## MODEL SISTEM DINAMIS PENILAIAN KINERJA AGROINDUSTRI TEMBAKAU DI PT GADING MAS INDONESIA TOBACCO
System Dynamic Model for Performance Assesment of Tobacco Agroindustry at Gading Mas Indonesia Tobacco Company
M. Amirul Ghiffari 1) *, Bambang Herry Purnomo 1) *, Noer Novijanto 1)
1) Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jalan Kalimantan 37, Kampus Tegal Boto Jember 68121 *E-mail : amirulelghiffari@gmail.com, binauf06@yahoo.com

## ABSTRACT
Performance is a very important aspect the survival of a company. Optimalize performance of a  company  is  the  key  of  existence.  Gading  Mas  Indonesia  Tobacco  (GMIT)  company  is  one  of  the companies in Jemer Regency that export Besuki Na-Oogst tobacco leaf to many countries. One effort, GMIT  company  to  increase  competitiveness  is  assessing  performance.  To  improve  its  performance, GMIT  company  declareobjectives  in  the  Work  Plant  and  Budget  Based  of  result  in  2014,  value  of benefict  and  rendemen  has  not  been  reached.  This  condition  requies  the  evaluation  of  the performance  assessment  approach  that  can  improve  performance  of  the  company.  The  aim  of  this research is build a system dynamic model for performance assesment in GMIT company. The method used  in  this  research  is  dynamic  system  method.  The  approach  with  this  method  can  determine  the behavior of importance variables that change ver  time. Simulations done by creating a model based on  company’s  success  area  and  start  in  2015  until  2021.  Model  was  developed  by  simulatting  in several  scenarios  alternative,  optimistic,  moderate  and  pessimistic.  Based  on  the  result  of  data analysis  known  that  the  best  policy  scenario  is  an  optimistic  scenario.  Optimistic  scenario  has  an average value of dekom production 1463.3 quintals above the basic scenario of 1247.8 quintals per year.  The  average  value  of  the  highest  profit  of  Rp.  4.856.431.700  above  the  average  value  of  the basic  scenario  profit  of  Rp.  4.583.563.100.  The  average  value  of  the  highest  employee  capabilities with 8.21 point above the base scenario with a value of 6 points.
Keywords: performance, PT. GMIT, system dynamic

## PENDAHULUAN
Dalam satu dasawarsa terakhir, produksi  tembakau  Kabupaten  Jember mengalami penurunan yang cukup signifikan.  Menurut  data  yang  dikeluarkan oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa Timur  pada  tahun  2014,  jumlah  produksi tembakau  kabupaten  jember  pada  tahun 2013  berjumlah  18.297  ton  turun  drastis dari  tahun  sebelumnya  yang  berjumlah 31.284  ton.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  adanya  kinerja  pengelola  tembakau yang menurun.
Kinerja perusahaan menjadi  indikator keberhasilan atau prestasi suatu perusahaan. Perusahaan  yang  mempunyai  kinerja  yang baik  diharapkan  dapat  bertahan  pada lingkungan  yang  kompetitif  dalam  jangka
panjang.  Akan  tetapi  penilaian  kinerja perusahaan  yang  hanya  semata  mata melihat  kinerja  keuangan  saja,  dapat menyebabkan organisasi melakukan tindakan yang keliru karena informasi yang diberikan bias (Kaplan dan Norton, 1996).
PT.  Gading  Mas  Indonesia  Tobacco (GMIT)  merupakan  salah  satu  anak perusahaan  dari  PT.  Austindo  Nusantara Jaya (ANJ) yang mengekspor daun tembakau  jenis  Besuki Na-Oogst ke berbagai  negara  belahan  dunia.  Untuk  itu, PT.  GMIT  dituntut  selalu  meningkatkan daya saingnya dalam menghadapi persaingan  dengan  perusahaan  global  yang bergerak  di  bidang  yang  sama.  Dalam melakukan peningkatan kinerja, area kesuksesan  yang  ingin  dicapai  harus
ditetapkan  agar  dapat  mendukung  kinerja PT. GMIT.
Peningkatan kinerja perusahaan diperlukan  dalam  rangka  peningkatan  daya saing  perusahaan  (Pongoh,  2004).  Salah satu faktor yang mempengaruhi kinerja PT. GMIT adalah kinerja departemen - departemen di dalamnya. Setiap departemen memiliki area kesuksesan  yang menjadi  indikator  keberhasilan  pekerjaan yang  dilakukan.  Indikator  tiap  departemen tersebut  dapat  dikaitkan,  sehingga  mampu saling  bersinergi  dan  memberikan  hasil yang  nyata  bagi  perusahaan.  Oleh  karena itu, perlu  dilakukan  adanya  kajian  terhadap penerapan  sistem  penilaian  kinerja  PT. GMIT  yang  berlaku  saat  ini  dalam  rangka meningkatkan kinerja PT. GMIT.
Berdasarkan wawancara dengan beberapa  manajer  sub  departemen  di  PT. GMIT  diketahui  bahwa  terdapat  area kesuksesan  yang  belum  tercapai  oleh manajemen.  Area  ini  didapatkan  dari  hasil penentuan  RKAP  pada  tahun  2010.  Pada tahun 2010, manajemen menentukan bahwa aspek  keuntungan    sebesar  5  miliar  dan aspek rendemen dekom sebesar 40 %. Hasil usaha  pada  tahun  2014,  nilai  keuntungan dan  rendemen  yang  diharapkan  belum tercapai.  Kondisi  tersebut  memerlukan adanya  pendekatan  evaluasi  penilaian kinerja  yang  mampu  meningkatkan  kinerja perusahaan. Sistem penilaian kinerja digunakan  untuk  memantau  perilaku  dan tujuan  proses  bisnis  dari  waktu  ke  waktu agar  semua  ukuran  kesuksesan  dapat terkendali.
Salah  satu  cara  untuk  menganalisis kinerja sebuah perusahaan yakni menggunakan  pendekatan  sistem  dinamis. Sistem  dinamis  dipilih  karena  memiliki kelebihan  dibandingkan  dengan  metode peramalan  konvensional.  Model  sistem dinamis  menyediakan  cara  memahami penyebab  perilaku  industri,  mendeteksi terhadap  perubahan  dini  dalam  struktur industri  dan  penentuan  faktor-faktor  yang
meramalkan  perilaku  secara  signifikan  dan sensitif (James, 2000). Selain itu, kelebihan sistem  dinamis  yakni  dapat  mengestimasi kinerja  sistem  pada  kondisi  tertentu  dan memberikan alternatif desain terbaik sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan. Dengan menggunakan  sistem  dinamis,  didapatkan sebuah  model  dari  sistem  yang  kompleks. Model  ini  akan  digunakan  sebagai  acuan untuk  meningkatkan  kinerja  perusahaan dalam jangka panjang (Daalen dan Thissen, 2001).
Tujuan  penelitian  yang  dilakukan adalah  membangun  model  sistem  dinamis penilaian kinerja untuk mendapatkan skenario  kebijakan  terbaik  di  PT.  GMIT Jember.  Manfaat  dari  penelitian  yang dilakukan adalah sebagai rekomendasi bagi perusahaan  dalam  penerapan  kebijakan yang tepat  untuk  meningkatkan kinerja PT. GMIT.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah software simulasi sistem dinamis dan  kuesioner.  Bahan  yang  diolah  dalam penelitian  ini  berupa  data-data  primer  dan sekunder yang diperoleh melalui wawancara serta studi pustaka. Data primer diperoleh dari penelitian di PT. Gading Mas Indonesian  Tobacco  (GMIT),  yang  terletak di  Jalan  Gajah  Mada  No.  254  Kecamatan Kaliwates Kabupaten Jember.

