Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS PRODUKTIVITAS DIVISI PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE OBJECTIVE MATRIX (OMAX) DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)

## PRODUCTIVITY ANALYSIS OF PRODUCTION DIVISION USING OBJECTIVE MATRIX METHOD (OMAX) AND ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Nurul Iqbal 1 , Said Salim Dahda 2 1.2, Department Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Email: nuruliqbal130@gmail.com, said_salim@umg.ac.id

## ABSTRACT
Productivity is analyzing and evaluating the output obtained based on the level of performance during a certain period  of  time is an important component to maintain the survival of  a company. Productivity measurement  is needed  to  know  the  current  productivity  of  the  company.  OMAX  (Objective  Matrix  Method)  is  one  of  the methods to  analyze the productivity of  the company, and the steps, Hierarchical Analytical Process for weight determination,  determination  of  matrix  objective  level,  calculation  for  productivity  index,  and  Evaluation  by traffic  light  system  to  divide  the level  of  achievement  of  indicators  and  improve  the  level  of  non-achievement. According  to  the  traffic  light  system  evaluation,  the  ratio  of  overtime  hours  actually  causes  a  decrease  in productivity. Therefore, increasing productivity requires evaluating the actual scheduling of overtime hours so that productivity remains within the target set by the company.
Keywords : Productivity Analysis, Analytical Hierarchy Proces, Objective Matrix, OMAX, AHP
Produktivitas  merupakan  menganalisis  dan  mengevaluasi  output  yang  didapat  berdasarkan  tingkat  unjuk  kerja selama periode waktu tertentu adalah komponen penting untuk menjaga kelangsungan hidup suatu perusahaan. Pengukuran  produktivitas  diperlukan  untuk  mengetahui  produktivitas  perusahaan  saat  ini.  OMAX  (Objective Matrix  Method)  adalah  salah  satu  metode  untuk menganalisis  produktivitas  perusahaan,  dan  langkah-langkah, Proses  Analitik  Hierarki  untuk  penentuan  bobot,  penentuan  tingkat  tujuan  matriks,  kalkulasi  untuk  index produktivitas,  dan  Evaluasi  dengan  traffic  light  system  untuk  membagi  tingkat  pencapaian  indikator  dan memperbaiki tingkat yang tidak  mencapai. Menurut  evaluasi traffic  light system, rasio jam  lembur sebenarnya menyebabkan  penurunan  produktivitas.  Oleh  karena  itu,  peningkatan  produktivitas  diperlukanmengevaluasi pada  penjadwalan  jam  lembur  aktual  agar  produktivitas  tetap  sesuai  target  yang  sudah  di  tentukan  oleh Perusahaan.
Kata Kunci : Analisis Produktivitas, Analytical Hierarchy Proces, Objective Matrix, OMAX, AHP

## PENDAHULUAN
Produksi sangat penting dalam industri.    Produksi  yang  baik  dapat meningkatkan presentase produksi.
Produksi  yang  baik  dapat  diukur  dengan melihat  jumlah  waktu  yang  dihabiskan dalam  proses  produksi.  Semakin  singkat waktu  proses,  semakin  produktif.  Waktu kerja  efektif  proses  produksi  dapat digunakan untuk mengukur kualitas produk;  waktu  penyelesaian  yang  lebih singkat,  semakin  produktif  Rahmayanti
(2010). Untuk mencapai tingkat produktivitas  yang  tinggi,  diperlukan perhitungan waktu kerja.
Menurut  Schermerhorn  Jr  (1987)
Produkstivitas adalah ukuran jumlah pekerjaan yang dilakukan dengan menggunakan  sumber  daya  yang  telah dipertimbangkan.  Menurut  Husien  Umar (1999)  dalam  Suparno  (2015)  perbedaan hasil  (output)  dan  sumber  daya  (input) biasanya  menjadi  fokus  dalam  definisi produktivitas ini.
