## UPAYA PENINGKATAN KINERJA PDAM BERDASARKAN JALUR HUBUNGAN SEBAB-AKIBAT INDIKATOR KINERJA

## IMPROVING PERFORMANCE OF WATER UTILITIES BASED ON CAUSAL PATHS OF PERFORMANCE INDICATORS
*1 Inna Rubhasy dan 2 Rofiq Iqbal Program Magister Pengelolaan Infrastruktur Air Bersih dan Sanitasi Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung,
Jl. Winaya Mukti No. 1 Jatinangor 45363, Indonesia Email: 1 innarubhasy@yahoo.com, rofiq.iqbal@gmail.com
Abstrak: Peningkatan kinerja  PDAM merupakan  salah  satu  cara untuk mencapai  target  akses aman  air minum 100% di tahun 2019. Pencapaian akses aman air minum 100% dilihat dari jumlah penduduk yang terlayani  air  minum  yang  merupakan  salah  satu  indikator  kinerja  yang  dibuat  BPPSPAM    (Badan Peningkatan  Penyelenggaraan  Sistem Penyediaan  Air  Minum)  di Indonesia.  Tujuan penelitian ini adalah untuk  mengidentifikasi  jalur  hubungan  sebab-akibat antar  indikator  kinerja  dalam  peta  strategi  BSC yang  dapat  digunakan  untuk  PDAM  Way Agung di masa depan. Dalam studi ini menggunakan dua metode, yaitu FAHP dan penelitian eksperimental.  Metode  FAHP  untuk  menghitung  bobot  indikator sebagai    penentu    indikator  penyebab  dan  akibat,  sedangkan  metode  penelitian  eksperimental  untuk mengetahui indikator yang memiliki hubungan. Setelah mencari subvariabel yang sama dalam 18 indikator kinerja  BPPSPAM,  indikator-indikator  kinerja  ini  terindikasi  memiliki  19  hubungan  sebab-akibat.  19 hubungan sebab-akibat tersebut kemudian diaplikasikan ke dalam peta strategi BSC sehingga terdapat 16 jalur sebab-akibat.
Kata kunci: BSC strategy map, Fuzzy-AHP, jalur sebab-akibat
Abstract: Performance  improvement  of  water  utilities  (PDAM)  is  one  way  to  achieve  the target of 100%  safe  access  of  drinking  water  in  2019 in  Indonesia. Achievement  100%  safe  access   of   drinking water  seen from  total population  served  drinking  water  which is  one  of performance indicators set by BPPSPAM, a board formed to improve water supply systems in Indonesia. The aim of this study is to identify causal  paths  between  performance  indicators  of  This  study  is  using  two  methods,  which  is  FAHP  and experimental  research.  FAHP  method  is  to  calculate  weight  of  performance  indicator  as a judgment  of causes  and  effects  indicators,  while  experimental  research  is  to  identify  indicators  which  have  a relationship. After search the similar subvariables in the 18 performance indicators of BPPSPAM, these performance indicators  identified  have  19 cause-effect relationships.  Then these  relationships applied in BSC strategy map so there are 16 causal paths
Keywords: BSC strategy map, Fuzzy-AHP, a causal path

## PENDAHULUAN
Peningkatan kinerja PDAM merupakan salah satu cara untuk mencapai target akses aman air  minum  100%  di  tahun  2019.    Pencapaian  akses  aman  air  minum  100%  dilihat  dari  jumlah penduduk  yang  terlayani  air  minum  yang  merupakan  salah  satu  indikator  kinerja  yang  dibuat BPPSPAM (Badan   Peningkatan   Penyelenggaraan   Sistem   Penyediaan    Air   Minum)  di Indonesia.