## Tahapan Penelitian Kerangka penelitian
Sistem  penilaian  kinerja  PT.  GMIT seperti perusahaan pada umumnya merupakan  proses  dinamis  seiring  dengan perubahan  waktu.  Proses  dinamis  itu  dapat dilihat  dari  adanya  proyeksi ukuran  kinerja yang  tertuang  dalam  Rencana  Kerja  dan Anggaran  Perusahaan  (RKAP)  manajemen pada tahun-tahun mendatang guna meningkatkan  kinerja  perusahaan  menjadi lebih baik dari sebelumnya. Integrasi model
sistem penilaian kinerja dengan pendekatan sistem  bersifat  dinamis  sebagai  upaya meningkatkan  kemampuan  dalam  melihat tren  kinerja  di  masa  mendatang  dengan mengenali pola permasalahan ukuran kinerja di masa lalu. Keluaran dari integrasi ini adalah sebuah sinergi untuk menghasilkan  model  sistem  penilaian kinerja  yang  lebih  baik  dengan  bantuan simulasi  komputer.  Penggunaan  simulasi untuk membantu melihat efektifitas rumusan kebijakan sebelum rumusan tersebut  diujicobakan  dalam  kondisi  yang sesungguhnya.
Pendekatan sistem dinamis merupakan metodologi  yang berangkat dari paradigma  berpikir  sistemik  untuk  melihat keterkaitan  antar  variabel  kunci  kinerja yang menjadi acuan kesuskesan PT. GMIT. Identifikasi  parameter  dan  variabel  kunci, dan  nilai  estimasi  parameter  menggunakan acuan  model Performance  measurement questionnaire (PMQ) (Rohmatulloh, 2007).
Skema  kerangka  penelitian  diilustrasikan seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1. Kerangka penelitian

## Metode pengolahan data
Data yang dikumpulkan pada penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari observasi lapang dan wawancara mendalam dengan manajer sub departemen PT. GMIT. Data  primer  digunakan  untuk  memahami sistem  penilaian  kinerja  yang  digunakan untuk  membangun  model.  Data  sekunder diperoleh  dari  kajian  pustaka  mengenai teori sistem dinamis.
Data  yang  dapat  dijadikan  indikator untuk  melihat  perilaku  sistem  berasal  dari kurun  waktu  yang  panjang  (time  series), karena  dalam  sistem  dinamis  data  tersebut menggambarkan pola perilaku suatu variabel  (arah  kecenderungannya)  atau disebut  sebagai  BOT  ( Behaviour  Over Time )  yaitu  pola  dari  suatu  variabel  pada suatu  periode  yang  panjang,  cirinya  dapat berupa  bulan  atau  sampai  beberapa  tahun. Pada  penelitian  ini  indikator  dari  kinerja perusahaan  digunakan  data  perusahaan yang  diambil  selama  beberapa  tahun  yaitu tahun 2010 sampai dengan tahun 2014.
Untuk  menjelaskan  hubungan  antara unsur  unsur  yang  mempengaruhi  kinerja perusahaan,  maka    digunakan  riset  kausal, dengan  memakai  hipotesa  dinamis  yang dipetakan melalui Influence Diagram ( Causal  Loop  Diagram )  dan Stock  and Flow  Diagram .  Data  unsur  unsur  yang mempengaruhi  kinerja  dan  sifat  hubungan tersebut diperoleh melalui data dokumenter, dan  data  primer  yang  diperoleh  melalui observasi (Mehmood, 2007).
Pengembangan model Model dikembangkan dengan mengikuti 4 tahapan umum  pengembangan model sistem dinamis, yaitu konseptualisasi model,  formulasi  model,  verifikasi  model, serta  rekomendasi  kebijakan  (Hidayatno et al ., 2001).

## Konseptualisasi Model
Konseptualisasi model diawali dengan  mengkonstruksi  diagram  sistem penilaian  kinerja  sebagai  dasar  dalam memahami permaslahan yang dimaksudkan. Diagram sistem
diilustrasikan  menggunakan Stock  Flow
Diagram (SFD).  Pada  SFD  digambarkan struktur  model  yang  mencakup  informasi dan umpan balik sistem dengan menggunakan simbol simbol sistem dinamis, yaitu stok (stock ) dan aliran (f low ) (Marquez, 2010). Diagram sistem penilaian kinerja ditunjukkan pada Gambar 2 .
Diagram  sistem  penilaian  kinerja mencakup produksi tembakau (sub produksi),  finansial  (sub  finansial)  dan pengembangan karyawan (sub
pembelajaran dan pertumbuhan). Sub sistem produksi bertujuan untuk memprediksi volume tembakau yang dihasilkan.
Variabel kunci yang mempengaruhi  produksi  tembakau  adalah produktivitas kebun. Sub finansial bertujuan  untuk  memprediksi  keuntungan dan biaya produksi yang harus dikeluarkan. Variabel kunci pada sub finansial ini adalah biaya  produksi.  Sub  pembelajaran  dan pertumbuhan  bertujuan  untuk  memprediksi peningkatan  kemampuan  karyawan  yang diwujudkan oleh peningkatan nilai rendemen dekblad omblad.
Formulasi Model Formulasi model adalah proses penuangan  model  konseptual  menjadi model  kuantitatif  sehingga  dapat  dilakukan simulasi  (Sargent,  2010).  Model  kuantitatif yang digunakan dijelaskan sebagai berikut:

## Prediksi Volume Produksi Tembakau
Variabel  produksi  tembakau  (kuintal) merupakan fungsi integral dari aliran masuk terima  tembakau  (kuintal)  dikurangi  oleh jumlah  aliran  keluar  kedua  jenis  produk yang  dihasilkan  produksi  tembakau,  yaitu dekom  dan filler (kuintal).  Variabel produksi tembakau merupakan nilai produksi  tembakau  tahun  sebelumnya  pada tahun  2010  yaitu  sebesar  3.349  kuintal. Seperti dijelaskan pada persamaan berikut.
Gambar 2 . Diagram kausal kinerja PT. GMIT
Variabel persediaan tembakau
(kuintal)  merupakan  fungsi  integral  dari aliran  masuk  laju  penambahan  (kuintal) dikurangi oleh jumlah aliran laju pengurangan  (kuintal).  Variabel  persediaan tembakau  merupakan  nilai  persediaan tembakau  tahun  sebelumnya  pada  tahun 2010  yaitu  sebesar  0  kuintal.  Nilainya  0 karena  pada  tahun  tersebut  tembakau  PT. GMIT habis terjual sehingga tidak ada stok persediaan di gudang.
Berdasarkan persamaan di atas, variabel  persediaan  tembakau  dipengaruhi oleh laju pengurangan persediaan tembakau (kuintal), pasokan petani mitra, produktivitas  kebun,  lahan  dikelola  serta fraksi  adanya  kotoran  dalam  proses pemetikan  tembakau.  Nilai  fraksi  kotoran yang  diperoleh  dari  data  departemen tanaman merupakan fungsi GRAPH (nilainya  berubah  setiap  tahun  dengan membentuk  sebuah  grafik).  Jumlah  terima tembakau  merupakan  hasil  perkalian  dari jumlah  produksi  tembakau  (produktivitas lahan)  setiap  hektar  lahan  (kuintal  per hektar)  dengan  jumlah  luasan  hektar  lahan dikelola  (hektar),dikurangi  jumlah  kotoran yang  terangkut  kemudian  ditambah  dengan laju pengurangan persediaan.
Produksi  dekom  dipengaruhi  oleh besaran  nilai  rendemen  (persen)  terhadap jumlah  terima  tembakau.  Produksi  dekom dipengaruhi  oleh  besaran  nilai  persentase rendemen, di mana nilai rata-rata berdasarkan hasil pengolahan data sekunder adalah  sekitar  30%.  Produksi filler dalam penelitian  model  dinamis  ini  merupakan akumulasi  sisa  dari  jumlah  persentase rendemen  yang  menghasilkan  dekom. Produksi filler dalam penelitian ini merupakan  bahan  yang  tidak  dimasukkan
sebagai  biaya  produksi,  karena  dalam prosesnya  hanya  sisa  sortasi  dari  daun dekom. Filler dihitung  dalam  pendapatan karena  masih  dapat  dijual  dengan  harga minimal . Seperti  dijelaskan  pada Gambar 3 .
Gambar  3 .  Pengaruh  kenaikan  rendemen  PT. GMIT
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan manajemen PT. GMIT departemen agronomi  dan  kajian  literatur  diketahui bahwa  kedua  faktor  tersebut  memiliki pengaruh  besar  terhadap  perolehan  nilai rendemen.  Rendemen  merupakan  puncak prestasi  dari  seluruh  karyawan  dilihat  dari rata-rata keterampilan berdasarkan penilaian  Standar  Manajemen  Kinerja (SMK)  karyawan  menggunakan  skala penilaian 1-10.
Berdasarkan hasil wawancara  dengan  manajemen  PT.  GMIT departemen  SDM  dan  umum,  pemodel mengasumsikan bahwa jika seluruh karyawan  PT.  GMIT  memiliki  nilai  skor keterampilan maksimal rata-rata sebesar 10 poin dapat meningkatkan perolehan rendemen maksimal sebesar 50%. Sedangkan nilai rata-rata skor keterampilan sebesar 6 poin dapat meningkatkan perolehan rendemen sebesar 30 %. Estimasi nilai  diatas,  kemudian  di  plot  dengan asumsi datanya adalah kurva linier (y=a+bx).  Berdasarkan  pengolahan  data menggunakan software
Minitab 17
diperoleh rumus persamaan regresi,  yaitu  y = -0.000000 + 0.0500 x. Persamaan regresi dimasukkan  ke  dalam  persamaan software
(2) .......... .......... kuintal 0 (0) tembakau Persediaan dt n] penguranga Laju penambahan [Laju (0) tembakau Persediaan (t) tembakau Persediaan      (1) .......... .......... kuintal 3.349 (0) tembakau produksi dt filler]] [dekom tembakau [[terima (0) tembakau produksi (t) tembakau produksi
     