Menurut  Herjanto  (1999)  menyatakan bahwa produktivitas adalah ukuran efisiensi dalam mengatur dan memanfaatkan sumber daya untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Menurut L.  Greenberg  dalam  Sinungan  (2018) menggambarkan  produktivitas Dengan membagi  total  masukan  selama  periode tertentu, jumlah pengeluaran dapat dibandingkan.  Perbedaan  ukuran  harga antara  masukan  dan  hasil  juga  disebut sebagai  produksi;  Ini  adalah  perbedaan antara  jumlah  masukan  dan  pengeluaran yang  direpresentasikan  dalam  unit  umum. Menurut  pernyataan    Kartika  et  al.  (2016) Jika  rasio  input  yang  digunakan  untuk menghasilkan  output  dihitung  secara keseluruhan, ini disebut sebagai produktivitas  total,  tetapi  jika  hanya faktor-faktor tertentu yang dihitung sebagai input, ini disebut sebagai produktivitas parsial. Menurut Sumanth (1997)
produktivitas biasanya didefinisikan sebagai  perbandingan  antara  input  dan output.  Namun,  masalah  produktivitas tidak semudah itu. Tenaga kerja, produksi, organisasi,  penjualan,  dan  modal  adalah beberapa dari banyak faktor yang mempengaruhinya.
Menurut  Gaspersz  (2000)  Beberapa bisnis tidak menyadari bahwa peningkatan hasil  produksi  tidak  berarti  bekerja  lebih efisien dan efektif. Begitu juga dengan PT. Pacific Angkasa Abadi, yang secara teratur diminta  untuk  meningkatkan  efisiensi, terutama departemen produksi.
Pengukuran produktivitas diperlukan untuk  menentukan  apakah  Departemen Produksi  PT.  Pacific  Angkasa  Abadi cukup  produktif  atau bahkan  tidak memenuhi harapan perusahaan.
Problemnya  adalah  perusahaan  tidak
pernah  mengukur  produktivitas    secara keseluruhan  dan  data  yang  didapat  untuk mengukur  produktivitas  tersebut,  seperti data (produk aktual, plan produksi, produk rusak,  jumlah  karyawan,  jumlah  orang yang  tidak  bekerja,  penggunaan  Kwh listrik, jan tenaga kerja, jam lembur aktual, jam rencana lembur) belum pernah di ukur secara menyeluruh maka dari itu penelitian kali  ini  akan  mengukur  produktivitas dengan metode Objective Matrix
(OMAX). Karena  produktivitas  total  terkait dengan kegunaan bagi perusahaan, penelitian ini berkonsentrasi pada pengukurannya.  Sumanth  (1984)  Untuk menunjukkan  produktivitas,  ada  beberapa cara yang dapat digunakan yaitu produktivitas:  Total  (Total  Productivity), Multi  Faktor  (Multi  Factor  Productivity), Parsial  (Parsial  Productivity).  OMAX hanya  bisa  membuat  indeks  produktivitas total  dan  dengan  nilai  indeks  tersebut  bisa dibandingkan  dengan  indeks  pada  periode sebelumnya.  Tetapi  OMAX  tidak  bisa mengkategorikan indeks produktivitas total  tersebut  nilainya  tinggi,  sedang,  atau rendah, Selanjutnya mengevaluasi (scoring system),  Traffic  Light  System  (TLS) adalah  salah  satu  metode  populer  untuk menghitung  skor  untuk  setiap  kriteria. Kustiadi  (2019)  TLS  mencakup  penilaian OMAX,  berkaitan  penilaian  sistem  yang digunakan  sebagai  tanda  skor  dihitung berdasarkan kriteria kinerja untuk menunjukkan  apakah  kriteria  tersebut perlu  diperbaiki  atau  tidak.  Kinerja OMAX  diukur  untuk  mengukur  kinerja sistem.  TLS  digunakan  karena  lebih mudah  digunakan,  menunjukkan  kinerja yang  belum  terselesaikan  dan  perlu diperbaiki segera Rahayu & Sari (2018).
