Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)
Kolaborasi Mining Management Dengan Good Mining Practice Dalam Peningkatan Kinerja Perusahaan
Handy Sastradi 1 , A.A. Bagus Dinariyana Dwi Putranta 2
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya* 12 Email Koresponding : handy_sastradi@yahoo.com
Sastradi,  H.,  &  Dwi  Putranta,  A.  B.  D.  .  (2023).  Kolaborasi  Mining  Management Dengan Good Mining Practice Dalam Peningkatan Kinerja Perusahaan. Technomedia Journal , 8 (2).
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i2.2107

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kemampuan  level  Management  Site terhadap  penguasaan  Mining  Management,  mengidentifikasi  hal  apa  saja  yang berkontribusi  terhadap  ketercapaian  target  produksi,  menentukan  besaran  nilai  yang mempengaruhi  penilaian  GMP.  Elemen  penilaian  GMP  diantaranya  kompetensi Penanggung  Jawab  Operasional/Project  Manager,  kesiapan  dokumen  kontrak  kerja, system  pelaporan  proyek,  penggunaan  tenaga  lokal,  penggunaan  subkontraktor  lokal, kompetensi tenaga kerja, pengutamaan produk dalam negeri dan inovasi. Pada penilaian tersebut  PPA  akan  melakukan  peningkatan  dalam  kesiapan  kompetensi  Penanggung Jawab  Operasional/Project  Manager,  sistem  pelaporan  dari  aktivitas  pertambangan, penggunaan  dan  pengelolaan  alat  berat  operasional.  Metodologi  dilakukan  dengan  4 (empat)  tahapan  yaitu  identifikasi  kemampuan  level  Management  Site  terhadap penguasaan Mining Management melalui metode kuesioner diambil dari level Project Manager, Section Head, Group Leader. Pengumpulan data alat berat Heavy Dump Truck berupa payload, load time, speed, empty stop time, fuel dilanjutkan pengolahan Regresi, Multivariate dan Cluster untuk mengidentifikasi data yang paling berpengaruh terhadap kontribusi produksi. Identifikasi aktivitas dan pemberian bobot penilaian berupa katagori interval  persentase  pada  area  Front  Loading,  Road  Maintenance  dan  Disposal. Penelitian ini menghasilkan penguasaan Mining Management yang baik, perbaikan pada elemen  HDT,  penyusunan  aktivitas  dan  penilaian  area  kerja,  perumusan  strategi perusahaan dalam peningkatan penilaian GMP.
Kata Kunci: Good Mining Practice, Pertambangan, Alat Berat, Mining Management, Tata Kelola Tambang

## ABSTRACT
This  study  aims  to  identify  the  ability  of  the  Site  Management  level  to  master  Mining Management, identify what things contribute to the achievement of production targets, determine the amount of value that influences the GMP assessment. Elements of the GMP assessment  include  the  competence  of  the  Operational  Responsible  Person/Project Manager, readiness of work contract documents, project reporting system, use of local workers,  use  of  local  subcontractors,  competence  of  workers,  prioritizing  domestic products  and  innovation.  In  this  assessment,  PPA  will  make  improvements  in  the competence  readiness  of  the  Operational  Responsible  Person/Project  Manager,  a reporting  system  for  mining  activities,  the  use  and  management  of  operational  heavy equipment. The methodology is carried out in 4 (four) stages, namely identification of the ability  of  the  Site  Management  level  to  mastery  of  Mining  Management  through  the questionnaire  method  taken  from  the  Project  Manager,  Section  Head,  Group  Leader levels. Data collection for Heavy Dump Truck heavy equipment in the form of payload, load  time,  speed,  empty  stop  time,  fuel  continued  with  Regression,  Multivariate  and Cluster processing to identify data that has the most influence on production contribution. Identification  of  activities  and  giving  assessment  weights  in  the  form  of  percentage interval categories in the Front Loading, Road Maintenance and Disposal areas. This research resulted in good Mining Management mastery, improvements to HDT elements, arrangement of activities and assessment of work areas, formulation of company strategy in improving GMP assessment.
Keywords: Good Mining Practice, Mining, Heavy Equipment, Mining Management, Mine Governance

## PENDAHULUAN
Dunia  pertambangan  di  Indonesia  tidak  akan  terlepas  dari  sorotan  peran pemerintahan,  masyarakat  bahkan  pelaku  bisnis  sendiri.  Hal  tersebut  diketahui  karena pertambangan khususnya batubara adalah aktivitas tambang yang sarat akan kecelakaan kerja  yang  tinggi,  investasi  tinggi,  kondisi area kerja  tiap  saat  berubah  menyebabkan selain mining  management perlu  ada  tata  kelola  yang  baik  dan  benar  ( good  mining practice ). Pada aktivitas pertambangan yang dimulai dari penyelidikan umum, eksplorasi, studi  kelayakan,  konstruksi,  penambangan,  pengolahan  /  pemurnian,  pengangkutan, pemasaran hingga pasca tambang [1]. Selaku kontraktor ada tahapan yang dilalui sebelum melakukan aktivitas yaitu proses penawaran harga, tender , pemenang tender , pelaksanaan pekerjaan.  Pekerjaan  kontraktor  lebih  fokus  pada  aktivitas  bagaimana  memindahkan material  penutup  batubara  mulai  dari  proses land  clearing ,  pemindahan top  soil , pemindahan material overburden , pengangkutan batubara, hingga penimbunan kembali area tersebut  hingga  proses  reklamasi.  Kontrak  yang  ada  biasanya  adalah  volume overburden (BCM / Bank Cubic Meter ) dan volume batubara yang diangkut dari tambang ke stockpile (MT / Metrik Ton ). Perbandingan antara volume overburden (OB) dengan coal dikenal  dengan  istilah Stripping  Ratio (SR),  SR  =  Volume  OB  /  Volume Coal . Perkembangan batubara sering kali mengalami pasang surut penjualan akibat pengaruh efek Harga Batubara Acuan (HBA) yang keluar secara periodik sesuai dengan level / jenis batubara.