simulasi  sistem  dinamis  yang  dijelaskan pada persamaan berikut.

## Prediksi Aspek Finansial
Diagram  alir  sub  model  finansial terdiri  dari  dua  susunan  SFD  yaitu akumulasi  jumlah  pendapatan  (IDR)  dan akumulasi  total  pendapatan  (IDR). Struktur diagram  alir  akumulasi  jumlah  pendapatan dipengaruhi oleh laju aliran masuk pendapatan  (IDR). Struktur akumulasi  total keuntungan  dipengaruhi  oleh  laju  aliran masuk  pendapatan  setiap  tahun  (IDR) sebelum pajak.
Variabel  jumlah  pendapatan  (IDR) merupakan fungsi integral dari aliran masuk pendapatan  (IDR)  seperti  dijelaskan  pada persamaan  berikut.  Jumlah  pendapatan  (0) yaitu  nilai  yang  dimasukkan  dari  tahun 2010 sebesar Rp. 102.850.000.
Jumlah  pendapatan  diperoleh  dari perkalian  pendapatan  penjualan  dekom  dan filler  dengan  masing-masing  harga  (IDR per  kuintal).  Nilai  harga  filler  merupakan kisaran  harga  rata  rata  5  tahun  terakhir diperoleh berdasarkan data perusahaan yang diperoleh  dari  manajemen  PT.  GMIT departemen  TUK.  Berdasarkan  kajian literatur, diperoleh gambaran bahwa kebijakan penentuan harga dekom menggunakan  faktor  pengali  harga  jual sebesar  10%  dari  harga  produksi  per  unit (harga  pokok  produksi).  Dalam  prakteknya harga  tersebut  dapat  berubah  karena  tidak lepas dari adanya intervensi pemerintah dan kesepakatan asosiasi tembakau serta asosiasi  petani  dalam  menentukan  harga dasar  yang  menguntungkan  semua  pihak. Dalam model ini faktor tersebut
mempengaruhi  harga  dekom,  yaitu  fraksi fluktuasi harga.
Berdasarkan persamaan di atas, variabel total keuntungan (IDR) merupakan fungsi integral dari aliran masuk keuntungan  (IDR).  Jumlah  pendapatan  (0) yaitu  nilai  yang  dimasukkan  dari  tahun 2010  sebesar  Rp.  27.500.000.  keuntungan merupakan hasil dari seluruh total pendapatan setelah dikurangi biaya keseluruhan.

## Prediksi Pembelajaran Pertumbuhan
Diagram alir sub model pembelajaran pertumbuhan  terdiri  dari  dua  susunan  SFD yaitu  akumulasi  jumlah  karyawan  (orang) dan akumulasi keterampilan (tidak bersatuan).  Struktur  diagram  alir  jumlah karyawan dipengaruhi laju masuk karyawan baru  yang  masuk  (orang)  dan  karyawan yang pensiun (orang).
Variabel keterampilan karyawan
(tidak bersatuan) merupakan fungsi integral dari aliran masuk pengaruh pelatihan dalam meningkatkan keterampilan (tidak bersatuan)  dan  aliran  keluar  penurunan. Berdasarkan  hasil  wawancara  manajemen PT.GMIT  departemen SDM diperoleh nilai awal keterampilan karyawan yang merupakan kebijakan manajemen. Manajemen  menekankan  bahwa  setiap karyawan  PT.GMIT  harus  memiliki  nilai minimal  keterampilan  dan  pengetahuan rata-rata sebesar 6 poin. Nilai rata-rata skor keterampilan  sebesar  6  poin  merupakan keterampilan  minimal  yang  dimiliki  setiap karyawan pada saat masuk sebagai karyawan  baru  PT.GMIT  yang  menjadi kebijakan  manajemen  dalam  setiap  proses rekrutmen.  Biasanya  untuk  mendapatkan nilai 6 poin, karyawan baru harus menjalani masa  pelatihan  ( on  job  training )  selama  3 bulan  agar  proses upgrade keterampilan dapat mencapai target dan dapat menyamai karyawan  lama  sehingga  langsung  dapat berakselerasi dalam bekerja.
(4) .......... IDR 0 102.850.00 (0) pendapatan Total dt ] Pendapatan [ (0) pendapatan Total (t) pendapatan Total    
) 3 ( .......... dt kemampuan) rata rata * 05 . 0 (-0,00 (t) rendemen Kenaikan   (5) .......... IDR 27.500.000 (0) keuntungan Total dt ] Keuntungan [ (0) leuntungan Total (t) keuntungan Total
   