Objective  Matrix  (OMAX)  adalah metode yang dapat menyelesaikan masalah pengukuran  produktivitas  ini,  karena dengan cara ini, berbagai standar produktivitas  dapat  digabungkan  menjadi satu  satuan  standar,  perhitungan  relatif sederhana  dan  mudah  dipahami,  lebih fleksibel karena penentuan berat mempertimbangkan  manajemen.  Setiowati (2017).  James  L.  Riggs  in  his  book  Felix
& Riggs (1983)
Metode ini menggabungkan kriteria produktivitas sehingga berinteraksi satu sama lain. Maka dari  itu  peneliti  mencoba  melakukan penelitian dengan metode OMAX.
Dalam proses penghitungan produktivitas  dengan  metode  OMAX, diperlukan  bobot  untuk  setiap  kriteria.
Model Analytical Hierarchy Process (AHP)  diciptakan  oleh  Thomas  L.  Saaty.
AHP  adalah  suatu  model  yang  berfungsi sebagai pendukung keputusan untuk memecahkan  masalah  yang  kompleks berdasarkan  berbagai  kriteria  berdasarkan elemen-elemen  yang  bersifat  hirarkis sebagai  dasar  penyusunnya  Kaluku  & Pakaya  (2017).  Pada  proses  perhitungan produktivitas  dengan  metode  OMAX Masing-masing kriteria membutuhkan nilai.  Kriteria  yang  digunakan  untuk menentukan  kinerja  bisnis  dibobotkan melalui  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP).
Pada  dasarnya,  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  adalah  teknik  yang  dapat memecah  suatu  masalah  yang  kompleks dan  tidak  terorganisir  menjadi  bagian- bagiannya sendiri, mengorganisir komponen dalam suatu hierarki, menggunakan nilai numerik sebagai pengganti perspektif manusia dalam pertimbangan relatif, dan akhirnya mencapai  sintesa  yang  menetapkan  urutan
dan  nilai  prioritas  masing-masing  bagian Ilhami & Rimantho (2017) Proses pengukuran  umum  Analytical  Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menemukan skala rasio untuk perbandingan  berpasangan  diskrit  dan kontinyu Eko et al. (2014).
Selain  itu,  pernyataan  yang  lain menyatakan bahwa AHP dapat mengorganisasikan
masalah yang
kompleks  dengan  banyak  faktor  atau kriteria.Definisi hierarki ini adalah struktur berbagai tingkat yang menunjukkan masalah  tujuan  yang  kompleks  di  bagian atas  dan  tingkatan  elemen,  kriteria, subkriteria, dan seterusnya yang mengarah ke  tingkat  akhir  alternatif  Putri  &  Surjasa (2018).
Proses  Hirarki  Analitik  (Analytic Hierarchy  Process  (AHP))  terdiri  dari  dua tahap:  Mengenali  masalah  dan  memilih tindakan  yang  sesuai;  menyusun  hierarki di  mana  tujuan  utama  berada  di  urutan teratas,  kemudian  kriteria  dan  pilihan lainnya Darmanto et al. (2014).
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui produktivitas  Perusahaan  saat  ini  apakah membaik  atau  menurun  produktivitasnya, diharapkan  penelitian  ini  akan  membantu perusahaan mempertimbangkan dan menggunakannya untuk mengetahui krietria  yang  sesuai  dengan  fungsinya  dan nilai  kinerjanya.  Setelah  mengetahuinya, organisasi juga dapat  memperbaiki kinerja yang belum dicapai sebelumnya.

## METODOLOGI PENELITIAN
Berbagai cara untuk mengukur kinerja bisnis. Penelitian ini menggunakan metode Objective Matrix (OMAX). Yaitu menggabungkan  pendekatan  kualitatif  dan kuantitatif,  mampu  digunakan  dalam mengukur aspek kinerja sesuai pertimbangan  unit  kerja  Salomon  et  al.
(2017). Penetuan kriteria berdasarkan hasil wawancara didapat dari 3 responden yaitu, Direktur,  Manajer,  dan  Kepala  bagian produksi.
