Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Perbandingan  Metode  Work  Sampling  dan  Metode  Most  Untuk  Menentukan Output  Produksi  Pengecatan  Berbasis  Web    (Studi  Kasus  UPTD  Logam  Kota
Pasuruan)
Faiqul Himam 1 , Dian Ahkam Sani 2
1,2 Informatika, Universitas Merdeka, Pasuruan, Indonesia email: 1 fqlhmm@gmail.com, 2 dianahkamsani@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 02 Oktober 2022 Direvisi 05 Desember 2022 Disetujui 15 Desember 2022 Dipublikasi 31 Desember 2022 Masalah penentuan output produksi Perusahaan sering ditemui. Banyak berbagai faktor yang dapat mempengaruhi  dalam  penentuan  jumlah  output  produksi  salah  satu  faktor  penyebabnya  adalah jumlah barang yang masuk disuatu Perusahaan melebihi batas atau terlalu banyak sehingga dalam proses penentuan jumlah output produksi sulit diatasi dampaknya akan terjadi keterlambatan yang dapat mengakibatkan kerugian Perusahan dan kepercayaan Konsumen. Studi kasus pada penelitian ini  adalah  UPTD  Logam  Kota  Pasuruan,  dimana  UPTD  Logam  ini  bergerak  dalam  Industri pengecatan  dibawah  naungan  Pemerintahan  Kota  Pasuruan.  Dengan  keterbatasan  sumber  daya yang dimiliki UPTD Logam menginginkan suatu program atau aplikasi untuk mempermudah dalam mengetahui selesainya suatu produksi. Dengan beberapa faktor permasalahan yang dihadapi maka pada penelitian ini dibuatlah suatu aplikasi perbandingan metode Work Sampling dan metode MOST untuk  menentukan  output  produksi  berbasis  Web.  Hasil  penelitian  menunjukan  dengan  rata-rata jumlah output awal 45 unit perhari, metode Work Sampling dalam tingkat akurasi lebih mendekati output  awal  dengan  jumlah  50  unit  perhari  atau  sebesar  10%,  sedangkan  metode  MOST  tingkat akurasi lebih jauh dari output awal dengan jumlah 72 unit perhari atau sebesar 60%.
Katakunci: Metode Work Sampling Metode MOST
Optimalisasi produksi Web

## ABSTRACT
Keyword:
Work Sampling Method Most Method Production Optimization Web
The problem of determining the production output of Enterprises is often encountered. There are many various  factors  that  can  influence  in  determining  the  amount  of  production  output,  one  of  the contributing factors is the number of goods entering a company exceeds the limit or is too much so that in the process of determining the amount of production output it is difficult to overcome the impact of delays  that  can  result  in  losses  for  the  company  and  consumer  confidence.  The  case  study  in  this research  is  the  Metal  UPTD  of  Pasuruan  City,  where  the  Metal  UPTD  is  engaged  in  the  painting industry under the auspices of the Pasuruan City Government. With limited resources, UPTD Metal wants a program or application to make it easier to know the completion of a production. With several factors of the problems faced, in this study an application was made to compare the Work Sampling method and the MOST method to determine the output of Web-based production. The results showed that with an average of 45 units of initial output in one day, the Work Sampling method in accuracy was closer to the initial output with a total of 50 units in one day or 10%, while the MOST method had a higher accuracy rate than the initial output with a total 72 units in one day or by 60%.
DOI Artikel:
10.35891/explorit.v14i2.3376
@2022 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
UPTD (Unit Pelayanan Teknis Daerah) Logam adalah salah satu Instansi milik Pemerintahan Kota Pasuruan yang bergerak dalam Industri pengecatan yang berlokasi di Jl. Hangtuah Gg. 10 Ngemplakrejo Kecamatan Panggungrejo Kota Pasuruan, Instansi ini berdiri pada tahun 2000. Tujuan  didirikannya UPTD  Logam  adalah  untuk  melayani  pelaku  Usaha  logam  di  wilayah  Pasuruan  dan  sekitarnya  yang  akan  melakukan  pengecatan  terhadap  produk mereka sesuai dengan standart Pabrik yang ada. UPT logam memiliki konsumen tetap dan tidak tetap dengan jumlah IKM (Industri Kecil Menengah) logam di Pasuruan sampai dengan 2019 sebanyak 4.330 orang.
Dalam proses produksi UPTD Logam memiliki keterbatasan sumber daya yang ada dalam mengetahui berapa banyak barang yang sanggup diproduksi setiap harinya. Permasalahan penentuan jumlah produksi sering dihadapi oleh UPTD Logam sehingga Instansi mengalami penurunan pendapatan dan kepercayaan terhadap konsumen. Hal itu disebabkan karena jumlah barang yang diterima oleh Instansi diluar perkiraan yang ada. Misalkan jika jumlah IKM  yang  ada  melakukan  pengecatan  kepada  UPTD  Logam  dalam  jumlah  yang  besar,  UPTD  Logam  sering  kali  terjadi  keterlambatan  dalam menentukan waktu target selesainya produksi yang telah diberikan oleh Instansi terhadap Kosumen.
Penggunaan teknologi adalah untuk memudahkan pekerjaan manusia yang berat, seperti banyaknya perhitungan berulang, yang membutuhkan banyak waktu untuk mencapai suatu kesimpulan. Pada penelitian ini, Penulis membandingkan antara metode Work Sampling dan MOST dalam menentukan output produksi berbasis WEB.