Berdasarkan wawancara dengan manajemen  PT.  GMIT  departemen  SDM diperoleh asumsi nilai penurunan keterampilan  ( decrease  skill  level )  (tidak bersatuan)  yang  diperoleh  dari  perkalian antara average  skill  level dan  fraksi penurunan  keterampilan.  Nilai  fraksi skill lost diasumsikan  sebesar  5  %  per  tahun akibat  dari  faktor  penurunan  semangat kerja.  Nilai  pengaruh  pelatihan  terhadap rendemen  dipengaruhi  oleh  jumlah  jam pelatihan  per  jam.  Berdasarkan  hasil wawancara  dengan  manajemen  departemen SDM  diperoleh  juga  gambaran  bahwa pemberian jam pelatihan dihitung berdasarkan rata-rata jam pelatihan minimal 1,5  jam  per  karyawan  per  bulan.  Asumsi maksimal sebesar 18 jam per karyawan per tahun  dapat  meningkatkan  keterampilan sebesar  4  poin.  Pengaruh  jam  pelatihan sebesar 9 jam training memberikan pengaruh  peningkatan  sebesar  2  poin  dan jam  pelatihan  minimal  sebanyak  4  jam hanya  memberikan  pengaruh  terhadap peningkatan  karyawan  sebesar  1  poin. Ketiga gambaran titik ini, selanjutnya diplot menggunakan kurva kuadratik (y=ax2+bx+c).  Persamaan  regresi  yang diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data menggunakan  Minitab  17  adalah  y=0,3908 + 0.1397 + 0.003347x2). Persamaan regresi dimasukkan  kedalam  persamaan software simulasi  sistem  dinamis.  Penjelasannya dapat dilihat pada persamaan berikut.
Variabel jumlah pelatihan per karyawan  (jam  per  orang)  merupakan pembagian  dari  alokasi  jumlah  pelatihan (jam)  dan  jumlah  karyawan  aktual  (orang)
yang  disediakan  PT.  GMIT.  Nilai  biaya pelatihan  per  hari  per  8  jam  diperoleh berdasarkan  kebijakan  manajemen  PT. GMIT departemen SDM.
Beberapa  asumsi  model  berikut diperoleh  berdasarkan  wawancara  dengan manajemen PT. GMIT, yaitu :
1.  Jumlah  jam  pelatihan  rata-rata  setiap karyawan  memiliki  pengaruh  positif terhadap peningkatan keterampilan karyawan  PT.  GMIT.  Jam  pelatihan karyawan diberikan untuk seluruh tingkatan  manajemen  karyawan  PT.
GMIT.
2. Rata-rata keterampilan karyawan
memiliki  pengaruh  positif  terhadap pencapaian  nilai  perolehan  rendemen. Keterampilan
karyawan akan meningkatkan  prestasi  kerja  di  seluruh areal  departemen  PT.  GMIT  yang berkontribusi  langsung  maupun  tidak langsung  terhadap  kinerja  rendemen. Pengadaan  pelatihan  mengacu  pada kebutuhan pelatihan berbasis kompetensi.
3.  Variabel  produksi  tembakau,  biaya produksi,  harga  jual  dekom  dan  fraksi investasi  SDM  merupakan  parameter yang  dapat  didefinisikan  oleh  pemakai model yang nilainya ditentukan berdasarkan  acuan  RKAP  manajemen perusahaan.

## Verifikasi dan Validasi
Proses  verifikasi  dilakukan  dengan menguji model yang dibuat, apakah mampu menjalankan  proses  simulasi  mengikuti model  perilaku  realitas  dunia  nyata. Simulasi dapat dijalankan, sehingga memenuhi  kajian  verifikasi  (Forrester, 1994).
Rujukan  teori  untuk  membangun  sub model  dinamik  diantaranya  sub  model proses  produksi,  finansial,  dan  sub  model pembelajaran  pertumbuhan  merujuk  pada teori  dari  model  umum  yang  telah  dikaji oleh beberapa penulis, diantaranya Sterman (2000) dalam bukunya “ Business dynamics: System  thinking  and  modeling  for  a
(6) .......... bersatuan) (tidak 6 (0) kemampuan n peningkata dt an] keterampil penurunan - kemampuan pada pelatihan pengaruh [ (0) kemampuan rata rata (t) kemampuan n peningkata
    (7) .......... (dt) )) karyawan per pelatihan jumlah x (0.003347 karyawan) per pelatihan jumlah x (0.1397 (0.3908 (t) kemampuan n peningkata pada karyawan latihan jumlah pengaruh
2   
complex  world” dan  Warren  (2002)  dalam bukunya “ Competitive strategy dynamics” .Berdasarkan uraian singkat diatas,  model  dinamis  kinerja  PT.  GMIT yang dibangun pemodel pada studi ini telah valid  berdasarkan  rujukan  teoritis  yang digunakannya.
Proses  validasi  hasil  data  keluaran simulasi  dan  data  aktual  dibandingkan berdasarkan nilai persentase selisih beberapa  variabel,  yaitu  jumlah  produksi tembakau,  rendemen,  dan  pertumbuhan keuntungan.  Diagram  alir  validasi  kinerja dilengkapi variabel perhitungan uji statistik mean absolute percentage error .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Strukturisasi Sistem
Gambar 4 . Indikator kinerja di PT. GMIT
Berdasarkan Gambar  4 di  atas,  PT GMIT  sebagai  unit  produksi  dari  PT  ANJ memiliki tiga tingkat fungsional manajemen, terdiri dari President Director , departemen  yang  meliputi  operasi  dan keuangan serta sub departemen.
Departemen dan sub departemen merupakan manajemen tingkat menengah di bawah president director PT. GMIT. Sesuai karakteristik  fungsinya,  yaitu  bertanggung jawab merumuskan kebijakan dalam rangka meningkatkan  kinerja  pada  masing-masing bagian  yang  dibidanginya.  Bentuk  laporan tingkatan  fungsional  ini  bersifat  penilaian kinerja  secara  keseluruhan  untuk  dasar pengambilan kebijakan.

## Keterkaitan Area Kesuksesan
Gambar  5. Keterkaitan  area  kesuksesan  di  PT. GMIT
Berdasarkan wawancara dengan manajemen perusahaan dan manajemen sub departemen,  ukuran  kesuksesan  yang  telah diuraikan per departemen memiliki keterkaitan  dengan  ukuran  kesuksesan lainnya, di mana muaranya pada kesepakatan bersama manajemen PT GMIT,  yaitu  peningkatan  perolehan  nilai rendemen  dekblad  omblad  (dekom)  dan pertumbuhan  keuntungan.  Kedua  area kesuksesan  ini  merupakan  kelanjutan  dari ukuran  kesuksesan  di  tingkat  korporat (Direksi  PT  ANJ).  Keterkaitan  ukuran kinerja  per  departemen  dengan  area kesuksesan  manajemen  diuraikan    pada Gambar 5 . Kinerja hasil kebun meliputi kualitas, kuantitas dan cost per unit . Kinerja kualitas dapat dilihat dari jumlah persentase daun  dekom  pada  tumbuhan.  Daun  dekom didapatkan  dari  bagian  bawah  dan  atas tumbuhan. Dekom memiliki standar sebesar 40 %. Sedangkan filler memiliki nilai 60 %. Kinerja kuantitas ditentukan oleh banyaknya  persentase  dekom,  dimana standar  penilaian  kinerja  sebesar  30  %. Semakin banyak daun dekom yang diterima perusahaan dapat diasumsikan akan meningkatkan  profit  karena  harganya  yang lebih mahal daripada filler .
Pengukuran  kinerja  dipengaruhi  oleh indikator  kinerja  pemberian  pelatihan  dan pengembangan dan indikator kinerja kehadiran (absensi). Pelatihan dan pengembangan  yang  diberikan  karyawan
mengacu pada nilai standar yang ditetapkan manajemen,  yaitu  minimal  sebanyak  2  jam pelatihan per karyawan per bulan.
Sortasi  memegang  peranan  yang sangat  penting  dalam  proses  produksi karena  sortasi  berguna  untuk  memisahkan daun  berdasarkan  tingkat  kematangan, kecacatan  fisik  dan  posisi  daun  pada batang. Kecepatan mempunyai porsi penilaian  sebesar  60  %,  kecepatan  jadi indikator  yang  diutamakan  karena  tiap pasang karyawan diharapkan mampu menyortir  daun  sebanyak  75  Kg  per  hari. Indikator  ini  akan  berpengaruh  pada  lama waktu produksi. Kesalahan pada penyortiran  daun  memiliki  nilai  sebesar  40 %,  daun  yang  kurang  tepat  akan  disortir kemudian dikembalikan pada blok sebelumnya.
Berdasarkan wawancara dengan manajemen departemen keuangan diperoleh gambaran bahwa ukuran kesuksesan tersebut  dipengaruhi  ukuran  kinerja  biaya produksi yang terbagi kedalam dua kelompok  yaitu  biaya  gudang  dan  tanaman serta  biaya  lainnya.  Nilai  ukuran  kinerja standar  biaya  gudang  dan  tanaman  sekitar 60%  dari  nilai  pendapatan  penjualan ( revenue )  produk  daun  dekom  dan  filler. Pendapatan penjualan yang ditargetkan oleh PT.  GMIT  yakni  sebesar  Rp  5  miliar  per tahun.