Pengaruh  harga  tersebut  tentunya  akibat demand /  permintaan  dari  negara  – negara  seperti  China  dan  India overstock atau  bahkan  kekurangan supply  energy dari batubara.  Dalam  kompetisi  naik  turunnya  harga  tentunya  sebagai  kontraktor  menjadi sebuah risiko untuk melakukan perubahan metode kerja pada segala lini agar tetap bisa survive dalam  menerima  perubahan  harga  sewaktu-waktu.  Hal  tersebut  secara  tidak langsung  akan  mengubah  paradigma  dalam  bekerja  sama  antara  Pemilik  Izin  Usaha Pertambangan  dengan  Pemilik  Izin  Usaha  Jasa  Pertambangan.  Tidak  ada  lagi  adanya suatu  pemisahan  siapa  yang  memerintah  dan  siapa  yang  diperintah.  Memunculkan koordinasi baru untuk saling bersinergi dengan tujuan yang sama yaitu mampu memenuhi kebutuhan/permintaan dengan kondisi apapun dan sama-sama memperoleh keuntungan untuk kelangsungan hidup perusahaannya [2].
Dengan kolaborasi antara Mining Management dengan Good Mining Practice (GMP) diharapkan akan mendapatkan alur kerja yang terarah dan terukur dimana melalui tersedianya  waktu,  biaya  dan scope pekerjaan  yang  sudah  dilakukan  akan  terhubung dengan target penilai GMP. Dengan penerapan GMP diharapkan memberikan gambaran atau  potret  dari  perusahaan  terhadap  kesesuaian  regulasi  yang  ditetapkan  oleh Pemerintah.  Target  Perusahaan  pada  tahun  2023  meningkatkan  volume  hingga  125% sehingga  memposisikan  Perusahaan  Tambang  2  besar  di  Indonesia  (Hidayat,  2022). Target OB pada tahun 2022 sebesar 267 Juta BCM tercapai melampaui target menjadi 274 Juta BCM. Untuk mengejar target volume menjadi 2 besar maka target 2023 minmal 600 Juta BCM. Peningkatan tersebut akan diikuti dengan peningkatan penilaian Good Mining Practice pada tahun 2023 [3].
Lima besar kontraktor tambang di Indonesia tahun 2022 terhadap target OB dimana posisi tersebut PAMA target tertinggi 937 juta BCM, BUMA 480 – 565 juta BCM, PPA 267 juta BCM, CK 200 juta BCM, Adaro Services 161 juta BCM.
`
Gambar 1. Perkembangan Produksi Over Burden Tahunan dalam juta BCM (PPA, 2023)
Dalam produksi tambang batubara peran organisasi lebih diperjelas untuk masing- masing level antara  lain Manager bertanggung  jawab  untuk  semua  pengambilan keputusan yang terkait dengan produksi dan keamanan. Section Head bertanggung jawab untuk mengalokasikan sumber daya untuk melakukan tugas diselesaikan dengan aman. Pengawas  memiliki  tanggung  jawab  untuk  melakukan  secara  langsung  kegiatan
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Series1 21,8 15,2 27,5 38,1 89,3 143 191 145 173 274 0 50 100 150 200 250 300 VOL UM E OB Produksi Over Burden
operasional  pertambangan [4] .  Metode  kuesioner  dipergunakan  untuk  mengetahui kemampuan  masing-masing level dalam  pelaksanaan  dan  penguasaan  tugas  tersebut. Mining  Management yang  efektif  dalam  industri  pertambangan  adalah  memberikan pengetahuan kepada semua level pengawas yang akan mengelola proyek pertambangan sehingga harapan dari pelaksanaan kesuksesan proyek diantaranya pengembangan ruang lingkup  proyek,  adanya  personil  manajemen  yang  berkualitas,  memiliki  mekanisme kontrol  proyek  yang  jelas,  dan  dilaksanakannya  kontrol  tiap  aktivitas  selama  proyek beroperasional [5] .
Dalam  menunjang  ketercapaian  penilaian  GMP  ada  3  (tiga)  model  perencanaan keselamatan  perilaku  aman  diantaranya  seluruh  karyawan  mengadopsi  perilaku  aman, mengurangi kesulitan tugas dan fokus pada penyempurnaan standar kerja, membangun sistem  organisasi  untuk  mengurangi  resistensi  karyawan  [6].  Kesiapan  dalam penyempurnaan  standar  kerja  dan  efektivitas  tugas  dilakukan  dengan  metode  diskusi hingga membuat standar penilaian area kerja sebagai acuan baku di area kerja produksi. Pada elemen penilaian GMP diantaranya kompetensi Proyek Manajer, kesiapan dokumen kontrak  kerja,  system  [7]  pelaporan  proyek,  penggunaan  tenaga  lokal,  penggunaan subkontraktor  lokal,  kompetensi  tenaga  kerja,  pengutamaan  produk  dalam  negeri  dan inovasi  [8].  Penilaian  tersebut  PPA  akan  melakukan  peningkatan  dalam  kesiapan kompetensi proyek Manajer, sistem pelaporan dari aktivitas pertambangan, penggunaan dan pengelolaan alat berat operasional [9]. Hal tersebut dilakukan untuk meningkatkan kesiapan dalam peningkatan produksi dan peningkatan penilaian Good Mining Practice dari tahun sebelumnya [10]. Peningkatan kemampuan proyek manajer untuk mengetahui kemampuan  dalam  kesiapan  kapasitas  untuk  meminpin  proyek  pertambangan.  Sistem penilaian area penambagan dan pelaporan disiapkan melalui pembagian area kerja dengan bobot penilaian dari aktivitas yang dilaksanakan [11]. Pengelolaan alat berat dipantau dari standarisasi  terhadap  target  ketercapaian Heavy  Dump  Truck [12] . Pengontrolan  saat penggunaan  bahan  bakar  saat  ini  agar  lebih  terkontrol, download  data dari  alat  berat tersebut  diolah  dengan  metode statistic  regresi agar  penyimpangan  data  segera  dapat diperbaiki pada operasional alat berat tersebut [13].