Penyelenggara  air  minum  menemui  beberapa  permasalahan  terkait  keberlangsungan proses,  termasuk  tekanan  rendah,  kehilangan  air,  dan  menurunnya  kualitas  air  (Haider,  dkk, 2013).  Selain  itu,  pelayanan  air  yang  tidak  memuaskan  karena  manajemen  dan  sistem  operasi tidak efektif sebagai hasil dari rendahnya personil yang berkualitas, tarif rendah, kehilangan air ( Non  Revenue  Water )  tinggi,  pegawai  berlebih,  catatan  konsumen  yang  buruk,  dan  praktik penagihan    dan    pembayaran   rekening    tidak    efisien    (Zeraebruk,    K.    dkk,  2014).    Berbagai
organisasi  di  seluruh  dunia  telah  mengembangkan  kerangka  evaluasi  kinerja  secara  rinci (Haider,   dkk,   2013),   namun   hal   ini   tidak   membuat   pengelola   air   berusaha   untuk meningkatkan   kinerja.   Perancangan fuzzy   cognitive   strategy   map (FSCM)   menjelaskan hubungan  beberapa  objek  yang  tidak  dijelaskan  dalam  teknologi  peta  strategi  tradisional (Yousef, 2014).
Pengukuran  kinerja  dalam  kartu  catatan  angka  ( scorecard )  yang  harus  dikaitkan  satu sama lain dan dengan visi dan strategi jangka panjang, mengikuti hubungan sebab dan akibat yang dijelaskan di peta strategi BSC (Yüksel, dkk., 2013). Peta strategi BSC menggambarkan strategi dan  menunjukkan  hubungan  sebab  dan  akibat  antara  perspektif  (Kaplan  and  Norton,  2001    in Yüksel,    dkk.,    2013).  Pemetaan  strategi    merupakan    proses    secara    visual    dalam  membuat hubungan  sebab  akibat  antar  seluruh  kemungkinan  tujuan  strategis  dalam  sebuah organisasi (Jassbi, J., et al., 2010). Wang, Lu dan Chen memberi kesan bahwa dari pandangan yang  berbeda mungkin  saling  kontradiksi  satu  sama  lain,  namun  itu  perlu  untuk  melihat hubungan  hirarki dan  hubungan  vertikal  antara  pengukuran  (Perlman,  2011).  Karena itu, hubungan sebab akibat ini mungkin pekerjaan yang sulit untuk membangun hubungan yang sesungguhnya antara seluruh pandangan (Jafari, 2013).
Jafari  (2013)  dan  Perlman  (2013)  menggunakan  analisis  jalur  untuk  mengidentifikasi hubungan  sebab-akibat  dalam  peta  strategi  BSC.  Yousef  (2014)  menghitung  dan  memetakan dalam FSCM untuk analisis hubungan sebab akibat antar objek.  Namun, FCM mungkin kurang dapat  diterapkan  dan  dianalisis  dengan  ketat  sebagai  studi  masa  depan  ( future  study )  dalam kenyataan yang akan terjadi (Jetter,  et  al.,  2014).  Hubungan sebab  akibat  adalah hubungan yang  implisit  dan  metode  yang  terbaik  yang  peneliti  miliki  untuk  menentukan hubungan sebab akibat adalah penelitian eksperimental (uji coba) (Vargas, 2017).
Dalam  laporan  penilaian  kinerja  PDAM  tahun  2016  yang  dibuat  oleh  BPPSPAM, hanya 198 dari 371 PDAM yang dinyatakan sehat. Penilaian kinerja berdasarkan benchmark dari BPPSPAM dengan 18 indikator kinerja. Suatu PDAM dikatakan sehat jika hasil penilaian kinerja mendapat nilai lebih dari 2.8. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jalur hubungan sebab-akibat antar indikator kinerja dalam peta strategi BSC yang dapat digunakan untuk PDAM Way  Agung  di  masa  depan.  Dengan  mengetahui  jalur  hubungan  sebab-akibat  dalam      peta strategi   BSC,   PDAM   dapat   mengevaluasi   saat   ini,   merencanakan   strategi peningkatan kinerja  dengan  melihat  indikator-indikator  yang  belum  memenuhi  target,  dan sebagai bahan monitoring agar selisih antara perencanaan dan realisasi tidak terlalu besar.