## Konsistensi Hasil Keluaran
Model  disimulasikan  dengan  titik awal  simulasi  tahun  2015.  Prediksi  nilai indikator dilakukan untuk 6 tahun mendatang  yaitu  sampai  tahun  2021 kemudian  hasilnya  dibandingkan  dengan tahun 2014 atau kondisi saat ini.
Tabel 1. Validasi produksi tembakau di PT. GMIT
Tahun Simulasi Aktual APE 2010 3.849,00 Ku 3615,00 Ku 7,36% 2011 3.821,94 Ku 3.635,00 Ku 5,14% 2012 3866,92 Ku 3.810,00 Ku 1,49% 2013 3.949,88 Ku 3.895,00 Ku 1,41% 2014 4.005,84 Ku 3725,00 Ku 7,54%
Berdasarkan Tabel 1 , validasi kinerja variabel  produksi  tembakau  antara  data aktual  dan  simulasi  diperoleh  nilai  MAPE sebesar  7.54%.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  persentase  selisih  data  aktual  dan simulasi  masih  dalam  kisaran  nilai  yang diperkenankan di bawah 10%.
Tabel 2. Validasi rendemen di PT. GMIT
Tahun Simulasi Aktual APE 2010 27,00% 26,00% 3,85% 2011 25,34% 23,50% 7,84% 2012 26,66% 27,50% 3,06% 2013 28,95% 30,00% 3,48% 2014 28,73% 29,05% 2,61%
Berdasarkan Tabel 2 , validasi kinerja variabel  produksi  tembakau  antara  data aktual  dan  simulasi  diperoleh  nilai  MAPE sebesar  2.61%.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  persentase  selisih  data  aktual  dan simulasi  masih  dalam  kisaran  nilai  yang diperkenankan di bawah 10%.
Tabel 3. Validasi keuntungan di PT. GMIT Tahun Simulasi Aktual APE 2010 43.063.025 IDR 42.500.000 IDR 1,32% 2011 29.947.638 IDR 28.195.000 IDR 6,22% 2012 47.584.819 IDR 46.000.000 IDR 3,45% 2013 44.457.802 IDR 42.500.000 IDR 4,61% 2014 45.766.262 IDR 47.350.000 IDR 3,34%
Berdasarkan Tabel  3 , validasi kinerja  variabel  produksi  tembakau  antara data  aktual  dan  simulasi  diperoleh  nilai
MAPE sebesar 3.34%.
Hasil ini menunjukkan bahwa persentase selisih data aktual  dan  simulasi  masih  dalam  kisaran nilai yang diperkenankan di bawah 10%.

## Analisis Perilaku Dinamis
Analisis perilaku
dinamis memungkinkan bagi pengguna model untuk merubah nilai parameter. Meskipun analisis base  case  scenario  run begitu  penting sebagai  cerminan  dari  kondisi  aktual  di lapangan, namun pada kenyataannya pengambil  keputusan  manajemen  selalu merencanakan  ukuran  kinerja  pada  tahun mendatang  yang  tercermin  dalam  RKAP. Pada  bagian  ini  perubahan  nilai  parameter untuk parameter produktivitas kebun, harga jual,  biaya  produksi  dan  investasi  SDM. Perubahan  nilai  parameter  dibagi  kedalam tiga  skenario,  yaitu  skenario  optimis moderat  dan  pesimis.  Ketiga  skenario secara berturut-turut disebut dengan scenario run 1 (SR1), scenario run 2 (SR2) dan scenario  run  3 (SR3). Tabel  4 adalah deskripsi  skenario  kinerja  berdasarkan perubahan  nilai  parameter  yang  dilakukan oleh  pengambil  keputusan  dalam  proyeksi RKAP enam tahun mendatang.
Tabel 4. Skenario kebijakan di PT. GMIT
Skenari o Produktivita s Kebun (Ton/ha) Biaya Produks i (Rp/Ku) (x100) Harga Jual (Rp/Ku) (x100) Fraksi Investasi SDM (%) Ket. Optimis 1,4 44620 56221 3 SR 1 Moderat 1,3 45080 55899 2,5 SR 2 Pesimis 1 45540 55103 1 SR 3
(a)                                  (b)
Gambar  6 .  Skenario  optimis  produksi  dekom  (a) dan keuntungan (b) PT. GMIT
Hasil  simulasi  powersim  berbagai skenario  terhadap  respon  parameter  utama volume  produksi  dekom  dan  pertumbuhan keuntungan  ditunjukkan  oleh Gambar  6 . Skenario  optimis  (SR1)  perubahan  nilai parameter  produktivitas  kebun  mengalami peningkatan  dari  tahun  2015.  Produktivitas kebun  diasumsikan  naik  hingga  mencapai 1.4  ton,  dari  produksi  rata  rata  yang berkisar di  angka 1.2 ton.  Kesuburan lahan dan  penanganan  pasca  panen  yang  baik menjadi  acuan  dalam  penentuan  skenario. Dengan  naiknya  produktivitas,  maka  dapat diasumsikan jumlah dekom akan bertambah, tanpa mengesampingkan variabel  lain  yang  dapat  mempengaruhi. Harga jual dinaikkan sebesar 30 %. Dengan asumsi  bahwa  penentuan  harga  jual  ini mengacu pada optimisme semakin
diterimanya  cerutu  di  kalangan  masyarakat dan  membaiknya  harga  tembakau  sebagai dampak  dari  kebijakan  pemerintah.  Biaya produksi  diturunkan  sebesar  3  %,  menjadi Rp.  44.620  per  kuintal  dengan  asumsi dimana  biaya  distribusi  dan  administrasi dapat  ditekan.  Investasi  SDM  dinaikkan menjadi  3  %.  Dengan  asumsi  bahwa keuntungan  yang  semakin  tinggi  karena biaya produksi  ditekan,  maka alokasi biaya untuk  pengembangan  karyawan  juga  harus ditingkatkan.

## (a)                                (b)
Gambar  7 .  Skenario  moderat  produksi  dekom  (a) dan keuntungan (b) PT. GMIT
Gambar  7 menunjukkan  bahwa perubahan  nilai  skenario  moderat  (SR2) parameter  produktivitas  kebun  mengalami peningkatan  dari  tahun  2015.  Produktivitas kebun  diasumsikan  naik  hingga  1.3  ton. Biaya  produksi  ditekan  2  %  menjadi  Rp. 45.080  per  kuintal.  Fraksi  investasi  SDM dinaikkan  menjadi  2,5  %  per  tahunnya. Harga  jual  ditingkatkan  menjadi  Rp. 55.889.  Nilai  tidak  mengalami  peningkatan yang  signifikan.  Keseluruhan,  nilainya berada di bawah skenario optimis. Kemampuan  karyawan  naik  menjadi  7,77 poin.
(a)                                   (b)
Gambar  8. Skenario  pesimis  produksi  dekom  (a) dan keuntungan (b) PT. GMIT
Gambar  8 menunjukkan  bahwa perubahan  nilai  skenario  pesimis  (SR3) parameter  produktivitas  kebun  mengalami penurunan  dari  tahun  2015.  Produktivitas kebun  diasumsikan  turun  hingga  mencapai 1  ton  per  hektar.  Masih  adanya  efek  dari letusan  gunung  yang  terjadi  di  awal  tahun 2015 menjadi pertimbangan dalam pengambilan skenario. Dimana debu vulkanik akan menurunkan kualitas
tembakau,  sehingga  tembakau  banyak mengalami  kerusakan.  Hal  ini  termasuk dalam anomali  cuaca  yang terjadi beberapa tahun  ini.  Ketika  mengalami  hal  tersebut, maka  secara  otomatis  harga  jual  akan menurun.  Sehingga  harga  jual  dalam skenario  ini  diasumsikan  menurun  menjadi Rp.  55.103  per  kuintal. Biaya  produksi diturunkan  1  %  menjadi  Rp.  45.540  per kuintal  sehingga  pendapatan  dari  penjualan tembakau pun menurun. Meskipun kemampuan  karyawan  naik  dari  6  poin menjadi  6,54  poin, akan  tetapi  perolehan dekom mengalami penurunan akibat turunnya  nilai  keuntungan  yang  cukup signifikan.