Dalam penelitian ini, metode
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) digunakan  untuk  membobotan  setiap kriteria. Hasilnya diperoleh melalui kuisioner yang dirancang untuk membandingkan pasangan, yang kemudian diproses  melalui  penggunaan  program eksperimen 11. Metode OMAX digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  perusahaan. Tujuan metode ini adalah untuk menghitung nilai hasil untuk setiap kriteria dengan menggunakan rentang nilai dari 10 hingga  10;  level  10  menunjukkan  target yang  ingin  dicapai  perusahaan,  level  3 menunjukkan  nilai  standar,  dan  level  0 menunjukkan  pencapaian  terburuk  dalam sejarah  perusahaan  Neely  et  al.  (2007). Dalam  pengukuran  ini,  digunakan  sistem penilaian TLS dibagi menjadi  tiga indikator:  hijau  (skor  8-10),  kuning  (skor 4-7), dan merah (skor 0-3) Hidayatullah et al. (2022).

## Table 1. Perhitungan Performansi dengan Penilaian TLS
Code Criterion 1 Criterion 2 Dst Ratio Target 10 9 8 7 6 4
Standard 3 2 1 Achievements Worst 0 Score Weight Value Total Sumber Tabel Sirait (2020) Konstruksi  sistem  mengukur kinerja OMAX dengan TLS untuk mengidentifikasi kriteria mana yang memerlukan  perbaikan  dan  mana  yang tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. Penentuan Kriteria
Adapun  hasil  wawancara  dengan kepala  bagian  produksi  terdapat  kriteria— Kriteria  yang  saat  ini  mempengaruhi tingkat produktivitas termasuk:
1. Kriteria  Efisiensi,  menunjukkan cara  terbaik  untuk  menghemat sumber  daya  bisnis,  seperti  tenaga kerja,  energi,  dan  material.  Salah satu kriteria ini adalah:
Rasio 1 =
Rasio 2 =
Rasio 3 = 100% Rasio 4 = 100% Rasio 5 = 100% Rasio 6 =

## B. Target Data
Target merupakan sasaran yang perusahaan ingin capai berdasarkan kemampuan  PT.  Pacific  Angkasa  Abadi. Tabel  berikut  menunjukkan  nilai  target dari masing-masing rasio produktivitas.
Table 2. Target Data Rasio Nilai Target Rasio 1 35,626 Rasio 2 81,321 Rasio 3 104,6 Rasio 4 99,7
Rasio 5 111,1 Rasio 6 0,032
Nilai  target  diambil  dari  nilai  masing – masing rasio yang tertinggi dan terendah, nilai  tujuan  berbanding  lurus  dengan  rasio 1,2,3  dengan  kata  lain,  nilai  tujuan  lebih besar  berarti  lebih  baik  pada  rasio  4,5,6, artinya nilai yang lebih rendah lebih baik.

## C. Pembobotan dengan AHP
Metode pengambilan keputusan AHP dimaksudkan dalam memprioritaskan beberapa alternatif saat banyak kriteria harus dipertimbangkan. Selain itu, AHP memungkinkan pengambil keputusan mengorganisasikan masalah yang  kompleks  ke  dalam  hierarki  atau rangkaian tingkat yang terintegrasi. Ilhami
& Rimantho (2017). menggunakan kusioner perbandingan berpasangan untuk menentukan  seberapa  penting  penilaian perbandingan  terhadap  kriteria  yang dianggap  penting.  Matriks  ini  akan menunjukkan  kontribusi  pengaruh  setiap kriteria terhadap ukuran kinerja perusahaan, dengan nilai kusioner komparatif berpasangan dari tiga responden,  yaitu,  Direktur,  Manajer,  dan Kepala  bagian  produksi  lalu  dihitung menggunakan Software  Expert  Chooise 11 . Tabel 3 merupakan bobot tiap rasio.
