Analisis Produktivitas pada PT XYZ Menggunakan Metode Objective Matrix
Difa Afgan Al Hafiz 1* , Risma Fitriani 2 , Wahyudin 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : afidifa175@gmail.com
Diterima: 16 Maret 2023 Disetujui: 27 Maret 2023

## Abstract
PT XYZ is trying to increase its productivity because some of this time it is still considered ineffective. Productivity measurements based on fragrance output and the inputs used are the use of raw materials, the amount of labor, machine hours, and electrical energy used. Based on these problems, Objective Matrix (OMAX)  is  used  as  a  measurement  of  productivity  on  the  production  line.  The  data  used  is  data  from January 2022 to May 2022. The results of the performance indicators that can be achieved by the company during  the  period  January  2022  to  May  2022  experienced  productivity  fluctuations.  The  highest productivity increase happened in the April 2022 period, at 146.67, while the lowest decline in productivity occurred in the February 2022 period, at -13.33. The factors that need to be improved are the number of employees, the machine's working hours, and the amount of electrical energy utilized.
Keywords: fragrance, productivity, performance indicator, objective matrix

## Abstrak
PT XYZ berusaha untuk meningkatkan output - nya karena terkadang masih dianggap tidak efektif. Ukuran produktivitas  didasarkan  pada  output fragrance dan  input  yang  digunakan,  yang  meliputi  penggunaan bahan  baku,  jam  pekerja,  jam  mesin,  dan  konsumsi  energi  listrik.  Berdasarkan  masalah  ini, Objective Matrix (OMAX) digunakan untuk menghitung produktivitas lini produksi. Data dari Januari 2022 hingga Mei  2022  digunakan.  Hasil  dari  indikator  performansi  yang  dapat  dicapai  organisasi  dari  Januari  2022 hingga Mei 2022 melihat perubahan produktivitas. Peningkatan produktivitas tertinggi terjadi pada periode April  2022,  yaitu  sebesar  146,67,  sedangkan  penurunan  produktivitas  terendah  terjadi  pada  periode Februari  2022,  yaitu  -13,33.  Faktor  yang  perlu  ditingkatkan  adalah  tenaga  kerja,  jam  kerja  mesin,  dan jumlah energi listrik yang dimanfaatkan.
Kata Kunci: wewangian, produktivitas, indikator performansi, objective matrix

## 1. Pendahuluan
Produktivitas  dalam  sistem  manufaktur  didefinisikan  sebagai  koneksi  atau  rasio  input  terhadap output [1].  Ketika  perusahaan  mencoba  meningkatkan  produktivitas  di  lantai  pabrik,  mereka  terkadang mengalami masalah. Hal ini terutama disebabkan oleh penggunaan sumber daya baku yang buruk selama operasi  manufaktur.  Produktivitas  adalah  salah  satu  ukuran  utama  dari  kemampuan  perusahaan  untuk memanfaatkan sumber dayanya untuk menghasilkan barang yang ditargetkan  [2]. Produktivitas di lantai manufaktur dapat dinaikkan dengan dua cara: dengan menurunkan input sambil mempertahankan output berkelanjutan, atau dengan meningkatkan output sambil mempertahankan input konstan [3]. Produktivitas faktor total, produktivitas multifaktor, dan produktivitas parsial adalah semua jenis produktivitas [4].
Pencapaian  perusahaan  dapat  dilihat  pada  produktivitas  yang  dihasilkan,  yang  mendorong perusahaan untuk maju [5]. Ini menunjukkan pertumbuhan perusahaan juga [6]. Pengukuran produktivitas diperlukan agar pertumbuhan produktivitas dapat dikoordinasikan dan sejalan dengan tujuan perusahaan [7].  Output  dapat  tumbuh  bahkan  jika  produktivitas  tetap  sama  atau  bahkan  menurun,  oleh  karena  itu peningkatan produksi tidak selalu merupakan hasil dari peningkatan produktivitas [8]. Banyak keuntungan dari  mengukur  produktivitas  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  mengembangkan  rencana  perbaikan produktivitas perusahaan [9].
PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang fragrance . Perusahaan ini memproduksi banyak fragrance untuk  industri,  yang  kemudian  dikirim  ke  Thailand,  Nigeria,  dan  negara-negara  lain. Perusahaan  ini  berusaha  untuk  meningkatkan  produksinya  karena  beberapa  waktu  ini  dianggap  kurang efektif.  Untuk  menganalisis  penurunan  produktivitas  tersebut,  pengukuran  produktivitas  diperlukan  agar dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor apa yang menyebabkan penurunan produksi dan alternatif apa yang tersedia [10].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Produktivitas  diukur  menggunakan  pendekatan Objective  Matrix (OMAX).  OMAX  adalah  sistem pengukuran  produktivitas  parsial  yang  memantau  produktivitas  di  setiap  sektor  organisasi  dengan menggunakan metrik produktivitas yang sesuai dengan keberadaan bagiannya [11]. Metode OMAX dapat menilai  kinerja  saat  ini  menggunakan  indikator  yang  telah  ditentukan.  Pendekatan  ini  dapat  mengatasi tantangan  dengan  mengukur  produktivitas  untuk  menawarkan  gambaran  umum  tentang  perubahan produktivitas perusahaan untuk membuat rekomendasi yang mengarah pada produktivitas yang lebih besar di  masa  depan  [12].  Tujuan  menggunakan  strategi  ini  adalah  untuk  mendapatkan  nilai  tunggal  pada kelompok kerja [13].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian adalah cara berpikir tentang langkah-langkah yang harus ditetapkan oleh peneliti selama proses penelitian [14]. Pendekatan pengumpulan data digunakan untuk mengumpulkan informasi untuk tugas akhir ini. Peneliti menggunakan teknik pengumpulan data berikut:
a. Observasi
Data dikumpulkan dengan observasi langsung di lokasi penelitian.
b. Wawancara
Wawancara  adalah  teknik  pengumpulan  data  yang  meliputi  sesi  tanya  jawab  tatap  muka  dan  tatap muka antara pengumpul data, peneliti, dan sumber data. Peneliti melakukan wawancara dengan pihak PT XYZ.
c. Tinjauan Pustaka
Membaca  dan  mempelajari  dokumen,  literatur,  dan  buku  yang  terhubung  dengan  subjek  penelitian untuk mendapatkan teori atau konsepsi tentang metode OMAX.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Menindaklanjuti  pengumpulan  data  dengan  observasi  langsung  ke  wilayah  kerja  dengan  tujuan memperoleh data riil yang diperlukan dalam penelitian ini.  PT XYZ memiliki sistem penjualan berbasis Delivery Order (DO) yang menentukan berapa banyak produksi yang dihasilkan. Tabel 1 menunjukkan data primer yang digunakan dalam penelitian ini, yang dikumpulkan di PT XYZ.
Tabel 1 . Data Input dan Output Bahan baku (kg) Tenaga kerja (orang) Jam kerja mesin (jam) Energi listrik (Kwh) Output (kg) 62822 595 311 396,836 32214 15769 598 238 303,688 7898 35524 600 307 391,732 25783 75408 590 318 405,768 39376 30972 593 284 362,384 17512 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berikut merupakan tahapan-tahapan metode OMAX [15]:
a. Menetapkan tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  produktivitas  perusahaan  dengan menggunakan pendekatan OMAX.
b. Tetapkan Parameter
Empat Parameter yang akan diukur adalah sebagai berikut:
1) Parameter 1 mengukur produktivitas penggunaan bahan baku
2) Parameter 2 mengukur konduktivitas penggunaan tenaga kerja
3) Parameter 3 mengukur produktivitas jam kerja alat berat
4) Parameter 4 mengukur produktivitas konsumsi energi listrik.