## Keterkaitan  Area  Kesuksesan  Dengan Hasil Simulasi
Tabel  5. Keterkaitan  area  kesuksesan dengan hasil simulasi PT. GMIT Skenario Kebijaka n Area kesuksesan Tercapa i Tahun Nilai Tanpa skenario Rendemen tidak - 34,82% Keuntungan ya 2021 Rp. 5,04 M Optimis Rendemen ya 2020 43,00% Keuntungan ya 2017 Rp. 5,2 M Moderat Rendemen ya 2021 40,80% Keuntungan ya 2018 Rp. 5,06 M Pesimis Rendemen tidak - 29,93% Keuntungan tidak - Rp. 4,02 M
Berdasarkan Tabel  5 di  atas, menunjukkan bahwa simulasi tanpa skenario  belum  sepenuhnya  mencapai  area kesuksesan yang diinginkan pihak manajemen  PT.  GMIT.  Parameter  utama yang  ingin  dicapai  adalah  keuntungan  dan jumlah nilai rendemen dekom. Dimana nilai rendemen  ini  mempengaruhi  jumlah  daun dekom  keseluruhan  yang  akan  dihasilkan. Nilai keuntungan mencapai area kesuksesan pada  tahun  terakhir  simulasi  dengan  nilai Rp.  5.057.824.500.  Nilai  rendemen  hingga
tahun  terakhir  simulasi  belum  mencapai area kesuksesan dengan nilai 34,82 %.
Hasil  simulasi  skenario  optimis menunjukkan  bahwa  area  kesuksesan parameter  keuntungan  dan  rendemen  telah tercapai.  Dimana keuntungan  akan tercapai pada  tahun  2017  dengan  nilai  Rp 5.161.182.500.  Nilai  keuntungan  mampu mencapai  area  kesuksesan  pada  tahun kedua  simulasi  karena  adanya  kebijakan pada  harga  produksi  dan  harga  jual. Adapun  nilai  rendemen  baru  tercapai  pada tahun  2020  dengan  nilai  42,77  %.  Hal  ini karenaperubahan  kebijakan  nilai  investasi SDM  yang  tidak  terlalu  besar.  Sehingga meskipun  memberi  pengaruh  terhadap kenaikan  rendemen,  tetapi  jumlahnya  tidak terlalu signifikan.
Hasil  simulasi  skenario  moderat menunjukkan  bahwa  keuntungan  akan tercapai  pada  tahun  2018  dengan  nilai  Rp. 5.057.627.200. Pencapaiannya lebih lambat satu  tahun  daripada  skenario  optimis.  Hal ini  disebabkan  pengaruh  kebijakan  yang nilainya  di  bawah  skenario  optimis.  Nilai rendemen  akan  tercapai  pada  tahun  2021 dengan  nilai  40,81  %.  Seperti  hal  nya keuntungan,  parameter  ini  juga  tercapai lebih  lambat  1  tahun  daripada  skenario optimis.
Hasil simulasi skenario pesimis menunjukkan  bahwa  keuntungan  belum tercapai.  Hingga  akhir  tahun  simulasi, keuntungan  menunjukkan  perilaku  grafik yang  menurun.  Dimana  keuntungan  pada akhir tahun simulasi Rp. 4.017.771.400 dan rendemen  dekblad  bernilai  29,93  %. Menurun cukup signifikan jika dibandingkan  dengan  kedua  skenario  yang lain.Hal  ini  terjadi  karena  kebijakan  yang diterapkan  diasumsikan  di  bawah  simulasi tanpa skenario (dasar).
Gambar 9. Perbandingan skenario produksi dekom
Gambar 10. Perbandingan  skenario keuntungan  di PT. GMIT
Perbandingan  hasil  simulasi  respon parameter  utama  volume  produksi  Dekblad dan  pertumbuhan  keuntungan  dengan berbagai  skenario  diolah  menggunakan Microsoft Excel ( Gambar 9 dan 10 ). Kedua perbandingan  memiliki  pola  yang  sama, dimana  skenario  optimis  dan  moderat berada  di  atas  kondisi  dasar.  Sedangkan skenario  pesimis  berada  di  bawah  kondisi dasar.
Tabel  6 .  Rekapitulasi  nilai  rata  rata  berbagai skenario di PT. GMIT Skenario Parameter Utama Produksi Dekom (Ku) Kemampuan Karyawan Keuntungan (x100 IDR) Dasar 1243,8 6 45835631 Optimis 1463,3 8,21 48564317 Moderat 1364,1 7,77 46893471 Pesimis 1115,6 6,54 42740666
Model Sistem Dinamis Penilaian Kinerja Agroindustri Tembakau... Jurnal Agroteknologi, Vol. 10 No.01 (2016)
Rekapitulasi  nilai  rata-rata  hasil simulasi  berbagai  skenario  pada Tabel  6 menunjukkan  bahwa  skenario  optimis  dan moderat  kecuali  pesimis  kinerjanya  di  atas skenario  dasar.  Dimana  skenario  optimis menjadi alternatif kebijakan yang disarankan. Skenario optimis memiliki nilai rata-rata  produksi  dekom  1463,3  kuintal  di atas  skenario  dasar  sebesar  1247,8  kuintal per  tahun.  Nilai  rata-rata  keuntungan tertinggi  dengan nilai Rp. 4.856.431.700 di atas  nilai  rata-rata  keuntungan  skenario dasar sebesar Rp. 4.583.563,100. Nilai rata- rata  kemampuan  karyawan  yang  tertinggi dengan  8,21  poin  diatas  skenario  dasar dengan nilai 6 poin.