Beberapa indikator  kinerja  BPPSPAM  terlihat  memiliki  suatu  hubungan  satu  sama lain  berdasarkan  persamaan  dalam  pengukuran  ke  18  indikator  kinerja  ini.  Dalam setiap persamaan  tersebut,    terdapat    dua    variabel    yang    membentuk    indikator    kinerja.    Indikator penyebab dan akibat  merupakan  indikator  yang  memiliki  variabel  yang  sama.  Penentuan indikator   penyebab   dan   indikator   akibat   berdasarkan   bobot   tiap   indikator   kinerja menggunakan  Fuzzy-AHP  (FAHP).  Indikator  kinerja  dengan  bobot  yang  lebih  besar adalahpenyebab  indikator  kinerja  lain  jika  masih  berada  dalam  satu  aspek  kinerja  BPPSPAM. Jika kedua   indikator   kinerja   berbeda   aspek   kinerja,   maka   indikator   penyebab   dan akibat  berdasarkan  posisi  dalam  peta  strategi  BSC.  Dalam  studi  ini  menggunakan  dua  metode, yaitu FAHP  dan  penelitian  eksperimental.  Metode  FAHP  untuk   menghitung  bobot  indikator sebagai penentu indikator penyebab dan akibat, sedangkan metode penelitian eksperimental untuk mengetahui indikator yang memiliki hubungan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, terdapat dua tahapan analisis untuk mencapai tujuan penelitian, yaitu    analisis    pembobotan    menggunakan    metode    FAHP    dan    analisis    sebab-akibat menggunakan  metode  penelitian  eksperimental.  Pada  tahap  pertama,  pembobotan  indikator kinerja diperoleh  dari  kuesioner  berbentuk  perbandingan  berpasangan  kepada  30  responden ahli.  Pada  penelitian  Jafari  (2013),  respondennya  sebanyak  25  ahli.  Persyaratan  menjadi responden  adalah  pengalaman  kerja  minimal  5  tahun  dan/atau  minimal  pendidikan  S1.
Komposisi  responden  dibagi  tiga  kelompok  sesuai  dengan  posisi  pekerjaan  dalam  penilaian kinerja  BPPSPAM,  yaitu  pembuat  keputusan  dengan  10  responden,  pengguna  dengan  15 responden,  dan  pengamat  dengan  5  responden.  Pekerjaan  responden  diantaranya  pegawai pemerintah,  pegawai  PDAM,  akademisi,  auditor  kinerja  PDAM  dan  peneliti.  Batas  waktu pengembalian kuesioner adalah dua bulan.
Pilihan   jawaban   kuesioner   perbandingan   berpasangan   berupa   variabel   linguistik dengan  bahasa  sebagai  nilainya  dan  angka    Fuzzy  (Wu,  dkk.,  2009).    Variabel  linguistik  dan angka Fuzzy dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Variabel linguistik, angka fuzzy, TFN, dan kebalikan TFN (Wu, dkk, 2009)
Setelah seluruh kuesioner terkumpul, jawaban  masing-masing  kuesioner tersebut diuji konsistensi  matriks  perbandingan  berpasangan.    Uji  konsistensi  bertujuan  untuk  memastikan konsistensi persepsi subjektif  (Tzeng,  G-H.,  dkk.,  2011).  Ambang  rasio  konsistensi  (CR) diterima  yang disarankan dan diasumsikan 10% oleh Saaty. Jika CR dari matriks A kurang dari 0,1,  maka  matriks  A  dikatakan  konsistensi  diterima  (Wang,  Z-J.,  2015).  Wang,  Z-J (1) Masing-masing  A glu dan  A m diuji  kekonsistensian.  Jika  dan  hanya  jika  A glu dan  A m konsisten, maka matriks A adalah konsisten. Setelah pengujian konsistensi menghasilkan nilai CR(A)0,1, selanjutnya  menghitung  bobot  fuzzy-AHP  dengan  normalisasi.  Berikut  ini  langkah-langkah perhitungan bobot fuzzy dengan normalisasi:
1. Angka  fuzzy  dalam  kuesioner  diubah  menjadi  angka  segitiga  fuzzy  (TFN)  dalam  metode Fuzzy-AHP (lihat Tabel 1 ).