Table 3. Data Pembobotan dengan Expert Chooise 11 Software Rasio Bobot Prioritas Rasio 1 0.19 1 Rasio 2 0.18 2 Rasio 3 0.18 3 Rasio 4 0.17 4 Rasio 5 0.15 5 Rasio 6 0.13 6
Sesuai  dengan  kaidah  bahwa  jumlah total  dari  semua  kriteria  harus  1  dan  rasio konsistensi  harus  < 0,1,  jumlah  totalnya adalah 1.

## D. Pengukuran Dengan OMAX
1. Hasil perhitungan Rasio
Tabel  dibawa  merupakan  hasil perhitungan  rasio  mulai  dari  bulan Februari sampai bulan Juli  2023.
Table 4. Hasil Perhitungan Rasio
Satuan Periode Februari- Juli 2023 Rata - Rata Terenda h Tertinggi JPA/WTK Rasio 1 22,628 11,8 35,7 JPA/JKL Rasio 2 60,112 44,4 81,3 JPA/RP Rasio 3 94,8 84,6 104,6 JP- PC/JPA Rasio 4 99,8 99,7 99,9 JLA/JRL Rasio 5 119,9 111,1 138,8 TKA/TT K Rasio 6 0,067 1033,3 0,096

## 2. Penentuan Nilai Level OMAX
Nilai  level  produktivitas  didapatkan dari  nilai  rasio  tiap  kriteria  yang terbagi  menjadi  tiga  level  yaiu  level 10  merupakan  target  yang  ingin dicapai perusahaan pada tahun berikutnya.  level  3  merupakan  nilai standar yang di tentukan dari rata-rata tiap  rasio,  level  0  merupakan  nilai terendah dari perhitungan rasio produktivitas.
Table 5. Penentuan Nilai Level OMAX Kriteri a Level    0 Level   3 Level 10 Rasio 1 11,767 22,628 35,626 Rasio 2 44,434 60,112 81,321 Rasio 3 84,6 94,8 104,6 Rasio 4 99,9 99,85 99,7 Rasio 5 138,8 119,9 111,1
Rasio 6 0,096 0,067 0,032

## 3. Penentuan Nilai Interval
Nilai  interval  adalah  nilai  yang  bisa dicapai  oleh  setiap  kriteria  sebelum mencapai  tujuan  akhir.  Perhitungan untuk skala 1-2 dan 4-9 berikut:
Contoh  perhitungan  skala  pada rasio 1 untuk level 1 dan 2.
(skala 1 – 2) = = Nilai Interval (skala 1 – 2) =
= 3,620
Contoh  perhitungan  skala  pada rasio 1 untuk level 4 hingga 9.
(skala 4 – 9) = = Nilai Interval
(skala 4 – 9) = = 1,856

## Table 6. Nilai Interval
Kriteria Interval 0-3 Interval 3- 10 Rasio 1 3,62 1,856 Rasio 2 5,226 3,029 Rasio 3 3,4 3,2 Rasio 4 0,01 -0.02 Rasio 5 6,3 1,25 Rasio 6 0,009 -0,005 4. Indikator Performansi
Indikator  ini  dihitung  dari  Februari 2023  hingga  Juli  2023,  dan  tabel hasil perhitungannya
dapat
ditemukan pada lampiran 1. Setelah semua sel penuh, skor dihitung dari
rasio,  merupakan  nilai  di antara  10 dan 0. Skor ini kemudian digabungkan dengan evaluasi Traffic Light System. Tabel menunjukkan rekapitulasi indikator kinerja untuk setiap periode. Bulan Maret menunjukkan
kinerja tertinggi  sebesar  6,26,  dan  bulan
Mei menunjukkan kinerja terrendah sebesar 2,1. Table 7. Indikator performansi Indikator Performansi Period 2023 Saat ini Februari 4,64 Maret 6,26 April 5,07 Mai 2,1 Juni 2,07 Juli 3,93 Rata-rata 4,01

## 5. Indeks Produktivitas
Indeks  produktivitas  digunakan  untuk mengukur pertumbuhan atau penurunan  dari  Februari  hingga  Juli 2023; perhitungan dilakukan menggunakan rumus. (ip) = (ip) = x100% = 34% Table 8. Indeks Produktivitas Bulan Indikator Performansi Indeks Produktifitas Februari 4,64 0% Maret 6,26 34% April 5,07 -19% Mei 2,1 -58% Juni 2,07 -1% Juli 3,93 89%
Jul i Februari    Maret April Mei Juni 1 0 2- 1,0%7 2,1 - 58% 2 Productivity Index Performance Indicator 4 3 3,9 3 40,6% 4 5 89 % 5,0 7 - 19% 7 34% 6,26 6
Produksi menunjukkan penurunan terbesar sebesar 58% pada bulan  Februari, dan  peningkatan  terbesar  sebesar  89% pada  bulan  April.  Selanjutnya,  kami menilai  kriteria  yang  berkontribusi  pada penurunan produktivitas.