Keempat parameter yang tercantum di atas adalah masukan ke dalam penelitian ini, dan jumlah fragrance yang  dihasilkan  adalah  hasilnya.  Statistik  dikumpulkan  dari  data  bisnis  sebelumnya  dari Januari 2022 hingga Mei 2022. Tabel 2 menunjukkan data input dan output.
Tabel 2 . Data input dan output Periode Januari 2022-Mei 2022 Periode Bahan baku (kg) Tenaga kerja (orang) Jam kerja mesin (jam) Energi listrik (Kwh) Output (kg) Januari 2022 62822 595 311 396,836 32214 Februari 2022 15769 598 238 303,688 7898 Maret 2022 35524 600 307 391,732 25783 April 2022 75408 590 318 405,768 39376 Mei 2022 30972 593 284 362,384 17512 Sumber: Pengolahan Data, 2023

## c. Menentukan rasio performance
Jumlah item yang dihasilkan dari setiap unit sumber daya yang dikonsumsi ditunjukkan oleh nilai performance .  Nilai  ini  dihitung  menggunakan  cara  output/input.  Nilai performance masing- masing parameter tercantum di Tabel 3 .
Tabel 3. Nilai performance masing-masing Parameter Periode Bahan baku (kg) Tenaga kerja (orang) Jam kerja mesin (jam) Energi listrik (Kwh) Januari 2022 62822 595 311 396,836 Februari 2022 15769 598 238 303,688 Maret 2022 35524 600 307 391,732 April 2022 75408 590 318 405,768 Mei 2022 30972 593 284 362,384 Sumber: Pengolahan Data, 2023

## d. Menentukan target
Tabel 4 . Target Sasaran Skor 10, 3, dan 0 Parameter Tingkat ketelitian (DA) % Tingkat keyakinan (CL)% BKA Rata-rata BKB Bahan baku 16,43 83,57 0,75 0,57 0,38 Tenaga kerja 50,51 49,49 62,19 41,32 20,45 Jam kerja 43,57 56,43 116,65 81,25 45,85 Energi listrik 43,57 56,43 91,42 63,67 35,93 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Tabel  4 menggambarkan  nilai  masing-masing  Parameter  pada  level  10  (BKA)  yang menghasilkan produktivitas  bahan baku  sebesar  0,75, produktivitas  tenaga  kerja  sebesar  62,19,  jam kerja  mesin  sebesar  116,65,  dan  produktivitas  energi  listrik  sebesar  91,42.  Kemudian,  pada  level  3 (rata-rata),  nilai  masing-masing  Parameter  memperoleh  produktivitas  bahan  baku  sebesar  0,57, produktivitas  tenaga  kerja  sebesar  41,32,  jam  kerja  mesin  sebesar  81,25, dan  memanfaatkan  energi listrik sebesar 63,67. Nilai masing-masing Parameter pada level 0 (BKB) kemudian dihitung menjadi 0,38 untuk produktivitas bahan baku, 20,45 untuk tenaga kerja, 45,85 untuk jam kerja mesin, dan 35,93 untuk energi listrik.
e. Menentukan nilai produktivitas realistis Parameter untuk bahan baku (contoh):
Interval antara skor 0 dan 3
Interval 0-3 = (BKA-BKB)/3 = (0,751-0,380)/3 = 0,124 Interval antara 3 hingga 10 Interval 3–10 = (BKA–BKB)/7 = (0,751-0,380)/7 = 0,053 Tabel 5 adalah kumpulan tujuan objektif dan tingkat produktivitas yang dapat dicapai.