2. Pembuatan matriks perbandingan berpasangan Fuzzy.
3. Menggabungkan   seluruh   matriks   perbandingan   berpasangan   Fuzzy   dari   seluruh responden  ke  dalam  matriks  perbandingan  berpasangan  sintetis  menggunakan  metode rata-rata geometris ( geometric mean method ) dengan persamaan:
4. Menghitung bobot  Fuzzy tiap  elemen indikator  terhadap  elemen indikator  lain,  dengan persamaan berikut:
5. Menghitung bobot tiap dimensi elemen, dengan persamaan berikut:
Angka Fuzzy Skala linguistik TFN (aij) Kebalikan TFN (aij) 9 Paling penting ( absolutely important ) (7, 9, 9) (1/9,1/9,1/7) 7 Sangat  penting  (very strongly important) (5,7,9) (1/9.1/7,1/5) 5 Lebih penting (essentially important) (3,5,7) (1/7,1/5,1/3) 3 Sedikit penting (weakly important) (1,3,5) (1/5,1/3,1) 1 Sama penting (equally important) (1,1,3) (1/3,1,1)
6. Menggunakan  metode Center  of  Area (CoA)  untuk  menghitung  nilai Best  Non-Fuzzy Performance (BNP)  untuk  nilai  bobot  dari  setiap  dimensi  elemen,  dengan  persamaan berikut:
Nilai BNP merupakan nilai bobot yang dibandingkan antar aspek atau antar indicator dalam satu aspek. Untuk nilai bobot yang digunakan dalam penentuan indikator penyebab dan akibat adalah bobot terhadap keseluruhan. Tahap   selanjutnya   adalah   metode   penelitian   eksperimental. Dalam   penelitian eksperimental,  percobaan memungkinkan   peneliti   untuk   mengontrol   dan memanipulasi dugaan faktor sebab-akibat, atau lebih dikenal variabel bebas. Peneliti mengamati bagaimana  variabel    bebas   mempengaruhi    variabel    terikat    (Vargas,   et   al.,   2017).  Seperti yang  telah dijelaskan dalam pendahuluan, indikator-indikator kinerja terbentuk dari persamaan pecahan  dua    variabel.    Dalam    peta    strategi    BSC,    kartu    cacatan    nilai    ( scorecard )    yang merupakan indikator kinerja yang harus dikaitkan satu sama lain. Artinya, pertimbangan variabel bebas  dan  terikat  adalah  indikator  kinerja  berdasarkan  bobot  FAHP.  Dua  variabel  dalam persamaan  indikator  kinerja  dirubah  penamaan  menjadi  subvariabel.  Jika  terdapat  subvariabel yang  sama  dalam  beberapa  indikator  di  satu  aspek,  maka  indikator  dengan  bobot  lebih  besar menjadi variabel bebas dan indikator lain menjadi variabel terikat. Variabel bebas dengan bobot terbesar akan memperkecil target yang harus dicapai pada variabel terikat. Jika kedua indikator berbeda aspek, maka variabel bebas dan terikat berdasarkan posisi aspek dalam peta strategi BSC dengan  indikator  dalam  aspek  yang  berada  di  bawah  menjadi  variabel  bebas.  Sedangkan subvariabel lain diasumsikan konstan.di  bawah  menjadi  variabel  bebas. Sedangkan subvariabel lain diasumsikan konstan.