## PERMASALAHAN
Kesiapan  dalam  penyempurnaan  standar  kerja  dan  efektivitas  tugas  dilakukan  dengan metode diskusi hingga membuat standar penilaian area kerja sebagai acuan baku di area kerja  produksi  [14].  Pada  elemen  penilaian  GMP  diantaranya  kompetensi  Proyek Manajer, kesiapan dokumen kontrak kerja, sistem pelaporan proyek, penggunaan tenaga lokal,  penggunaan  subkontraktor  lokal,  kompetensi  tenaga  kerja,  pengutamaan  produk dalam  negeri  dan  inovasi  [15].  Penilaian  tersebut  PPA  akan  melakukan  peningkatan dalam  kesiapan  kompetensi  proyek  Manajer,  sistem  pelaporan  dari  aktivitas pertambangan,  penggunaan  dan  pengelolaan  alat  berat  operasional  (Nurrahmansah, 2019). Hal tersebut dilakukan untuk meningkatkan kesiapan dalam peningkatan produksi dan  peningkatan  penilaian  Good  Mining  Practice  dari  tahun  sebelumnya.  Peningkatan kemampuan  Proyek  Manajer  untuk  mengetahui  kemampuan  dalam  kesiapan  kapasitas untuk meminpin proyek pertambangan. Sistem penilaian area penambagan dan pelaporan disiapkan  melalui  pembagian  area  kerja  dengan  bobot  penilaian  dari  aktivitas  yang dilaksanakan  [16].  Pengelolaan  alat  berat  dipantau  dari  standarisasi  terhadap  target
e-ISSN: 2528-6544
ketercapaian Heavy Dump Truck [17], [18]. Pengontrolan saat penggunaan bahan bakar saat ini agar lebih terkontrol, download data dari alat berat tersebut diolah dengan metode statistic  regresi  agar  penyimpangan  data  segera  dapat  diperbaiki  pada  operasional  alat berat tersebut.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  diantaranya  kuesioner,  diskusi  dan  regresi  linier. Memberikan  hasil  untuk  penelitian  yang  mudah  dipahami  di  area  pertambangan  dari berbagai latar belakang bidang ilmu yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Profil Perusahaan
PT.  PPA  menjadi  kontraktor  jasa  pertambangan  sejak  2007  dan  memulai operasional di Kalimantan Selatan [19]. Investor perusahaan tersebut murni milik anak bangsa  sehingga  dalam  perkembangan  hingga  saat  ini  kontribusi  perusahaan  terhadap lingkar  tambang  memberikan  dampak  yang  positif  [20].  Dalam  upaya  peningkatan penilaian tersebut PPA berupaya melakukan perubahan terhadap segala masukkan dan penilaian  yang  diberikan  dari  pihak  terkait  [18],  [21].  Salah  satunya  adalah  penilaian tingkat  Nasional  yang  akan  menjadikan  landasan  Perusahaan  Jasa  Pertambangan  ini mampu menambah lokasi kerja di lain tempat dari pemberi kerja yang berbeda pula [22]. Untuk  peningkatan  tersebut  ada  4  (empat)  hal  dilakukan  sebagai  penelitian  sebagai berikut:
1.  Membuktikan kemampuan level Management Site (Project Manager, Section Head, Group Leader) terhadap penguasaan Mining Management.
2.  Menjelaskan  data  payload,  load  time,  speed,  empty  stop  time,  fuel  yang  paling berkontribusi terhadap ketercapaian target produksi.
3.  Menguraikan aktivitas pekerjaan dan pemberian bobot penilaian pada tiap aktifitas berupa  katagori  interval  persentase  pada  area  Front  Loading,  Road  Maintenance dan Disposal.
4.  Merumuskan strategi perusahaan untuk memperoleh target level Aditama.

## Penguasaan Mining Management Profil Responden
Penelitian ini dilakukan pada karyawan PT. PPA site Kalimantan dengan masing- masing  jabatan  sebagai  Manager  jumlah  responden  10  orang,  jabatan  Section  Head jumlah  responden  20  orang  dan  jabatan  Group  Leader  jumlah  responden  30  orang. Peneliti memperoleh gambaran tentang profil responden yang dideskripsikan berdasarkan umur, pendidikan, lama bekerja dan penguasaan manajemen mining [23].
a.  Profil Umur
Berikut  adalah  data  mengenai  umur  responden  terhadap  masing-masing  jabatan sebagai berikut:
Gambar 3. Profil Umur Responden
Pada Gambar.3 terlihat untuk level Management didominasi kelompok umur 46 – 50  tahun  dan  tidak  ada  umur  26  –  30  tahun.  Level  Section  Head  35%  didominasi kelompok  umur  31  –  35  tahun  sedangkan  pada  level  group  leader  40%  didominasi kelompok umur 31 – 35 tahun.