6. Evaluasi Traffic Light System
Menurut Nurcahyanie (2011), TLS
menggunakan  tiga  warna  (merah,  kuning, dan hijau) untuk mempermudah
pemahaman kinerja perusahaan. Perundingan
dengan perusahaan menetapkan batasan untuk
setiap  kategori  warna.  Jenis  warna  ini membantu perusahaan mengevaluasi kinerja yang memenuhi dan tidak memenuhi target. AHP dapat menghasilkan skor numerik yang memberi peringkat  pada  setiap  pilihan  keputusan berdasarkan  seberapa  baik  Setiap  pilihan memenuhi persyaratan proses pengambilan keputusan Nisak & Iriani (2023).
Selanjutnya, memeriksa
TLS untuk mengidentifikasi  pencapaian  kinerja  dan kriteria mempengaruhi tingkat produktivitas rendah di lantai produksi PT. Pacific Angkasa Abadi.
Tabel  9  menunjukkan    rekapitulasi  hasil kinerja  untuk  setiap  periode  bersama dengan  evaluasi  TLS  dari  Februari  2023 hingga Juli 2023.
Table 9. Evaluasi Traffic Light System
pencapaian kinerja tiap kriteria melalui penilaian TLS dari Januari- September 2021. Warna hijau
menunjukkan  bahwa  kriteria  produktivitas mencapai tujuan produktivitas yang
diharapkan,  berkisar  antara  8-10;  Warna kuning menunjukkan kriteria produktivitas mendekati  target,  tidak  mencapainya dengan  nilai  antara  4-7;  dan  tingkat capaian  produktivitas  belum  tercapai dalam  rentang  0-3,  yang  ditunjukkan  oleh warna merah.
Dalam  TLS,  kriteria  dengan  banyak indikator  warna  merah  menerima  skor rasio  1–4,  sedangkan  kriteria  dengan sedikit  indikator  warna  merah  menerima skor rasio 5. Jam lembur nyata dibandingkan  dengan  rencana  jam  lembur adalah salah satu faktor yang mempengaruhi produktivitas produk terhadap  waktu  tenaga  kerja,  menurut percakapan  dengan  pemimpin  perusahaan. Yaitu  pembentukan  jadwal  jam  lembur yang kurang efektif.