Sebagai contoh, kedua indikator berada dalam satu aspek SDM, yaitu indikator rasio pegawai  terhadap  pelanggan  (I 1 )  merupakan  hasil  pembagian  dari  jumlah  pegawai  (A 1 ) terhadap  jumlah  pelanggan  (A 2 )  dan  indikator  diklat  pegawai  (I 2 )  merupakan  hasil  pembagian dari  jumlah  pegawai  yang  mengikuti  diklat  (B 1 )  terhadap  jumlah  pegawai  (B 2 ).  Pada  dua indikator tersebut  terlihat  memiliki  subvariabel  yang sama,  yaitu  jumlah  pegawai,  sehingga nilai  A 1 =B 2 .  Jika  bobot  I 1 lebih  besar  dari  I 2 ,  maka  I 1 menjadi  variabel  bebas  dan  I 2 menjadi variabel terikat, dengan asumsi nilai A 2 dan B 1 konstan. Contoh lain, kedua indikator berbeda aspek,  yaitu  indikator  rasio  pegawai  terhadap  pelanggan  (I 1 )  merupakan  hasil  pembagian jumlah  pegawai  (A 1 )  terhadap  jumlah  pelanggan  (A 2 ),  dan  indikator  penggantian  meter  air pelanggan  (I 3 )  merupakan  hasil  pembagian  jumlah  meter  air  yang   diganti  (C 1 )  terhadap jumlah  pelanggan  (C 2 ).  Pada  dua  indikator  tersebut  terlihat  memiliki  dua  subvariabel  yang sama, yaitu jumlah pelanggan, sehingga nilai A 2 = C 2 . Karena I 3 adalah indikator dalam aspek SDM,   I 3 adalah  indikator    dalam  aspek  operasional,  dan  aspek  SDM  berada  di  bawah  aspek operasional, maka I 1 menjadi variabel bebas dan I 3 menjadi variabel terikat, dengan asumsi nilai A 1 dan  C 1 konstan.  Ini  berlaku  untuk  seluruh  subvariabel  yang  sama  yang  terdapat  dalam beberapa  indikator  kinerja.  Hubungan  seperti  ini  dianggap  hubungan  sebab-akibat  secara langsung,  sedangkan  hubungan  sebab-akibat  tidak  langsung  adalah  gabungan  jalur-jalur  yang dibuat   dari   beberapa   hubungan   langsung.   Setelah   keseluruhan   hubungan   sebab-akibat terbentuk  dari  18  indikator  kinerja,  jalur-jalur  tersebut  diaplikasikan  ke  dalam  peta  strategi BSC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil analisis pembobotan perbandingan berpasangan kepada 30 responden ahli  dengan  metode  FAHP,  urutan  aspek  kinerja  adalah  aspek  keuangan,  aspek  SDM,  aspek operasional,  dan  aspek  pelayanan  dengan  bobot  masing-masing  0,2821;  0,2800;  0,2496;  dan 0,1883.  Urutan  indikator  kinerja  dalam  aspek  SDM  adalah  rasio  beban  diklat  terhadap  beban pegawai,  rasio  pegawai  terhadap  pelanggan,  dan  rasio  diklat  pegawai,  dengan  bobot  masing-
masing  0,1346;  0,0825;  dan  0,0629.  Urutan  indikator  kinerja  dalam  aspek  operasional  adalah tekanan  air  pada  sambungan  pelanggan,  efisiensi  produksi,  tingkat  kehilangan  air  (NRW),  jam operasi  layanan,  dan  penggantian  meter  air  pelanggan  dengan  bobot  masing-masing  0,0595; 0,0494;  0,0484;  0,0473;  dan  0,0450.  Urutan  indikator  kinerja  dalam  aspek  pelayanan  adalah konsumsi air domestik, tingkat penyelesaian pengaduan, cakupan pelayanan teknis, pertumbuhan pelanggan,  dan  kualitas  air  pelanggan  dengan  bobot  masing-masing  0,0484;  0,0461;  0,0372; 0,0331;  dan  0,0235.  Dan  urutan  indikator  kinerja  dalam  aspek  keuangan  adalah  solvabilitas, Return of Equity (ROE), rasio kas, rasio operasi, dan efektivitas penagihan dengan bobot masing- masing 0,0786; 0,0702; 0,0523; 0,0507; dan 0,0303.