b.  Profil Pendidikan
Berikut  adalah  data  mengenai  pendidikan  responden  terhadap  masing-masing jabatan dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 4. Profil Pendidikan Responden
Pada Gambar 4 untuk semua level diperoleh data diatas 50% didominasi dari Pendidikan lulusan SMA / STM dan belum ada lulusan S2.
c.  Profil Masa Kerja
Berikut adalah data mengenai masa kerja responden terhadap masing-masing jabatan dapat dilihat sebagai berikut:
0% 15% 3% 50% 5% 3% 10% 10% 13% 20% 25% 20% 20% 35% 40% 0% 10% 20% 0% 20% 40% 60% Manager Section Head Group Leader > 50 Tahun
46 - 50 tahun 41 - 45 tahun 36 - 40 tahun 31 - 35 tahun 26 - 30 tahun
0% 0% 0% 30% 35% 27% 20% 10% 13% 50% 55% 60% 0% 50% 100% Manager Section Head Group Leader S2 S1 DIII SMA / STM
Gambar 5. Profil Masa Kerja Responden
Pada Gambar 5 level management 40% sudah berpengalaman antara 16-20 tahun hal ini sesuai dengan tugas dan tanggungjawab terhadap pengalaman kerja. Sementara level Section Head 55% masa kerja 6-10 tahun dan group leader 47% masa kerja 1-5 tahun.

## Hasil Analisa Instrumen
a.  Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  konsistensi  angket kuesioner yang digunakan oleh peneliti [24], sehingga angket tersebut dapat dihandalkan meskipun penelitian dilakukan berulang kali menggunakan angket kuesiner yang sama dengan waktu yang berbeda . Data dinyatakan valid apabila nilai R Hitung lebih besar dari R Tabel (R Hitung > R Tabel) atau signifikansi kurang dari 0,05 (Nilai Sig < 0,05). Dimana total item skor adalah jumlah dari seluruh item pernyataan yang ada pada satu variable. Berikut data sebelum uji validitas terhadap masing-masing jabatan .
Tabel 1. Data hasil kuesioner level management
Kuesioner pada level management sejumlah 10 koresponden (X1-X10) dilakukan dengan memberikan 20 pernyataan yang harus  dijawab dengan skala 5=Sangat  Setuju (SS), 4= Setuju (S), 3= Netral (N), 2= Tidak Setuju (TS), 1= Sangat Tidak Setuju (STS). Pada Tabel 1 menunjukkan jawaban dari masing-masing koresponden terhadap masing- masing pernyataan tersebut.
40% 0% 3% 30% 10% 20% 20% 55% 30% 10% 35% 47% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Manager Section Head Group Leader
16 - 20 Tahun 11 - 15 Tahun 6 - 10 Tahun 1 - 5 Tahun
Tabel 2. Data hasil kuesioner Section Head
Tabel 3. Data hasil kuesioner Group Leader
e-ISSN: 2528-6544
Berikut Tabel Uji Validitas terhadap masing-masing jabatan
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Management No    R Hitung  R Tabel  Status X1 0.800 0.632 Valid X2 0.855 0.632 Valid X3 0.800 0.632 Valid X4 0.799 0.632 Valid X5 0.938 0.632 Valid X6 0.802 0.632 Valid X7 0.811 0.632 Valid X8 0.811 0.632 Valid X9 0.811 0.632 Valid X10 0.766 0.632 Valid X11 0.718 0.632 Valid X12 0.834 0.632 Valid X13 0.800 0.632 Valid X14 0.976 0.632 Valid X15 0.800 0.632 Valid X16 0.800 0.632 Valid X17 0.834 0.632 Valid X18 0.976 0.632 Valid X19 0.690 0.632 Valid X20 0.800 0.632 Valid
Hasil uji validitas level Management dari 20 pernyataan diperoleh R Hitung pada masing-masing  pernyataan  diatas  R  Tabel  (R  Hitung  >  R  Tabel)  sehingga  dari  tiap pernyataan  dinyatakan  valid  [25].  Sebagai  contoh  R  Hitung  untuk  pernyataan  1  (X1), menggunakan data Tabel 1 diperoleh data sebagai berikut: N=jumlah koresponden (10), x=jumlah  jawaban  kuesioner  pernyataan  1  (48),  y=jumlah  jawaban  10  koresponden terhadap seluruh pernyataan (925), maka sesuai rumus diperoleh R Hitung 1:
𝑅 !,# = $ ∑ !#&(∑ !)(∑ #) )[$ ∑ ! ! &(∑ !) ! ])[$ ∑ # ! &(∑ #) ! ]
𝑅 ,,, =
(10)(4469) − (48)(925)
/[10(232) − (48) - ]/[10(86383) − (925) - ]
𝑅 (,,,) = 0.800
Sementara untuk R Tabel diperoleh dari distribusi dengan nilai signifikansi 0.05, jumlah koresponden 10 maka R Tabel diperoleh 0.632. Sehingga masing-masing R Hitung pernyataan pada level Management diatas 0.632 (R Hitung > R Tabel) / (0.800 > 0.632) dinyatakan valid.