## 2. Landasan Teori
2.1 Optimalisasi produksi
Optimalisasi adalah pencapaian keluaran tertentu dengan menggunakan masukan yang paling sedikit, dengan kata lain proses yang secara ekonomis paling efisien. Oleh karena itu, perusahaan harus mampu menentukan jumlah optimal produk yang diproduksi dengan sumber daya yang terbatas. Dalam kegiatan di suatu perusahaan, jumlah persediaan akan  sangat berpengaruh terhadap keuntungan yang akan diperoleh oleh perusahaan tersebut. 2.2 Web Website berarti kumpulan halaman yang terdiri dari halaman-halaman yang memuat informasi berupa data digital, baik berupa gambar, video, audio, teks dan animasi lainnya yang disediakan melalui koneksi internet.

## 3. Metode Penelitian
3.1 Langkah-langkah penelitian
Agar penelitian lebih terarah dan sistematis, perlu dilakukan tahapan penelitian itu sendiri. Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
3.2 Metode Work Sampling Work Sampling adalah prosedur pengukuran langsung yang dilakukan pada waktu yang ditentukan secara acak. Work sampling digunakan dalam proses produksi untuk menghitung waktu penyelesaian. Pemanfaatan tersebut antara lain untuk mengetahui distribusi penggunaan waktu oleh pekerja atau kelompok kerja selama jam kerja, mengetahui tingkat pemanfaatan mesin atau alat instansi, menentukan waktu standar untuk pekerja tidak langsung, memperkirakan konsesi pekerjaan.
Metode Work Sampling memiliki urutan dalam penggunaannya antara lain.
1. Menentukan tujuan pengukuran yaitu untuk apa dilakukan sampling kerja yang akan menentukan tingkat akurasi dan keyakinannya.
2. Jika tujuan pengambilan sampel adalah untuk mendapatkan waktu baku, terlebih dahulu dilakukan penelitian pendahuluan untuk melihat apakah ada sistem kerja yang baik.
3. Hitung jumlah kunjungan studi yang diperlukan.
4. Pemisahan kegiatan menurut kegiatan Instansi.
5. Uji konsistensi data.
6. Uji kecukupan data
7. Uji Waktu siklus
8. Uji waktu normal
9. Uji Waktu baku.
3.3 Metode MOST MOST ( Maynard Operation Sequence Time ) adalah Salah satu teknik pengukuran pekerjaan berdasarkan urutan subaktivitas atau tindakan. Subaktivitas tersebut pada dasarnya berasal dari gerakan dengan pola berulang, seperti meraih, memegang, memindahkan, dan memposisikan objek, yang dikenali dan disusun sebagai rangkaian peristiwa yang diikuti dengan gerak objek. Untuk setiap jenis latihan, bisa ada rentang latihan yang berbeda. Sehingga perlu dilakukan pemisahan urutan kegiatan pada metode MOST . Secara umum MOST memiliki dua model yakni: a. Model-model urutan dasar ( Basic sequence model ) 1. Urutan gerakan umum ( The general move sequence ) 2. Urutan gerakan terkendali ( The controlled move sequence ) 3. Urutan pemakaian peralatan ( The tool use sequence ) b. Model urutan penanganan peralatan ( The equipment handling sequence models ) 1. Pemindahan dengan crane manual ( the manual crane sequence ) 2. Pemindahan dengan crane listrik disel ( The powered crane sequence ) 3. Pemindahan dengan truk ( The truck sequence )