Setelah  bobot  seluruh  indikator  kinerja  diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah membangun  jalur  hubungan  sebab-akibat  antar  indikator  kinerja.  Pembuatan  jalur  ini menggunakan  metode penelitian eksperimental dengan indikator kinerja sebagai variabel bebas atau terikat. Selain itu, subvariabel yang membentuk indikator kinerja yang terdapat di beberapa indikator  kinerja  merupakan  penyebab  terjadinya  hubungan  sebab-akibat  dan  subvariabel  yang lain  diasumsikan  konstan.  Jika  subvariabel  yang  sama  dalam  beberapa  indikator  di  satu aspek, maka  indikator  dengan  bobot  lebih  besar  menjadi  variabel  bebas  dan  indikator  lain  menjadi variabel terikat. Jika kedua indikator berbeda aspek, maka variabel bebas dan terikat berdasarkan posisi aspek dalam peta strategi BSC dengan indikator dalam aspek yang berada di bawah menjadi variabel  bebas.  Pada  Tabel  2.  terlihat  subvariabel-subvariabel  yang  membentuk  nilai  tiap indikator kinerja BPPSPAM.
Tabel 2 . Subvariabel-subvariabel yang membentuk nilai masing-masing indikator kinerja (variabel) BPPSPAM
No Indikator Kinerja (Variabel) Subvariabel-subvariabel ASPEK SDM 1 Rasio pegawai terhadap pelanggan Jumlah pegawai (orang) Jumlah pelanggan (orang) 2 Rasio diklat pegawai Jumlah pegawai yang mengikuti diklat (orang) Jumlah pegawai (orang) 3 Rasio  beban  diklat  terhadap beban pegawai Jumlah beban diklat (Rp.) Jumlah beban pegawai (Rp.) ASPEK PELAYANAN 4 Cakupan pelayanan teknis Jumlah penduduk terlayani (jiwa) Jumlah penduduk di wilayah pelayanan (jiwa) 5 Pertumbuhan pelanggan Jumlah pelanggan periode ini (SR) Jumlah pelanggan periode lalu (SR) 6 Tingkat penyelesaian pengaduan Jumlah pengaduan pelanggan yang tertangani Jumlah pengaduan 7 Kualitas air pelanggan Jumlah uji yang memenuhi syarat Jumlah yang diuji 8 Konsumsi air domestik Jumlah air terjual pelanggan domestik rata-rata (m3) per bulan Jumlah pelanggan domestik (SR) ASPEK OPERASIONAL 9 Efisiensi produksi Realisasi produksi (m3) Kapasitas terpasang (m3) 10 Distribusi air (m3)
Air tak berekening-ATR (NRW) Air terjual (m3) 11 Jam operasi layanan Waktu distribusi air ke pelanggan selama periode evaluasi Periode evaluasi (hari) 12 Tekanan air pada sambungan pelanggan Jumlah pelanggan terlayani dengan tekanan min. 0,7 bar (SR) Jumlah pelanggan (SR) 13 Penggantian meter air pelanggan Jumlah meter air pelanggan yang diganti/dikalibrasi (SR) Jumlah pelanggan (SR) ASPEK KEUANGAN 14 Return of Equity (ROE) Laba bersih setelah pajak (Rp.) Jumlah ekuitas (modal+cadangan) (Rp.) 15 Rasio operasi Beban operasi (Rp.) Pendapatan operasi (Rp.) 16 Rasio kas Jumlah kas+setara kas (Rp.) Jumlah kewajiban lancar (Rp.) 17 Efektifitas penagihan Jumlah penerimaan rekening air (Rp.) Jumlah rekening air (Rp.) 18 Solvabilitas Jumlah aset (Rp.) Jumlah kewajiban (Rp.)
Tabel 4 adalah hasil analisis hubungan sebab-akibat antar indikator kinerja BPPSPAM. Dari tabel tersebut terlihat bahwa terdapat 19 hubungan sebab-akibat yang terbentuk.