Tabel 5 . Target Sasaran dan Nilai Produktivitas Realistis Parameter (DA)% (CL)% BKA BKB Interval 0- 3 Interval 3-10 Bahan baku 16,43 83,57 0,75 0,38 0,12 0,05 Tenaga kerja 50,51 49,49 62,19 20,45 20,45 5,96 Jam kerja 43,57 56,43 116,65 45,85 45,85 10,11 Energi listrik 43,57 56,43 91,42 35,93 35,93 7,93 Sumber: Pengolahan Data, 2023
f. Menentukan nilai bobot Parameter
Menentukan bobot Parameter dengan membandingkan masing-masing parameter dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6 . Perbandingan Prioritas tiap Parameter Parameter 1 Parameter 2 Parameter 3 Parameter 4 Parameter 1 1 3 3 7 Parameter 2 1/3 1 1/3 1/5 Parameter 3 1/3 1 1 1/3 Parameter 4 1/7 5 3 1
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Selanjutnya, tetapkan bobot untuk setiap parameter, dengan angka mulai dari 0 hingga 1. Setiap kolam  memiliki  berat  total  satu.  Bobot  dihitung  dengan  membagi  angka  pada  setiap  kotak  dengan jumlah semua angka dalam kolom yang sama.
Tabel 7 . Perbandingan Prioritas tiap Parameter Parameter 1 Parameter 2 Parameter 3 Parameter 4 Parameter 1 0,553 0,3 0,309 0,820 Parameter 2 0,184 0,1 0,045 0,023 Parameter 3 0,184 0,1 0,136 0,039 Parameter 4 0,079 0,5 0,409 0,117 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Nilai  bobot  setiap  parameter  kemudian  dihitung  dengan  menambahkan  setiap  nilai  bobot prioritas di setiap baris tabel dan membaginya dengan jumlah parameter.
Parameter 1 = (0,553+0,3+0,409+0,820)/4 = 0,521 Parameter 2 = (0,184+0,1+0,045+0,023)/4 = 0,088 Parameter 3 = (0,184+0,1+0,136+0,039)/4 = 0,115 Parameter 4 = (0,079+0,5+0,409+0,117)/4 = 0,276
Jumlah total bobot untuk semua parameter = 1 atau 100% sesuai dengan kaidah dimana jumlah total diharuskan berjumlah 100.
Tabel 8. Bobot untuk setiap Parameter No. Parameter produktivitas Bobot % 1. Bahan baku 0,521 52 2. Tenaga kerja 0,088 9 3. Jam kerja 0,115 11 4. Energi listrik 0,276 28 Sumber: Pengolahan Data, 2023
g. Menentukan Indeks Produktivitas Total
Indeks produktivitas diukur untuk mengevaluasi apakah produktivitas meningkat atau menurun dari waktu ke waktu. Perhitungan berdasarkan standar menggunakan rumus:
𝐼𝑃 = 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡−300 300 × 100%
Menjumlahkan semua nilai produktivitas menghasilkan nilai current .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
h. Indikator Performansi
Kinerja  penuh  waktu  (periode  Januari  -  Mei)  dapat  ditunjukkan  dalam  tabel  matriks  setelah mengukur saat ini, indeks produktivitas, dan sebelumnya:
Tabel 9 . Matriks Indikator Performansi Periode Maret Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 0,73 42,97 83,98 65,82 performansi 0,75 62,19 116,65 91,42 10 0,70 56,23 106,54 83,49 9 0,65 55,81 106,49 83,44 8 0,60 55,39 106,44 83,39 7 0,55 54,97 106,39 83,34 6 0,50 54,55 106,34 83,29 5 0,45 54,13 106,29 83,24 4 0,63 48,28 93,05 72,92 3 0,58 42,32 93 72,87 2 0,53 41,9 92,95 72,82 1 0,38 20,45 45,85 35,93 0 10 2 1 1 Skor 52 9 11 28 Bobot 520 18 11 28 Nilai Current 577 Indikator Performansi Indeks produktivitas 92 Previous 121,923 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Tabel 10 ini memberikan rekapitulasi tingkat produktivitas untuk setiap periode:
Tabel 10. Rekapitulasi Tingkat Produktivitas Periode Januari 2022-Mei 2022 No. Periode Tingkat Produktivitas 1. Jan’22 452 2. Feb’22 260 3. Mar’22 577 4. Apr’22 740 5. Mei’22 373 Jumlah 2402 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Menurut Tabel  10 ,  hasil  produktivitas  dari  Januari  hingga  Mei  2022  berjumlah  2404. Sedangkan  April  memiliki  nilai  keseluruhan tertinggi  sebesar  740  dan  Februari  memiliki nilai  total terendah sebesar 260.