Tabel 5. Uji Validitas Section Head No  R Hitung  R Tabel  Status X1 0.492 0.444 Valid X2 0.679 0.444 Valid X3 0.839 0.444 Valid X4 0.873 0.444 Valid X5 0.650 0.444 Valid X6 0.733 0.444 Valid X7 0.805 0.444 Valid X8 0.719 0.444 Valid X9 0.760 0.444 Valid X10 0.597 0.444 Valid X11 0.762 0.444 Valid X12 0.681 0.444 Valid X13 0.770 0.444 Valid X14 0.941 0.444 Valid X15 0.882 0.444 Valid X16 0.868 0.444 Valid X17 0.759 0.444 Valid X18 0.586 0.444 Valid X19 0.535 0.444 Valid X20 0.682 0.444 Valid
𝑅 !,# = $ ∑ !#&(∑ !)(∑ #)
)[$ ∑ ! ! &(∑ !) ! ])[$ ∑ # ! &(∑ #) ! ]
𝑅 ,,, =
(20)(8765) − (96)(1820)
/[20(464) − (96) - ]/[20(166706) − (1820) - ]
𝑅 (,,,) = 0.492
Sementara untuk R Tabel diperoleh dari distribusi dengan nilai signifikansi 0.05, jumlah  koresponden  10  maka  R  Tabel  diperoleh  0.444.  Sehingga  masing-masing  R Hitung pernyataan pada level Section Head diatas 0.444 dinyatakan valid.
Tabel 6. Uji Validitas Group Leader No  R Hitung  R Tabel  Status X1 0.481 0.361 Valid X2 0.691 0.361 Valid X3 0.669 0.361 Valid X4 0.650 0.361 Valid X5 0.663 0.361 Valid X6 0.696 0.361 Valid X7 0.800 0.361 Valid X8 0.894 0.361 Valid X9 0.662 0.361 Valid X10 0.635 0.361 Valid X11 0.720 0.361 Valid X12 0.808 0.361 Valid X13 0.689 0.361 Valid X14 0.779 0.361 Valid X15 0.719 0.361 Valid X16 0.719 0.361 Valid X17 0.640 0.361 Valid X18 0.647 0.361 Valid X19 0.812 0.361 Valid
No  R Hitung  R Tabel  Status X20 0.712 0.361 Valid 𝑅 !,# = $ ∑ !#&(∑ !)(∑ #) )[$ ∑ ! ! &(∑ !) ! ])[$ ∑ # ! &(∑ #) ! ] 𝑅 ,,, = (30)(13276) − (145)(2738)
/[30(705) − (145) - ]/[30(251748) − (2738) - ]
𝑅 ,,, = 0.481
Sementara untuk R Tabel diperoleh dari distribusi dengan nilai signifikansi 0.05, jumlah  koresponden  30  maka  R  Tabel  diperoleh  0.361.  Sehingga  masing-masing  R Hitung pernyataan pada level Group Leader diatas 0.361 dinyatakan valid.
a. Uji Reliabilitas
Data  dinyatakan  Reliabel  apabila  Nilai  Cronbach’s  Alpha  lebih  besar  dari  0,70. Perhitungan  reliabilitas  diperoleh  dengan  melakukan  kalkulasi  jumlah  varian  masing- masing  pernyataan  dan  varian  total  dari  jawaban  pernyataan  jumlah  pekerja  sesuai masing-masing level jabatan. Berikut data dari masing-masing level tersebut.
Tabel 7. Uji Reliabilitas Level Jabatan Level Nilai Realibilitas Manager 1.016 Section Head 0.952 Group Leader 0.928
Salah  satu  contoh  perhitungan  nilai  realibilitas  pada level  Manager diperoleh dengan menghitung varian masing-masing pernyataan. Menggunakan rumus :
S - = n ∑ 𝛼 - − (∑ α) -
n(n − 1)
Untuk masing-masing varian pernyataan dihitung dari varian pernyataan 1 hingga varian pernyataan 20. Level Management koresponden 10 orang (n=10), jumlah varian pernyataan 1 sesuai Tabel 4 (P1=48) dan kuadrat dari pernyataan 1 (P1 2 =232).
S - P1  = (10)(232) − (48 - )
(10)(9)
= 0.78
Demikian perhitungan selanjutanya varian pernyataan 1 hingga pernyataan 20.
e-ISSN: 2528-6544
Pernyataan ditotal dengan rumusan yang sama diperoleh:
S - Ptotal = (10)(86383) − (925 - )
(10)(9) = 91.167 Hasil  tersebut  dipergunakan  untuk  menghitung  conbach  alfa  apakah  nilai realibilitas  diatas  0.7  atau  dibawah  0.7.  Pada level  Management jumlah  koresponden (k=10), jumlah varian pernyataan 1 hingga pernyataan 20 ( α =7.789) maka sesuai rumus :
𝑅 ,, = . .&, (1 − ∑ / " ! / # ! ) R ,, = (,0)(,&( $.$&' '(.()$ ) (1) = 1.016
Sehingga pada level Management nilai realibilitas diperoleh lebih besar dari 0.7 ( 1.016  >0.7),  data  dinyatakan  reliabel.  Perhitungan  yang  sama  dilakukan  pada level Section Head dan level Group Leader , menunjukkan hasil yang realibel.
b. Analisis Deskriptif.