Tabel 4 . Hasil analisis hubungan sebab-akibat antar indikator kinerja BPPSPAM
No. Subvariabel yang sama Indikator penyebab (Variabel bebas) Indikator akibat (Variabel terikat) Keterangan 1 Jumlah pegawai Rasio beban diklat terhadap beban pegawai Rasio pegawai terhadap pelanggan 2 Jumlah pegawai Rasio beban diklat terhadap beban pegawai Rasio diklat pegawai 3 Jumlah pegawai yang mengikuti diklat Rasio beban diklat terhadap beban pegawai Rasio diklat pegawai 4 Jumlah pegawai Rasio beban diklat terhadap beban pegawai Rasio operasi Beban operasi = beban operasional + beban operasional lainnya Beban operasional = jumlah pegawai x gaji rata2 + lain-lain
No. Subvariabel yang sama Indikator penyebab (Variabel bebas) Indikator akibat (Variabel terikat) Keterangan 5 Jumlah pegawai yang mengikuti diklat Rasio beban diklat terhadap beban pegawai Rasio operasi Beban operasi = beban operasional + beban operasional lainnya Beban operasi lainnya = jumlah pegawai yang mengikuti diklat x biaya diklat rata2 + lain-lain 6 Jumlah pelanggan Efisiensi produksi Tekanan air pada sambungan rumah 7 Jumlah pelanggan Efisiensi produksi (m3) dalam setahun Penggantian meter air pelanggan 8 Jumlah pelanggan Penggantian meter air pelanggan Pertumbuhan pelanggan Jumlah pelanggan = jumlah pelanggan periode ini 9 Realisasi produksi Efisiensi produksi Tingkat kehilangan air Realisasi produksi = distribusi air 10 Realisasi produksi Efisiensi produksi (m3) dalam setahun Jam operasi layanan Efisiensi produksi = kapasitas produksi x jam operasi layanan x 365 hari x 3.600 detik / 1.000 11 Air yang terjual Tingkat kehilangan air (NRW) Efektifitas penagihan Efisiensi produksi = kapasitas produksi x jam operasi layanan x 365 hari x 3.600 detik / 1.000 12 Jumlah meter air yang diganti karena usia meter air Penggantian meter air pelanggan Rasio operasi Beban operasi = jumlah meter air yang diganti x biaya penggantian meter air 13 Jumlah meter air yang diganti karena kelalaian pelanggan Penggantian meter air pelanggan Rasio operasi Pendapatan operasi = pendapatan usaha+pendapatan lain- lain Pendapatan usaha = pendapatan penjualan air+pendapatan non air Pendapatan non air = pendapatan sambungan baru+denda+pengujian lab+penyambungan kembali+penggantian meter air+pendapatan non air lainnya Penggantian meter air = jumlah meter air yang diganti x biaya penggantian meter air
No. Subvariabel yang sama Indikator penyebab (Variabel bebas) Indikator akibat (Variabel terikat) Keterangan 14 Jumlah air yang diuji Kualitas air pelanggan Rasio operasi Beban operasional lainnya = jumlah sampel air x biaya uji sampel air 15 Laba bersih setelah pajak Return of Equity  Rasio operasi Laba bersih = pendapatan operasi - beban operasi dan rasio operasi = beban operasi / pendapatan operasi 16 Laba bersih setelah pajak Return of Equity  Rasio kas Kas+setara kas = laba bersih+laba operasi sebelum perubahan+aktivitas operasi+aktivitas investasi+aktivitas pendanaan 17 Pendapatan operasi Rasio operasi Efektifitas penagihan Pendapatan operasi = pendapatan usaha+pendapatan non air+pendapatan pemitraan+pendapatan air limbah+pendapatan lain- lain Pendapatan usaha = jumlah rekening air + beban tetap 18 Jumlah aset Solvabilitas Rasio kas Total modal+kewajiban = Total aset = Aset lancar+investasi jangka panjang+properti investasi+aset tetap+aset tetap leasing+aset lain- lain Aset lancar = total kas (kas+setara kas)+investasi jangka pendek+piutang usaha+piutang non usaha+persediaan 19 Jumlah aset Solvabilitas Efektifitas penagihan Piutang usaha dalam aset lancar = jumlah penerimaan rekening air