## Rekomendasi Kebijakan
Kinerja kesuksesan PT.GMIT bermuara  pada  perolehan  nilai  rendemen dan  pertumbuhan  keuntungan  dari  hasil penjualan produk utama dekom dan produk sampingan  filler.  Pola  dinamik  simulasi yang  dihasilkan  oleh  parameter  utama produksi dekom dan keuntungan perusahaan dipengaruhi oleh kinerja kebijakan  yang  memicu  pada  upaya pertumbuhan  produktivitas  kebun  serta kebijakan  penentuan  harga  pokok  produksi yang  rendah  sebagai  parameter  sangat sensitif.
Skema tindakan koreksi untuk proyeksi  peningkatan  volume  produksi sebesar  1463,3  Kuintal  dan  pertumbuhan keuntungan Rp. 4.856.431.700 Peningkatan kinerja produktivitas kebun dapat diupayakan melalui berbagai cara, yaitu :
1.  Proses  budidaya  terdapat  faktor  yang mempengaruhi  seperti  air,  varietas,  masa tanam,  kesuburan  tanah,  pengendalian hama penyakit tanaman dan pemupukan.
a.  Pengaturan  luasan  siram  air  terhadap tanaman harus diatur agar cukup guna memberi  pertumbuhan  yang  optimal. Jumlah luas kebun yang dapat disiram ideal  (sesuai  kebutuhan  tanaman) harus ditingkatkan mencapai 50%.
b.  Pemilihan  bibit  tembakau  dengan kualitas  unggul  dan  tahan  hama penyakit. Penggunaan varietas unggul mampu menghasilkan rendemen yang tinggi.  Pemakaian  varietas  yang  ada saat  ini  baru  mampu  menghasilkan sekitar  1,2  Ton  per  hektar,  sehingga perlu  ditingkatkan  agar  mencapai  1,4 Ton per hektar.
c. Setiap lahan tanaman dibagi dalam ± 3 petak  yang  didasarkan  pada  tingkat pertumbuhan  tanaman.  Pembagian petak  bertujuan  agar  jadwal  panen bisa berjalan tertib yang berhubungan dengan  pemakaian  tenaga  kerja  serta pengisian gudang pengering.
d.  Berdasarkan  wawancara  dengan manajer  agronomi,  selama  ini  belum ada  jalur  kontrol/  transportasi.  Oleh sebab  itu  perlu  dibuat  jalur  kontrol. Selain  memudahkan  proses  kontrol, ini  akan  menjadi  proses  pencegahan kerusakan  saat  pemanenan  tembakau karena daun yang di pinggir terhindar bersinggungan dengan keranjang petik.
e.  Kesuburan  tanah  yang  baik  memiliki sejumlah  persyaratan,  diantaranya memperbaiki  kandungan  ketersediaan hara  makroprimer  (N,  P  dan  K)  dan unsur  mikro  primer,  meningkatkan kandungan bahan organik dan kehidupan biologis tanah,
menurunkan  tingkat  keasaman  tanah.
Upaya  ini  perlu  mendapat  perhatian khususnya pada lokasi tanaman tembakau  yang  memiliki  kekurangan persyaratan  sebagai  kesuburan  tanah (Muzakkir dan Soeripno, 2003).
f.   Penggunaan  pupuk  didasarkan  pada analisa  fisik,  analisa  kandungan kimia,  kandungan  organik,  pH  tanah, pertumbuhan  tembakau  dan  cuaca tembakau.  Sebagai  contoh,  karena cuaca di daerah Jember sangat kering maka  perlu  tambahan  pupuk  KNO3
untuk  memperbaiki  daya  bakar  dan warna daun tembakau.
2.  Proses  pemetikan  dilakukan  dengan mengikuti  tingkat  kemasakan  daun  dan sasaran  kualitas  daun.  Sebagai  contoh, untuk  daun  dekblad,  dipanen  ketika hendak  masak  dengan  warna  hijau semburat  kuning.  Setelah  itu  dilakukan panen  percobaan  yang  diletakkan  di gudang  selama  3  hari.  Kemudian  diamati perubahan  warnanya.  Ketepatan  dalam pemetikan  akan  mengefisienkan  proses penanganan selanjutnya.
3. Karena dekblad menjadi parameter utama kesuksesan perusahaan, maka penanganan ketika panen harus optimal. Daun dekblad dipanen  tidak  terlalu  pagi  (Pukul  08.00- 10.00)  untuk  mengurangi  kadar  air  dan menambah  kandungan  zat  pati  agar mengurangi  terjadinya  glassy  dan  busuk gagang.
4.  Proses  pemetikan  dan  pengeringan merupakan proses yang melibatkan banyak  departemen  di  perusahaan,  yakni departemen  agronomi  tembakau  dan gudang.  Koordinasi  semua  pihak  harus diupayakan  agar  harmonis  dan  berjalan sesuai tanggung jawabnya masing-masing.
Kinerja  biaya  produksi  per  kuintal memiliki  pengaruh  terhadap  keuntungan PT. GMIT. Penurunan biaya produksi dapat mencapai  nilai  yang  ekonomis  apabila produk utama, yakni dekom yang dihasilkan lebih besar. Peningkatan volume produksi  dekom  dalam  perusahaan  terkait dengan  peningkatan  nilai  rendemen  yang dihasilkan  sebagai  puncak  prestasi  seluruh karyawan.  Berikut  adalah  upaya  yang dilakukan:
1. Mengurangi biaya dengan cara
memperpendek cycle time melalui  aliran material  dan  informasi.  Hal  tersebut dilakukan  dengan  cara  mengoptimasi layout  dan  pengaturan  area  kerja  /  area produksi.
2.  Mengurangi  biaya  langsung  dan  tak langsung dengan meletakkan fokus
kepada  aspek  finansial,  material,  dan aliran informasi dalam melakukan perencanaan/penjadwalan.
3.  Mengurangi  biaya  variabel  langsung dengan mengoptimasi ukuran lot pengiriman  dan  meningkatkan  efisiensi pengangkutan  setiap  proses  pengiriman tembakau.
4.  Menurunkan  biaya  variabel  langsung dengan fokus kepada cara-cara mengemas produk,  dimana  dan  kapan  produk  akan disimpan.