.
Gambar 1. Grafik Tingkat Produktivitas Periode Januari 2022-Mei 2022 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Menurut Gambar  1 grafik  tingkat  produktivitas  dari  Januari  hingga  Mei  2022, produktivitas maksimum adalah pada bulan April dengan nilai total 720, yang terkait dengan keempat Parameter ini berada di atas rata-rata. Produksi terendah terjadi pada bulan Februari, dengan total 260, karena rasio di bawah rata-rata 2, 3, dan 4.
i. Indeks Produktivitas terhadap Performansi Standar Indeks produktivitas (IP) mengukur naik turunnya produktivitas perusahaan sepanjang waktu penelitian. Hal tersebut digambarkan dalam Tabel 11 dan Gambar 2.
Tabel 11 . Rekapitulasi Indeks Produktivitas No. Periode Tingkat Produktivitas 1. Jan’22 50,67 2. Febr’22 -13,33 3. Mar’22 92,33 4. Apr’22 146,67 5. Mei’22 24,33 Jumlah 300,67 Rata-rata 60,13 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan Tabel  11 diatas  didapat  hasil  rekapitulasi  dari  Januari  hingga  Mei  2022,  indeks produktivitas tinggi dengan total 300,67%. Indeks produktivitas terbesar ada pada bulan April sebesar 146,67% dan nilai terendah ada pada bulan Februari sebesar -13,33%.
Gambar 2. Grafik Indeks Produktivitas terhadap Performansi Standar
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Ini menggambarkan naik turunnya output dari Januari hingga Mei 2022. Indeks produktivitas berada pada kondisi terbaiknya pada bulan April, sebesar 146,67%, dan terendah, yaitu -13,33%, pada bulan Februari.
j. Indikator produktivitas dibandingkan dengan performansi sebelumnya Indeks produktivitas (IP) mengukur naik turunnya produktivitas perusahaan sepanjang waktu penelitian. Itu digambarkan dalam Tabel 12 dan Gambar 3 di bawah ini.
Tabel 12. Rekapitulasi IP dibanding performansi sebelumnya No. Periode Tingkat Produktivitas 1. Jan’22 0,00 2. Feb’22 -42,48 3. Mar’22 121,92 4. Apr’22 28,25 5. Mei’22 -49,59 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan Tabel  12 ,  temuan  rekapitulasi  indeks  produktivitas  terhadap  performansi sebelumnya mengidentifikasi nilai tertinggi pada bulan Maret dengan nilai 121,92 dan nilai terendah pada bulan Mei dengan nilai -49,59.
Gambar 3 . Grafik Indeks Performansi terhadap Performansi Sebelumnya Sumber: Pengolahan Data, 2023
Naik turunnya produktivitas digambarkan pada Gambar 3 grafik indeks produktivitas terhadap kinerja sebelumnya dari Januari hingga Mei 2022. Indeks produktivitas berada pada kondisi terbaiknya pada bulan Maret, sebesar 121,92%, dan terendah, yaitu -49,59%, pada bulan Mei.
k. Pencapaian skor masing-masing Parameter
Tabel 13 ini menunjukkan pencapaian skor masing-masing parameter rasio produktivitas:
Tabel 13 . Skor Tiap Parameter No. Periode Pencapaian Skor Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 1. Jan’22 5 4 4 4 2. Feb’22 5 0 0 0 3. Mar’22 10 2 1 1 4. Apr’22 5 10 10 10 5. Mei’22 7 1 0 0 Jumlah 32 17 15 15 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan Tabel 13 , pencapaian skor terbesar pada rasio 1 adalah bahan baku dengan skor total 32, diikuti oleh rasio 2,  yaitu tenaga kerja dengan skor total 17, dan terendah ditemukan pada rasio 3 dan 4, yaitu jam kerja mesin dan tenaga listrik yang terpakai dengan total skor 15.
l. Analisis Hasil
1) Parameter penggunaan bahan baku
Skor efisiensi bahan baku terbesar dari penggunaan bahan baku tercatat pada bulan Maret dengan hasil  25.783  kg  output  dan  efisiensi  bahan  baku  penggunaan  bahan  baku  sebesar  35.524  kg. Pencapaian terendah terjadi pada Januari, Februari, dan April sejak berada di level 5 dan jumlah produksi yang dihasilkan tidak maksimal.
