas mengalami peningkatan sebesar  50%  dikarenakan  peningkatan  level  di kriteria 1. Pada bulan Mei, terjadi penurunan sebesar -13%  dikarenakan  penurunan level  pada  kriteria  3. Pada  bulan  Juni,  indeks  produktivitas  mengalami peningkatan  kembali  sebesar  31%,  namun  pada bulan selanjutnya yaitu Juli terjadi penurunan indeks produktivitas sebesar  -25%, karena pada bulan Juli terjadi  penurunan  level  pada kriteria  3 dari level  5 menjadi level 3. Pada bulan Agustus kembali terjadi peningkatan sebesar 23% akibat pencapaian level di
kriteria 2 dan 3 lebih tinggi dari sebelumnya. Selama dua  bulan  selanjutnya  yaitu  bulan  September  dan Oktober, terjadi kenaikan indeks produktivitas yaitu sebesar 45% dan 30%. Pada bulan November terjadi penurunan kembali sebesar -32% karena pencapaian level  di  kriteria  1  dan  3  mengalami  penurunan dibandingkan bulan sebelumnya. Kemudian indeks produktivitas  meningkat  cukup  signifikan  yaitu sebesar  74%  pada  bulan  Desember  yang  berhasil mencapai level 10 pada kriteria 1 dan 3.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan dalam mengukur produktivitas proses produksi gondorukem menggunakan metode Objective Matrix (OMAX), dapat diketahui terdapat 6  bulan  dengan  performa  yang  tergolong  kurang untuk  kriteria  pertama  (46%),  4  bulan  performa kurang  untuk  kriteria  kedua  (31%),  dan  3  bulan dengan  performa  kurang  untuk  kriteria  ketiga (23%).  Sehingga  kriteria  dengan  akumulasi performa  yang  tergolong  kurang  paling  banyak terjadi pada kriteria 1 yaitu efektivitas produksi.
Berdasarkan  grafik  indeks  produktivitas,
produktivitas perusahaan masih tergolong fluktuatif setiap  bulannya.  Kenaikan  nilai  produktivitas tertinggi  terjadi  pada  bulan  Februari  ke  Maret sebesar 82%. Sedangkan penurunan nilai produktivitas terbesar terjadi pada bulan November dengan  indeks  produktivitas  sebesar  -32%.  Jika dilihat  dari  nilai  produktivitasnya,  nilai  tertinggi dicapai  pada  bulan  Desember  dengan  nilai  6,85, sedangkan  nilai  terendah  dicapai  pada  bulan Agustus dengan nilai 0,45.
Dengan teridentifikasinya kriteria yang mempengaruhi produktivitas melalui metode OMAX diharapkan perusahaan  dapat  lebih memperhatikan  terkait  proses  penentuan  target produksi  dengan mempertimbangkan  kemampuan karyawan  dan  kondisi  produksi  untuk  dapat memenuhi target perusahaan. Sehingga, perusahaan dapat mencapai produktivitas yang maksimal.
Penulis  menyadari  bahwa  pada  penelitian  ini data input yang digunakan masih terbatas pada hasil produksi aktual gondorukem dalam ton. Oleh karena itu,  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan perhitungan produktivitas yang lebih komprehensif dengan  memperkaya  kriteria  yang  dijadikan  acuan pengukuran produktivitas dalam perusahaan, seperti jam  kerja  mesin  dan  karyawan.  Selain  itu,  dapat dilakukan eksplorasi metode-metode analisis pengukuran kinerja lainnya supaya didapatkan hasil perbandingan antar metode.

## Daftar Pustaka
Afifi,  A.,  Tuningrat,  I.  .  M.,  &  Satriawan,  I.  K.
(2015).  Analisis  Produktivitas  Produksi  di Perusahaan  Kecap  Manalagi  Denpasar. Jurnal Rekaya Dan ManajeMen Argoindustri , 3 (3), 133–142.
Anwar,  Syarifuddin,  &  Devi,  S.  D.  K.  (2017).