Ke 19 hubungan sebab-akibat antar indikator kinerja BPPSPAM tersebut diketahui, selanjutnya memasukkan  hubungan-hubungan  tersebut  ke  dalam  peta  strategi  BSC.  Dari  19  hubungan tersebut, terdapat 16 jalur sebab-akibat, hal ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Jalur hubungan sebab-akibat antar indikator kinerja BPPSPAM pada peta strategi BSC

## KESIMPULAN
Peta  strategi  BSC  dilengkapi  dengan  jalur  sebab-akibat  antar  indikator  kinerja  memudahkan PDAM  dalam  membuat  strategi  peningkatan  kinerja.  Jalur sebab-akibat  antar  indikator  kinerja berdasarkan  perhitungan  bobot  tiap  indikator  kinerja  menggunakan  metode  FAHP  untuk menentukan  variabel  bebas  dan  terikat.  Variabel  bebas  dan  terikat  berdasarkan  adanya subvariabel  yang  sama  di  beberapa  indikator  kinerja. Variabel  bebas  dengan  bobot  lebih  besar untuk memperkecil pencapaian target variabel terikat. Memperhatikan hal tersebut, 18 indikator kinerja  BPPSPAM  memiliki  19  hubungan  sebab-akibat.  19  hubungan  sebab-akibat  tersebut kemudian diaplikasikan ke dalam peta strategi BSC sehingga terdapat 16 jalur sebab-akibat.

## Daftar Pustaka
Haider, H., Sadiq, R., dan Tesfamariam, S. (2013): Performance Indicators for Small- and Medium-sized Water Supply System: a Review, Environmental Reviews , 2014 Vol. 22 :1-40, 10.1139/er-2013- 0013
Jafari,  M.;  Tootooni,  M.;  dan  Eskandari,  M.J  (2013):  Path  analysis  development  based  on  Balanced Scorecard in order to identify causal relationship of science and technology indices (case study in Iran University of Science and Technology)
Jassabi,  J.;  Mohamadnejad,  F.;  dan  Nasrollahzadeh,  H.  (2010):  A  fuzzy  DEMATEL  framework  for modeling cause and effect relationships of strategy map, Expert Systems with Applications , vol. 11 , doi:10.1016/j.eswa.2010.11.026
Jetter, A. J., dan Kok, K (2014): Fuzzy Cognitive Maps for Future Study-A methodological assessment of concepts and methods, Futures, doi:10.1016/j.futures.2014.05.002 Perlman, Y. (2013): Causal Relationships in the Balanced Scorecard: A Path Analysis Approach, Journal of Management and Strategy , vol. 4 , no. 1, doi:10.5430/jms.v4n1p70 Vargas, P. T.; Duff, B. R. L.; dan Faber, R. J. (2017): A practical guide to experimental advertising research, Journal of Advertising , doi:10.1080/00913367.2017.1281779 Yousef,  O-M.,  S.  (2014):  Causality  analysis  of  the  technology  strategy  map  using  the  fuzzy  cognitive strategy  map,  African  Journal  of  Business  Management,  doi:  10.5897/AJBM2014.7345,  ISSN 1993-9233
Yüksel, H., dan Coskun, A. (2013): Strategy focused schools: an implementation of the balanced scorecard in  provision  of  educational  services, Social  and  Behavioral  Sciences ,  vol. 12 , doi:10.1016/j.sbspro.2013.12.282
Zeraebruk,  K.  N.;  Mayabi,  A.  O,;  Gathenya,  J.  M.;  dan  Tsige,  Z.  (2014):  Assessment  of  Water  Suppl y Services  and  Operational  Performance  of  Asmara  Water  Supply  Department  (AWSD)  for Development  of  Decision  Support  Tools,  Journal  of Environment  and  Natural  Resources Research ,  vol. 4 .  No.  4,  E-ISSN  1927-0496,  published  by  Canadian  Center  of  Science  and Education