2) Parameter tenaga kerja
Parameter ini mengukur produktivitas tenaga kerja menggunakan output dari proses manufaktur. Tenaga kerja tertinggi berada di level 10 pada bulan April, sedangkan penurunan terendah berada di level 0 pada bulan Februari, menunjukkan bahwa produktivitas jam kerja pada bulan Februari masih di bawah standar perusahaan.
3) Parameter jam kerja mesin
Parameter ini membandingkan produktivitas jam kerja mesin dengan output dari proses produksi. Jam  kerja  tertinggi  pada  bulan  April  berada  di  level  10,  dan  penurunan  terendah  pada  bulan Februari  dan  Mei  berada  di  level  0,  menunjukkan  bahwa  produktivitas  jam  mesin  pada  bulan Februari dan Mei masih di bawah standar perusahaan.
4) Parameter listrik yang terpakai
Parameter ini merupakan penilaian terhadap produktivitas listrik yang dimanfaatkan dalam proses produksi. Daya yang paling banyak dikonsumsi pada bulan Februari dan Mei, yang menunjukkan bahwa  produktivitas  listrik  yang  digunakan  pada  bulan  Februari  dan  Mei  masih  di  bawah Parameter perusahaan.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa produktivitas  pada  perusahaan  mengalami siklus  yang  fluktuatif.  Pada  periode  Januari  2022-Mei  2022,  perubahan  produktivitas  telah  disaksikan. Parameter tenaga kerja Peningkatan produktivitas terjadi pada Januari 2022, Maret 2022, dan April 2022, sedangkan  penurunan  terjadi  pada  Februari  2022  dan  Mei  2022.  Kenaikan  produktivitas  terbesar  terjadi pada periode April 2022, sebesar 146,67, sedangkan penurunan produktivitas terendah terjadi pada periode Februari 2022, yaitu -13,33.
Seperti yang ditunjukkan dalam analisis hasil, yaitu parameter tenaga kerja hanya mendapatkan skor sebesar  17  dikarenakan  pada  bulan  Februari  produktivitasnya  berada  pada  level  0,  parameter  jam  kerja mesin  hanya  mendapatkan  skor  sebesar  15  dikarenakan  pada  bulan  Februari  dan  Mei  produktivitasnya berada  pada  level  0,  dan  parameter  jumlah  listrik  yang  terpakai  hanya  mendapatkan  skor  sebesar  15 dikarenakan pada bulan Februari dan Mei produktivitasnya berada pada level 0.  Parameter dua, tiga, dan empat, yaitu jumlah pekerja, jam kerja mesin, dan energi listrik yang digunakan, perlu disesuaikan untuk menghasilkan outcome produktivitas yang lebih tinggi.
Adapun saran yang dapat peneliti sarankan kepada perusahaan, yaitu perusahaan diharapkan untuk mempertimbangkan  hasil  penelitian  ini  dengan  melakukan  pengukuran  produktivitas  secara continue dengan  menggunakan  metode  OMAX  dengan  lebih  memperluas  penggunaan  parameter,  agar  dapat diketahui sejauh mana performansi yang telah dicapai oleh perusahaan.

## 5. Referensi
[1] D. Wibisono, “Analisis Produktivitas Dengan Menggunakan Pendekatan Metode Objective Matrix (OMAX) Studi Kasus di PT. XYZ,” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[2] R. Setiowati, “Analisis Pengukuran Produktivitas Departemen Produksi Dengan Metode Objective Matrix (OMAX) Pada CV. Jaya Mandiri,” Fakt. Exacta , vol. X, no. 3, pp. 199-209, 2017 .