Deskriptif  varibel  penelitian  bertujuan  untuk  mengetahui  masing-masing  varible yang  disampaikan  dengan  statistic  deskriptif.  Dari  masing-masing  pertanyaan dikelompokkan  terhadap  bagian  managemen  dan  dihitung  skor  aktual  diperoleh  dari pemberian skor pada pilihan (SS=5, S=4, N=3, TS=2, STS=1). Skor aktual dihitung dari jumlah  nilai  pilihan  masing-masing  ternyata  terhadap  jumlah  kuesioner  dari  masing- masing level . Sementara skor ideal adalah nilai maksimal dari nilai pilihan maksimal x jumlah kelompok pernyataan x jumlah responden masing-masing level . Sebagai contoh untuk level management perhitungan menjadi (5 x 2 x 10). Untuk pengkatagorian dibagi menjadi  5  katagori  yaitu  Sangat  buruk,  Buruk,  Kurang  Baik,  Baik  dan  Sangat  Baik. Katagori Skor terendah adalah (jumlah pernyataan kelompok) x (nilai skor terendah) x (responden level management) atau dalam bentuk perhitungan menjadi (2 x 1 x 10) = 20 dan katagori skor tertinggi adalah (jumlah pernyataan kelompok) x (nilai skor tertinggi) x (responden level management) atau dalam bentuk perhitungan menjadi (2 x 5 x 10) = 100. Jadi intervalnya adalah total range (skor tertinggi – skor terendah) dibagi (jumlah katagori) dalam bentuk perhitungan (100 – 20)/5 = 16. Demikian pula untuk perhitungan level Section Head dan Group Leader. Berikut masing-masing Tabel perhitungan skor dan katagori hasil kuesioner.
Tabel 8. Perhitungan Skor Level Management No Item Pernyataan Kelompok Pernyataan Skor Skor Aktual Skor Ideal Kategori 1 X1 Integration Management 48 92 100 Sangat Baik 2 X2 44 Sangat Baik 3 X3 Scope Management 48 92 100 Sangat Baik
4 X4 44 Sangat Baik 5 X5 Schedule Management 43 90 100 Sangat Baik 6 X6 47 Sangat Baik 7 X7 Cost Management 46 92 100 Sangat Baik 8 X8 46 Sangat Baik 9 X9 Quality Management 46 92 100 Sangat Baik 10  X10 46 Sangat Baik 11  X11 Resource Management 45 91 100 Sangat Baik 12  X12 46 Sangat Baik 13  X13 Communications Management 48 95 100 Sangat Baik 14  X14 47 Sangat Baik 15  X15 Risk Management 48 96 100 Sangat Baik 16  X16 48 Sangat Baik 17  X17 Procurement Management 46 93 100 Sangat Baik 18  X18 47 Sangat Baik 19  X19 Stakeholder Management 44 92 100 Sangat Baik 20  X20 48 Sangat Baik Tabel 9. Indikator Katagori Level Management
Pada  Tabel  9  seluruh  skor  aktual  terletak  pada  range  Sangat  Baik  (84-100) sehingga untuk level Management penguasaan Mining Management sangat baik.
Tabel 10. Perhitungan Skor Level No Item Pernyataan Kelompok Pernyataan Skor Skor Aktual Skor Ideal Kategori 1 X1 Integration Management 96 188 200 Sangat Baik 2 X2 92 Sangat Baik
No Item Pernyataan Kelompok Pernyataan Skor Skor Aktual Skor Ideal Kategori 3 X3 Scope Management 93 185 200 Sangat Baik 4 X4 92 Sangat Baik 5 X5 Schedule Management 90 180 200 Sangat Baik 6 X6 90 Sangat Baik 7 X7 Cost Management 89 179 200 Sangat Baik 8 X8 90 Sangat Baik 9 X9 Quality Management 90 183 200 Sangat Baik 10  X10 93 Sangat Baik 11  X11 Resource Management 88 182 200 Sangat Baik 12  X12 94 Sangat Baik 13  X13 Communications Management 94 185 200 Sangat Baik 14  X14 91 Sangat Baik 15  X15 Risk Management 90 183 200 Sangat Baik 16  X16 93 Sangat Baik 17  X17 Procurement Management 87 176 200 Sangat Baik 18  X18 89 Sangat Baik 19  X19 Stakeholder Management 88 179 200 Sangat Baik 20  X20 91 Sangat Baik
Tabel 11. Indikator Katagori Level Section Head
Pada Tabel 11 seluruh skor aktual terletak pada range Sangat Baik (168-200) sehingga untuk level Section Head penguasaan Mining Management sangat baik.
Tabel 12. Perhitungan Skor Level Group Leader
No Item Pernyataan Kelompok Pernyataan Skor Skor Aktual Skor Ideal Kategori 1 X1 Integration Management 145 287 300 Sangat Baik 2 X2 142 Sangat Baik 3 X3 Scope Management 141 275 300 Sangat Baik 4 X4 134 Sangat Baik 5 X5 Schedule Management 137 279 300 Sangat Baik 6 X6 142 Sangat Baik 7 X7 Cost Management 135 264 300 Sangat Baik 8 X8 129 Sangat Baik 9 X9 Quality Management 132 267 300 Sangat Baik 10  X10 135 Sangat Baik 11  X11 Resource Management 138 275 300 Sangat Baik 12  X12 137 Sangat Baik 13  X13 Communications Management 143 281 300 Sangat Baik 14  X14 138 Sangat Baik 15  X15 Risk Management 138 280 300 Sangat Baik 16  X16 142 Sangat Baik 17  X17 Procurement Management 130 256 300 Sangat Baik 18  X18 126 Sangat Baik 19  X19 Stakeholder Management 136 274 300 Sangat Baik 20  X20 138 Sangat Baik
Tabel 13. Indikator Katagori Level Group Leader
e-ISSN: 2528-6544
Pada Tabel 13 seluruh skor aktual terletak pada range Sangat Baik (252-300) sehingga untuk level Group Leader penguasaan Mining Management sangat baik.

## Aktivitas Operasional HD
Data Heavy Dump
Pengambilan data dari alat berat HD dilaksanakan pada 25 unit HD dengan komposisi pengambilan data adalah payload, load time, speed, empty stop time, fuel. Periode data ditampilkan rata-rata pemakaian dalam kurun waktu 1 mingguan.