Usulan  Peningkatan  Produktivitas  Dengan Menggunakan  Metode  Objective  Matrix (OMAX)  Pada  PT.  Perkebunan  Lembah Bhakti  Aceh  Singkil. Seminar  Nasional Teknik Industri [SNTI2017] , 13–14. Burhan,  R.  F.,  &  Wijayanti,  A.  E.  (2011). Pengukuran  dan  Analisis  Produktivitas Produksi  dengan  Metode  Objective  Matrix (OMAX)  di  PG.  Krebet  Baru  Malang. Agrointek , 5 (2), 80–87.
Effendy,  H.,  Machmoed,  B.  R.,  &  Rasyid,  A.
(2021). Pengukuran dan Analisis Produktivitas Menggunakan Metode Objective  Matrix. Jambura  Industrial Review , 1 (1), 40–47.
Fadila, W. R. (2018). PENGUKURAN KINERJA PERUSAHAAN DENGAN METODE PERFORMANCE PRISM DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)  DI  PT.XYZ .  Universitas  Sumatra Utara.
Hamidah,  N.  H.,  Deoranto,  P.,  &  Astuti,  R.
(2013). Analisis Produktivitas Menggunakan  Metode  Objective  Matrix
(Omax): Studi Kasus Pada Bagian Produksi Sari Roti Pt Nippon Indosari Corpindo, Tbk
Pasuruan. Jurnal  Teknologi  Pertanian ,
14 (3), 215–222.
Nurmaydha,  A.  (2017).  Analisis  Produktivitas pada  Bagian  Produksi  Gondorukem  dan Terpentin  Menggunakan  Metode  Objective
Matrix (OMAX) (Studi Kasus di PGT Sukun Ponorogo Kesatuan Bisnis Mandiri Industri Non  Kayu  (KBM-INK)  Perum  Perhutani Unit  II  Jawa  Timur). Agroindustrial Technology Journal , 1 (1), 43–55.
Pakpahan,  A.  K.,  Suhardini,  D.,  &  Ehsy,  P.
(2016). Indonesia Increasing the
Productivity  At  Pt  Hamson. Jurnal  Teknik
Dan Ilmu Komputer , 6 (24), 411–434. Rumapea,  P.  A.  (2017). Analisis  Produktivitas Dengan  Model  Objective  Matrix  (Omax)
Sebagai Dasar Evaluasi Kinerja Departemen  Produksi  Di  Pt.  Essentra . Universitas Brawijaya.
Saaty,  T.  L.  (2008).  Decision  making  with  the analytic  hierarchy  process. International Journal  of  Services  Sciences , 1 (1),  83–98. https://doi.org/10.1108/JMTM-03-2014- 0020
Sirait,  M.  (2020).  Analisa  Produktivitas  pada UKM  Dompet  Kulit  dengan  Metode Objective Matriks (OMAX). Teknoin , 26 (1),
23–29.
Sirait, R. A. A., Djanggu, N. H., & Wijayanto, D.
(2018). Pengukuran dan Evaluasi
Produktivitas  Lini  Produksi  Menggunakan Metode  Objective  Matrix  dan  Fault  Tree Analysis. Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, 149–157. Supriyadi,  S.,  &  Suryadiredja,  A.  D.  (2020).
Pengukuran produktivitas lini produksi gula rafinasi  dengan pendekatan  Objective Matrix  (OMAX). Operations  Excellence: Journal  of  Applied  Industrial  Engineering , 12 (2), 219. https://doi.org/10.22441/oe.2020.v12.i2.008
Syarifuddin,  &  Yani,  L.  (2014).  Analisis Produktivitas  Perusahaan  Pada  UD  .  Karya Jaya. Optimasi Sistem Industri , 3 (2), 22–27.
Tania,  F.,  &  Ulkhaq,  M.  (2015).  Manunggal Synthetic  Industries  Dengan  Menggunakan Metode Objective Matrix ( Omax ). Journal , July .