[3] J. Supono and T. Widodo, “Penerapan Metode Line Balancing Untuk Peningkatan Produktivitas Pada Jalur Lintasan CPLG Extension di PT. ABC,” J U R N A L T E K N I K , vol. III, no. 2, pp. 10–23, 2015.
[4] A. Mail, T. Alisyahbana, A. Saleh, and R. Malik, “Analisis Produktivitas Dengan Metode Objektive Matrix (OMAX) pada CV. Bintang Jaya,” J. Ind. Eng. Manag. ( JIEM , vol. 3, no. 2, 2018.
[5] S. Ayu and K. Hasan, “Pengaruh Good Corporate Governance Terhadap Nilai Perusahaan  Dengan Kinerja  Keuangan  Sebagai  Variabel  Intervening  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  (STIESIA) Surabaya,” J. Ilmu dan Ris. Akunt. , vol. 9, no. 8, 2020.
[6] E. Z. Afianti, I. K. Satriawan, and I. W. G. S. Yoga, “Analisis Produktivitas Produksi PT. Bapak Bakery Badung Bali Production Productivity Analysis PT. Bapak Bakery Badung Bali,” J. Rekayasa dan Manaj. Agroindustri , vol. VIII, no. 1, pp. 127–138, 2019.
[7] K. Agnes, E. Sinaga, K. Lie, N. Williams, and T. Sunarni, “Productivity Analysis Of Filling Machine With The Objective Matrix (OMAX) Method,” ABDIMAS Talent. , vol. I, pp. 32–39, 2021.
[8] D. Pramestari, “Penentuan Kriteria Perbaikan Produktivitas Pada Suatu Departemen Kerja Dengan Menggunakan Metode Objective Matrix (OMAX),” Ikraith-Teknologi , vol. 2, no. 2, pp. 9–19, 2018.
[9] H. Effendy, B. R. Machmoed, and A. Rasyid, “Pengukuran dan Analisis Produktivitas Menggunakan Metode Objective Matrix (OMAX) (Studi Kasus: di PDAM Kabupaten Gorontalo),” Jambura Ind.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Rev. , vol. 1, no. 1, pp. 40–47, 2021, doi: 10.XXXXX/jirev.vXiX.XX-XX.
[10]  M. M. Manullang, “Analisis Pengukuran Produktivitas Dengan Menggunakan Metode Mundel dan APC Di PT X,” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. II, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[11]  G. Ramayanti, G. Sastraguntara, and S. Supriyadi, “Analisis Produktivitas dengan Metode Objective Matrix (OMAX) di Lantai Produksi Perusahaan Botol Minuman,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 6, no. 1, pp. 31–38, Jun. 2020, doi: 10.30656/intech.v6i1.2275.
[12]  S. Deza Kurnia Devi, “Usulan Peningkatan Produktivitas Dengan Menggunakan Metode Objective Matrix (OMAX) pada PT. Perkebunan Lembah Bhakti Aceh Singkil,” Semin. Nas. Tek. Ind. , pp. 264– 277, 2017.
[13]  D.  Avianda,  Y.  Yuniati,  and  Yuniar,  “Strategi  Peningkatan  Produktivitas  di  Lantai  Produksi Menggunakan Metode  Objective  Matrix  (OMAX),” J.  Online  Inst.  Teknol.  Nas. , vol.  I, no. 4, pp. 202–213, 2014.
[14]  Adianto,  M. A. Saryatmo,  and A. S.  Gunawan,  “Analisis  Pengukuran  Kinerja  Perusahaan  Dengan Metode Performance Prism Dan Scoring Objective Matrix (OMAX) pada PT. BPAS,” Sinergi , vol. XVIII, no. 2, pp. 61–70, 2014.
[15]  P. Putri, W. Dan, and Y. Hadi, “Peningkatan Produktivitas UMKM Menggunakan Metode Objective Matrix,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2016.