Hasil Analisa
Gambar 6. Perbandingan Acuan HDT vs Aktual
Pada Gambar 6 diatas ditunjukkan ketidaktercapaian target pada muatan (payload) sebesar (108 - 100.42) = 7.58 ton, kelebihan waktu henti sebesar (3.04 – 2.50) = 0.54 menit,  kurangnya  kecepatan  sebesar  (21.00  –  20.50)  =  0.5  km/jam,    kelebihan  waktu loading  sebesar  (2.72  –  1.50)  =  1.22  menit,  sedangkan  pada  fuel  diperoleh  effesiensi sebesar (75.00 – 71.40) = 3.6 liter/jam.

## Pembahasan
1.  Menjadikan perusahaan sebagai solusi bisnis bagi customer.
Perusahaan  PPA  sebagai  kontraktor  pertambangan  batubara  penerima  pekerjaan dari customer sesuai jenis dan lingkup pekerjaan sebatas kontrak / Perjanjian Kerja antara kedua belah pihak. Menyikapi perkembangan / perubaharan pasar kedepannya dimana perusahaan tidak akan mampu berdiri sendiri tanpa adanya partner kerja yang sinergys maka  PPA  mengubah  salah  satu  strategi  kerja  tidak  hanya  sebagai  kontraktor  sesuai perjanjian kerja. Permasalahan yang akan ada pada customer maka secara langsung akan berdampak terhadap perkembangan PPA selaku kontrakor.
2.  Penggunaan teknologi untuk pelaporan semua aktifitas departemen.
Penerapan teknologi merupakan salah satu penilaian GMP menyebabkan kontrakor berpacu dalam penerapan teknologi di area kerja. Hal yang paling utama diperlukan pada remote  areas  adalah  pembangunan  tower  senilai  Rp.  2  Milyar  ditambah  pembayaran bulanan Rp. 80 - 100 juta. Dengan adanya jaringan maka secara langsung penggunaan
teknologi untuk pelaporan real time akan memudahkan dalam melakukan monitor dan kontrol terhadap hasil aktiviatas yang dilakukan seperti pada pelaporan elemen HDT 3.  Peningkatan penilaian area kerja sesuai kebijakan customer.
Peningkatan penilaian area kerja berada pada point Rekayasa Area Kerja. Penilain tersebut difokuskan pada penilaian area Front, Road dan Dispoasl akan membantu dalam perbaikan  terhadap  bagian  yang  dinilai  untuk  peningkatan  penilain  tersebut.  Penilain tersebut  dilakukan  setiap  mingguan  untuk  melaksanakan  perbaikan  dalam  pemenuhan standar kerja dan penilaian GMP yang lebih baik.
Penilaian GMP lainnya pada Penggunaan Produk Dalam Negeri lebih difokuskan penggunaan pada penggantian spare part alat berat yang bernilai lebih tinggi dari produk lainnya yaitu kisaran 40% dari harga alat berat.
Pengutamaan  subcont  local  secara  bertahap  dapat  dilaksanakan  karena  menyesuaikan terhadap  penggunaan  parts  /  bagian  komponen  alat  berat  yang  masih  dalam  status warranty dari supplier alat berat.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa, pertama hasil penelitian penguasaan Mining Management terhadap level Management/Project Manager, Section Head dan Group Leader menunjukkan bahwa kemampuan dalam penguasaan sangat baik. Kedua,  hasil  penelitian  tentang  operasional  alat  Heavy  Dump  Truck  menunjukkan sebagian besar payload masih dibawah target 108 ton, sebagian alat untuk loading time masih melebihi target 2.5 menit, speed masih ada dibawah target 21 km/jam, empty stop time  HDT  semuanya  melebihi  target  1.5  menit.  Hanya  konsumsi  fuel  yang  mampu menekan  angka  dibawah  75  liter/jam.  Ketiga,  hasil  penelitian  memberikan  data  atau informasi terhadap tiap aktivitas dan pembobotan diarea kerja. Mengacu pada penilaian GMP, area kerja yang difokuskan dalam perbaikan antara lain front area, hauling road dan  disposal.  Keempat,  hasil  penelitian  merumuskan  strategi  perusahaan  dalam peningkatan penilaian GMP antara lain menjadikan perusahaan sebagai solusi bisnis bagi customer,  penggunaan  teknologi  untuk  setiap  pelaporan  aktivitas  pertambangan  dan peningkatan penilaian area kerja sesuai kebijakan customer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Arif, Nikel Indonesia . Gramedia Pustaka Utama, 2018.
[2] M. Valentijn-Benz, K. Nazmi, H. S. Brand, W. van’t Hof, and E. C. I. Veerman, “Growth of Candida albicans in human saliva is supported by low-molecular-mass compounds,” FEMS Yeast Res , vol. 15, no. 8, p. fov088, 2015.
[3] À.  Dasí,  T.  Pedersen,  L.  L.  Barakat,  and  T.  R.  Alves,  “Teams  and  project performance:  An  ability,  motivation,  and  opportunity  approach,” Project Management Journal , vol. 52, no. 1, pp. 75–89, 2021.
[4] H. Antlov and S. Cederroth, Leadership on Java: Gentle hints, authoritarian rule . Routledge, 2014.