## KESIMPULAN
Menurut  analisis  data  yang  dilakukan sebanyak  enam  kriteria  akan  digunakan untuk  analisis  pengukuran  produktifitas PT.  Pacific  Angkasa  Abadi  yaitu  dengan jumlah,  Rasio  1  Produk  Aktual  terhadap Waktu  tenaga  kerja,  Rasio  2  Produksi Aktual  terhadap  Kwh  Listrik,  Rasio  3 Produk Aktual terhadap Rencana Produksi, Rasio  4  Produk  Cacat  terhadap  Produk Aktual,  Rasio  5  Jam  Lembur  Aktual terhadap Jam Rencana  Lembur, dan Rasio 6  Tenaga  Kerja  Absen  terhadap  Tenaga Kerja.  Berdasarkan  pembobotan  kriteria menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP),  diproses  oleh Software  Expert  Chooise  11,  bobot  untuk setiap kriteria adalah , Rasio 1 0,19, Rasio 2  0,18,  Rasio  3  sebesar  0,18,  Rasio  4 Sebesar  0,17,  Rasio  5  sebesar  0.15,  Rasio 6  sebesar  0,13.  Produksi  turun  dari Februari  hingga  Juli  2023  sebesar  19%, 58%,  dan  1%  dari  bulan  sebelumnya. Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi penurunan  produktivitas  adalah  rasio  5, menurut evaluasi sistem traffic light,  yang merupakan kriteria yang sangat
Traffic Light System Evaluation
MONTHS Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5 Ratio 6 February 35,626 78,171 85,4 99,9 138,8 0,032 March 30,033 81,321 103,7 99,9 111,1 0,032 April 11,767 44,434 104,6 99,7 115 0,096 May 18,770 50,597 99,6 99,9 120 0,081 June 17,936 47,026 84,6 99,8 120 0,081 July 21,637 59,123 91,4 99,9 115 0,081
mempengaruhi  penurunan  produktivitas yaitu  jam  lembur  aktual  terhadap  rencana jam  lembur.  Setelah  berbicara  dengan pemimpin  perusahaan,  diketahui  bahwa pembentukan  jadwal  jam  lembur  yang efektif  itu  sangatlah  penting  untuk menjaga produktivitas agar stabil dan tidak ada  penurunan  produktivitas.  Adapun rekomendasi yang dapat diterima, mengevaluasi  penjadwalan  jam  lembur untuk  karyawan  agar  produktivitas  tetap sesuai  target  yang  sudah  di  tentukan  oleh prerusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Darmanto,  E.,  Latifah,  N.,  &  Susanti,  N.
(2014).  Penerapan  metode  AHP
(Analythic  Hierarchy  Process)  untuk menentukan  kualitas  gula  tumbu. Simetris: Jurnal Teknik Mesin,
Elektro  Dan  Ilmu  Komputer , 5 (1),
75–82.
Eko,  D.,  Noor,  L.,  &  Nanik,  S.  (2014). Penerapan  Metode  Ahp  (Analythic
Hierarchy Process) UntukMenentukan Kualitas Gula
Tumbu. Universitas Muria Kudus . Felix,  G.  H.,  &  Riggs,  J.  L.  (1983).
Productivity measurement by objectives. National Productivity
Review , 2 (4), 386–393.
Gaspersz,  V.  (2000).  Penerapan  Total Quality  Management  in  Education (TQME)  pada  Perguruan  Tinggi  di
Indonesia: Suatu Upaya untuk
Memenuhi Kebutuhan Sistem Industri Modern. Jakarta:  PT.  Gramedia Pustaka Umum .
Herjanto,  E.  (1999).  Manajemen  produksi dan operasi. Edisi Kedua, PT Gramedia  Widiasarana  Indonesia, Jakarta .
Hidayatullah, S., Dahda, S. S., & Ismiyah, E. (2022). Pengukuran Kinerja Perusahan Menggunakan Metode
Objective Matriks (Omax) Dan
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). JUSTI  (Jurnal  Sistem  Dan  Teknik Industri) , 2 (2), 270–277.
Ilhami,  R.  S.,  &  Rimantho,  D.  (2017a). Penilaian  Kinerja  Karyawan  dengan Metode  AHP  dan  Rating  Scale. Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri , 16 (2), 150–157.
Ilhami,  R.  S.,  &  Rimantho,  D.  (2017b). Penilaian  Kinerja  Karyawan  dengan Metode  AHP  dan  Rating  Scale. Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri , 16 (2), 150–157.
Kaluku,  M.  R.  A.,  &  Pakaya,  N.  (2017). Penerapan Perbandingan Metode AHP-TOPSIS dan ANP-TOPSIS
Mengukur  Kinerja  Sumber  Daya Manusia di Gorontalo. ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (2), 124–131.