## KESIMPULAN
Interaksi  antara  konsentrasi  enzim dan  lama  hidrolisis  terhadap  tepung glukomanan  yang  dihasilkan  berpengaruh nyata  terhadap  rendemen  dengan  nilai berkisar  antara  1,74%-2,12%,  kecerahan ( lightness) berkisar  antara  56,19-60,28, WHC  berkisar  antara  771,47-1621,07%, sedangkan berpengaruh tidak nyata terhadap  OHC  dengan  nilai  berkisar  antara 733,20-788,20%,  kadar  air  berkisar  antara 9,57-12,78%,  kadar  abu    berkisar  antara 3,05-3,23%,  kadar  protein  berkisar  antara 8,26-8,57%,  kadar  glukomanan  berkisar antara    52,06-56,17%,  dan  viskositas berkisar antara 107,34-127,59 mp.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada Direktorat
Penelitian dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (DP2M),
Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi,
Kementerian  Pendidikan  Nasional  melalui skim  Hibah  Penelitian  Strategis  Nasional (STRANAS) yang telah membiayai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alais,  C  dan  B.  Linden.  1991. Food Biochemistry . Ellis Horwood, London.
Alsuhendra,  dan  Ridawati.  2010.  Pengaruh Modifikasi  Secara  Pregelatinisasi,  Asam, dan Enzimatis Terhadap Sifat Fungsional
Tepung Umbi Gembili ( Dioscorea esculenta ). Prosiding  Program  Studi
Tata  Boga  Jurusan  IKK. Fakultas Teknik.  Universitas  Negeri  Jakarta,
Jakarta.
Amin,  A.  M.,  Ahmad  A.  S.,  Yin  Y.  Y.,  Yahya N.,  dan  Ibrahim  N.  2007 . Extraction, purification  and  characterization  of durian  ( Durio  zibethinus )  seed  gum . Food Hydrocolloids , 21: 273-279.
AOAC.  2005. Official  Methods  of  Analysis  of The  Association  Analytical  Chemist . Wahington D.C. inc, USA.
Arifin,  M.  A.  2001.  “Pengeringan  Umbi  Iles-
Iles secara Mekanik untuk Meningkatkan Mutu  Keripik  Iles”.  Tesis.  Program Pascasarjana  Institut  Pertanian  Bogor, Bogor.
Benyamin,  A.  2010.  “Pemanfaatan  Pati  Suweg (Amorphophallus campanulatus B .)
untuk Pembuatan Dekstrin Secara
Enzimatis”. Skripsi. UPN, Surabaya.
Chua, M, Chan, K, Hocking, T. J., Williams, P. A.,  Perry,  C.  J.,  Baldwin,  T.  C.  2012. Methodologies  for  the  extraction  and analysis  of  konjac  glucomannan  from corms  of Amorphophallus  konjac K. Koch. Journal  Carbohydrate  Polymer,
87: 2202-2210.
Fardiaz, S. 1989. Mikrobiologi Pangan I . Pusat Antar  Univesitas  Pangan  Gizi.  Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Fardiaz,  D.,  Andarwulan,  N.,  Wijaya,  H.,
Puspitasari,  L.  N.  1992.  P etunjuk Laboratorium:  Teknik  Analisis  Sifat Kimia dan fungsional Komponen Pangan .  Pusat  Antar  Universitas  Pangan dan Gizi. IPB, Bogor.
Fennema,  O.  W.  (1985). Principle  of  Food Science, Food Chemistry , 2 nd edn. Marcel Dekker Inc, New York.
Gaurav,  F.  2003. Digital  Color  Imaging Handbox . ISBN 084930900x.CRC Press, Japan.
Gotlieb,  K.  F.  dan  A.  Capelle.  2005. Starch Derivatization:  Fascinating  and  Unique Industrial  Opportunities .  Wageningen Academic Pubilshers, Netherlands.
Harris,  D.  C.  2003. Quantitative  Chemical Analysis, 6 th edn.  W.H.  hal  680-690. Freeman and Co, New York.
Herlina.    2012.  “Karakterisasi  dan  Aktivitas Hipolipidemik  serta  Potensi  Prebiotik Polisakarida  Larut  Air  Umbi  Gembili (Dioscorea  esculenta L.)” . Disertasi. Program  Doktor  Ilmu-Ilmu  Pertanian. Universitas Brawijaya, Malang.
Kunamneni,  A.,  Permaul,  K.,  and  Singh  S. 2005.  Amylase  production  in  solid  state fermentation  by  thethermophilic  fungus Thermomyces  lanuginosus. Journal  of Bioscience  and  Bioengineering , 100  (2): 168-171.
Lebot,  V.  2009.  Soil,  pant  growth  and  croo production: tropical root and tuber crops. Journal  Encyclopedia  of  Life  Support Systems (EOLSS), 2 .
Lehninger,  A.  L.  1997. Dasar-dasar  Biokimia.
Jilid I . Alih Bahasa: Maggy Thenawidjaja. Penerbit Erlangga, Jakarta.
Mawarni,  R.  T.,  Simon  B.  W.  2015. Penggilingan  metode ball  mill dengan pemurnian  kimia  terhadap  penurunan tepung  porang. Jurnal  Pangan  dan Agroindustri , 3 (2): 571-581.
Mulyono,  Edi.  2010.  Peningkatan  mutu  tepung iles-iles (Amorphophallus  oncophillus)
( Foodgrade :  glukomannan  80%)  sebagai bahan pengelastis ml (4% = meningkatkan  elastisitas  ml  50%)  dan pengental  (1%  =  16.000  cps)  melalui teknologi  pencucian  bertingkat  dan enzimatis pada kapasitas produksi 250 kg umbi/hari.  Balai  Besar  Penelitian  dan Pengembangan  Pascapanen  Pertanian,
Bogor.
Mustafa  S,  dan  Simon  Bambang.  2015. Pengecilan  ukuran  metode ball  mill dan pemurnian  kimia  terhadap  kemurnian tepung porang (Amorphophallus muelleri
Blume ) .
Jurnal Pangan dan
Agroindustri , 3 (2): 560-570.
Mutia,  R.  2011.  “Pemurnian  Glukomanan secara  Enzimatis  dari  Tepung  Iles-Iles”. Skripsi.  Fakultas  Teknologi  Pertanian. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Myoda, T., Matsuda, Y., Suzuki, T., Natagawa, T.,  Nagai,  T.  dan  Nagashima,  T.  2006. Identification  of  soluble  proteins  and interaction  with  mannan  in  mucilage  of dioscorea opposita thunb. (Chinese Yam Tuber). Journal  Food  Science  and Technology. Research , 12 (4): 299-302.
Nurdjanah,  N.  dan  S.  Usmiati.  2006.  Ekstraksi dan  karakterisasi  pektin  dari  kulit  labu kuning. Jurnal  Penelitian  Pascapanen Pertanian , 3 (1):13–23.
Nurjanah,  Z.  2010.  “Kajian  Proses  Pemurnian Tepung  Glukomanan  dari  Umbi  Iles-Iles ( Amorphophallus  oncophyllus )  dengan Menggunakan Enzim α-amilase”.
Skripsi.  Fakultas  Teknologi  Pertanian
Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Prabowo,  A.  Y.,  Teti  Estiasih,  dan  Indria,  P.
2014. Umbi gembili ( Dioscorea esculenta L.)  sebagai  bahan  pangan mengandung  senyawa  bioaktif:  Kajian pustaka. Jurnal Pangan dan
Agroindustri, 2 (3): 129-135.
Purwitasari  A.,  Yusuf  Hendrawan,  Rini Yulianingsih.  2014.  Pengaruh  suhu  dan waktu ekstraksi terhadap sifat fisik kimia dalam  pembuatan  konsentrat  protein kacang  komak  ( Lablab  purpureus (L.) sweet). Jurnal  Bioproses  Komoditas Tropis , 2 (1).
Risnoyatiningsih,  S.  2011.  Hidrolisis  pati  ubi jalar  kuning  menjadi  glukosa  secara enzimatis. Jurnal Teknik Kimia 5( 2).
Seftiono, H. 2008. Pemurnian dan Karakterisasi Mananase dari Streptacidiphilus luteoalbus . Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan  Alam.  Institut  Pertanian Bogor, Bogor.
Septianti  L.  (2003). Karakterisasi  Tepung  dan Pati  Umbi  Uwi  (Dioscorea  alata)  dan Gembili  (Dioscorea  esculenta)  serta
Pengujian Penerimaan α-Amilase terhadap Pati . Skripsi. Fakultas Teknologi  Pertanian.  Institut  Pertanian Bogor,Bogor.
Soebito  S.  (1988). Analisis  Farmasi .  Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Sudarmadji,  Haryono,  S.,  dan  Suhardi.  1997. Prosedur Analisa Untuk Bahan Makanan dan Pertanian . Yogyakarta: Liberty.
Sukadarti,  Sri  dan  Murni,  Wahyu,  Sri.  2001. Studi  hidrolisis  ampas  tahu  menjadi glukosa dengan katalisator enzim glukoamilase. Prosiding Seminar
Nasional  Kejuangan  Teknik  Kimia. Hal.:
A24-1 – A24-4.
Thanatcha,  R.  and  Pranee,  A.  2011.  Extraction and  characterization  of  mucilage  in Ziziphus  mauritiana Lam. International Food Research Journal , 18: 201-212.
Widjanarko, S. B., Faridah, A. and Sutrisno, A. 2011a. Effect of multi level ethanolleaching on physico-chemical properties of konjac flour (Amorphophallus oncophyllus) . Technical  paper  presented  at  the  12th ASEAN Food Conference, BITEC Bangna, Bangkok, Thailand. 16 -18 June.
Widjanarko  S.  B.,  Aji  S.,  dan  Anni,  S.  2011b.
Efek  hidrogen  peroksida  terhadap  sifat fisiko-kimia tepung porang
( Amorphophallus  oncophyllus) dengan metode  maserasi  dan  ultrasonik. Jurnal Teknologi Pertanian, 12: 143-152.
Winarno, F.  G. 1997. Enzim  Pangan .  PT
Gramedia Pustaka, Jakarta.
Winarno, F.  G. 2004. Kimia  Pangan  dan  Gizi . PT Gramedia Pustaka, Jakarta.
Winarno,  F.  G.  1995. Pengantar  Teknologi Pangan . PT Gramedia Pustaka, Jakarta.
Winata,  A.  Y.  2001.  “Karakterisasi  tepung sukun (Artocarpus altilis) pramasak hasil pengeringan  drum  serta  aplikasinya untuk  substitusi  tepung  terigu  pada pembuatan  roti  manis”.  Skripsi.  Fakultas Teknologi  Pertanian.  Institut  Pertanian Bogor, Bogor.
Wiyani,  L.  1988.  “Ekstraksi  dan  karakterisasi manan dari umbi iles-iles putih (A.variabilis Bl.)”. Skripsi.  Departemen Teknologi  Pangan  dan  Gizi,  Fakultas Teknologi  Pertanian.  Institut  Pertanian Bogor, Bogor.
Yunianta,  T.,  S.,  Apriliastuti,  T.,  E.,  dan Siti,N.W. 2010. Hidrolisis secara sinergis pati  garut  ( Marantha  arundinaceae L.) oleh enzim  -amilase, glukoamilase, dan pullulanase untuk produksi sirup glukos a.
Jurnal  Teknologi  Pertanian , 11(2):  78– 86.