[5] N.  M.  Suindari  and  N.  M.  R.  Juniariani,  “Pengelolaan  Keuangan,  Kompetensi Sumber Daya Manusia Dan Strategi Pemasaran Dalam Mengukur Kinerja Usaha Mikro Kecil Menengah (Umkm),” KRISNA: Kumpulan Riset Akuntansi , vol. 11, no. 2, pp. 148–154, 2020, doi: 10.22225/kr.11.2.1423.148-154.
[6] M.-Y.  Chen,  “Managerial  ownership  and  firm  performance:  an  analysis  using switching  simultaneous-equations  models,” Appl  Econ ,  vol.  38,  no.  2,  pp.  161– 181, 2006.
[7] R.  A.  Pangondian,  P.  I.  Santosa,  and  E.  Nugroho,  “Faktor-faktor  yang mempengaruhi  kesuksesan  pembelajaran  daring  dalam  revolusi  industri  4.0,”  in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019.
[8] K.  Moran,  C.  Bernal-Cárdenas,  M.  Curcio,  R.  Bonett,  and  D.  Poshyvanyk, “Machine learning-based prototyping of graphical user interfaces for mobile apps,” IEEE Transactions on Software Engineering , vol. 46, no. 2, pp. 196–221, 2018.
[9] F.  Nurrahmansah,  “Pengaruh  Orientasi  Kewirausahaan  Dan  Inovasi  Produk Terhadap Keunggulan Bersaing (Studi Kasus Pada Sentra Roti Kopo Bandung).” Universitas Komputer Indonesia, 2019.
[10]  A.  Fathurrozi  and  F.  Masya,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Prediksi Transaksi Penjualan Produk Pada Aplikasi Point Of Sales,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 2, pp. 70–81, 2023.
[11]  N.  A.  Faj,  J.  Fakhri,  and  A.  D.  Yusandika,  “Efektifitas  Model  Pembelajaran Quantum  Teaching  dengan  Metode  Praktikum  terhadap  Hasil  Belajar  Peserta Didik,” Indonesian Journal of Science and Mathematics Education , vol. 1, no. 2, pp. 135–141, 2018.
[12]  S.  Tambak,  “Metode  ceramah:  Konsep  dan  aplikasi  dalam  pembelajaran Pendidikan Agama Islam,” Jurnal Tarbiyah , vol. 21, no. 2, 2014.
[13]  M.  Irsyad,  “Media  Interaktif  Adobe  Flash  CS6  dengan  Model  Dart  dalam Pembelajaran  Bahasa  Arab  Di  Era  Pandemi  Covid-19,” Thawalib:  Jurnal Kependidikan Islam , vol. 1, no. 2, pp. 103–130, 2020.
[14]  A. S. Bist, “The Importance of Building a Digital Business Startup in College,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 2, no. 1, pp. 31–42, 2023.
[15]  S. Y. Putri and L. Meria, “Pengaruh Persepsi Nilai Dan Kepercayaan Terhadap Keputusan Pembelian Yang Di Mediasi Oleh Minat Beli,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1SP, pp. 92–107, 2023.
[16]  C. S. Bangun, T. Suhara, and H. Husin, “THE APPLICATION OF THEORY OF PLANNED BEHAVIOR AND PERCEIVED VALUE ON ONLINE PURCHASE BEHAVIOR,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1SP, pp. 123–134, 2023.
e-ISSN: 2528-6544
[17]  S. Aidah, “Pemanfaatan e-learning sebagai media pembelajaran di STIA Al Gazali Barru,” Meraja journal , vol. 2, no. 1, pp. 1–12, 2019.
[18]  F. Ridho, B. S. Anggoro, and S. Andriani, “Aplikasi Android Contruct 2 untuk Media E-Learning pada Materi Peluang,” Desimal: Jurnal Matematika , vol. 2, no. 2, pp. 165–171, 2019.
[19]  I. Tsvetkov et al. , “Plant organic farming research–current status and opportunities for future development,” Biotechnology & Biotechnological Equipment , vol. 32, no. 2, pp. 241–260, 2018.
[20]  T.  Raharjo,  E.  K.  Budiardjo,  and  K.  Mahatma,  “Peningkatan  Kematangan Manajemen  Proyek  menggunakan  Kerangka  Kerja  KPMMM:  Studi  Kasus Perusahaan Konsultan Teknologi Informasi PQR,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1SP, pp. 57–71, 2023.
[21]  A.  M.  Almelhi,  “Effectiveness  of  the  ADDIE  Model  within  an  E-Learning Environment  in  Developing  Creative  Writing  in  EFL  Students.,” English Language Teaching , vol. 14, no. 2, pp. 20–36, 2021.
[22]  G. M. Dubov, D. S. Trukhmanov, and S. A. Nokhrin, “The use of alternative fuel for heavy-duty dump trucks as a way to reduce the anthropogenic impact on the environment,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , IOP Publishing, 2020, p. 42059.
[23]  I. Jonek-Kowalska, “Consolidation as a risk management method in the lifecycle of a mining company: A novel methodological approach and evidence from the coal industry in Poland,” Resources Policy , vol. 60, pp. 169–177, 2019.
[24]  Y. Lee, W. Lim, and H. S. Eng, “A systematic review of UTAUT2 constructs’ analysis  among  MSMEs  in  non-OECD  countries,” Journal  of  Science  and Technology Policy Management , 2023.
[25]  Qurotul. Aini, Mukti. Budiarto, P. Oktavia. Hadi Putra, Alfiah. Khoirunisa, N. P. L.  Santoso,  and  U.  Rahardja,  “Gamified  education  practice:  Designing  with  e- commerce  and  ilearning  concept,” International  Journal  of  Psychosocial Rehabilitation , vol. 24, no. 7, 2020, doi: 10.37200/IJPR/V24I7/PR270799.