Kartika,  W.  Y.,  Harsono,  A.,  &  Liansari, G.  P.  (2016).  Usulan  Perbaikan Produk  Cacat  Menggunakan  Metode Fault  Mode  and  Effect  Analysis  dan Fault  Tree  Analysis  Pada  PT.  Sygma Examedia Arkanleema. REKA
INTEGRA , 4 (1). Kustiadi, O. (2019). Measuring productivity  index  with  objective matrix  (OMAX)  method  in  the diecasting  aluminum  industry. Int.  J. Mech. Prod. Eng. Res. Dev , 9 (3), 13– 22.
Neely,  A.,  Kennerley,  M.,  &  Adams,  C. (2007).  Performance  measurement frameworks:  a  review. Business Performance Measurement , 2 (3),
143–162.
Nisak,  K.,  &  Iriani,  I.  (2023).  Analisis
Pengukuran Kinerja Perusahaan menggunakan Metode SMART System. Jurnal  Samudra  Ekonomi Dan Bisnis , 14 (3), 530–543.
Nurcahyanie,  Y.  D.  (2011).  Perancangan Sistem  Pengukuran  Kinerja  dengan Metode Integrated Performance Measurement  System  (IPMS)(Studi Kasus: Program Studi Teknik Industri Universitas PGRI Adi Buana Surabaya). WAKTU:  Jurnal  Teknik UNIPA , 9 (1), 16–24.
Putri,  I.  W.  K.,  &  Surjasa,  D.  (2018). Pengukuran  Kinerja  Supply  Chain Management  Menggunakan  Metode
SCOR  (Supply  Chain  Operation
Reference), AHP (Analytical
Hierarchy  Process)  dan  OMAX
(Objective  Matrix)  di  PT.  X. Jurnal Teknik Industri , 8 (1), 37–46.
Rahayu,  M.,  &  Sari,  B.  (2018).  Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  nilai perusahaan. Ikraith-Humaniora , 2 (1),
69–76.
Rahmayanti, R. (2010). Analisis pemilihan supplier menggunakan
metode
analytical hierarchy process
(ahp)(studi kasus pada PT Cazikhal) .
Salomon, L. L., Sukania, I. W., & Susanto,
H. (2017). Pengukuran Kinerja Industri Percetakan
Berdasarkan Model Balanced Scorecard dan Objective Matrix (OMAX)(Studi
Kasus: PT. NLCP). No. April , 27–29.
Schermerhorn Jr, J. R. (1987).
Organizational  features  of  Chinese industrial  enterprise:  Paradoxes  of stability in times of change. Academy of  Management  Perspectives , 1 (4),
345–349.
Setiowati,  R.  (2017).  Analisis  pengukuran produktivitas  departemen  produksi dengan  metode  Objective  Matrix (OMAX)  pada  CV.  Jaya  Mandiri.
Fakt. Exacta , 10 (3), 199–209.
Sinungan,  M.  (2018). Produktivitas  apa dan Bagaimana . Bumi Aksara.
Sirait,  M.  (2020).  Analisa  Produktivitas pada  UKM  Dompet  Kulit  dengan Metode  Objective  Matriks  (OMAX).
Teknoin , 26 (1), 23–29.
Sumanth,  D.  J.  (1984).  Productivity
engineering and management: productivity measurement, evaluation, planning, and
improvement  in  manufacturing  and service organizations. (No Title) . Sumanth,  D.  J.  (1997). Total  productivity management (TPmgt): a systemic and quantitative  approach  to  compete  in quality, price and time . CRC Press.
Suparno,  S.  (2015).  Pengaruh  Tingkat Upah  Dan  Nilai  Output  Terhadap Penyerapan  Tenaga  Kerja  Industri Skala Besar Dan Sedang Di Indonesia Tahun  2000-2013. Jurnal  Ilmiah Econosains , 13 (2), 59–69.