## 3.4 Desain sistem
Desain sistem dapat didefinisikan sebagai gambar, rencana dan sketsa, atau susunan dari beberapa elemen independen menjadi satu kesatuan yang utuh.
Gambar 2. Flow Sistem
3.5 Data penelitian
Data adalah semua fakta dan angka yang dapat dijadikan bahan untuk menyusun informasi sedangkan informasi adalah hasil pengolahan data untuk suatu tujuan.
Gambar 3. Flow Data Penelitian
4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Metode MOST
a. Studi pendahuluan Tabel 1: Lembar Pengamatan No Keterangan Produktif Non Produktif Output 1 Pengamatan 1 29 6 93 2 Pengamatan 2 25 10 80 3 Pengamatan 3 30 5 100
4 Pengamatan 4 27 8 87 b. Nilai produktif Pn = ∑ produktif / ∑ tally total (1)
P1 = 29 / 35 = 0,83 P2 = 25 / 35 = 0,71 P3 = 30 / 35 = 0,86
P4 = 27 / 35 = 0,77
c. Nilai produktif rata-rata
P = ∑ Pi / n
(2) p = (0,83 + 0,71 + 0,86 + 0,77) / 4 = 0,79 d. Rata-rata hari pengamatan = ∑ni / n (3)
= (35 + 35 + 35 + 35) / 4 = 35 e. Konsistensi data
- BKA (Batas Kontrol Atas) 𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛̅ (4)
= 0,79 + 3√ 0,79(1−0,79) 35
= 0,79 + 3√ 0,79 𝑥 0,21 35
= 0,79 + 3√ 0,1659 35 = 0,79 + 3√0,00474 = 0,79 + 3 𝑥 0,0688 = 0,79 + 0,2064 = 0,997
- BKB (Batas Kontrol Bawah)
𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛̅ (5)
= 0,79 − 3√ 0,79(1−0,79) 35 = 0,79 − 3√ 0,79 𝑥 0,21 35
= 0,79 − 3√ 0,1659 35 = 0,79 − 3√0,00474 = 0,79 − 3 𝑥 0,0688 = 0,79 − 0,2064 = 0,583
Gambar 4. Grafik Keseragaman Data
Jika dilihat dari grafik diatas dimana presentase produktif tidak Keluar dari garis batas BKA dan BKB atau tidak melebihi maka data dinyatakan seragam.
f. Kecukupan data N’ = k 2 (1-p) / s 2 p (6) N’= 2 2 (1-p) / 0,10 2 p N’ = 4(1-p) / 0,01 p N’= 400(1-p) / p N’ = 400(1-0,79) / 0,79 N’ = 400 (0,21) / 0,79 N’ = 84 / 0,79 = 106 Dari perhitungan diatas diketahui bahwa nilai N’ < N yaitu 106 < 140 maka data yang digunakan cukup.
83 , 0 , 0 71 86 , 0 , 77 0
0,997 0,997 0,997 0,997 0,583 0,583 0,583 0,583
1 2 3 4

## Grafik Keseragaman Data
Presentase Produktif BKA
BKB
g. Beban kerja - Pengamatan total N = ni + ni……+ni (7) N = 35 + 35 + 35 + 35 = 140 - Kegiatan produksi 𝑃 ̅ 𝑥 𝑁 (8) = 0,79 x 140 = 111 - Pengamatan waktu ∑hari pengamatan x ∑jam kerja x menit (9) = 4 x 6 x 60 = 1440 - Output pengamatan Hi+…Hi (10) = 93 + 80 + 100 + 87 = 360 h. Waktu siklus
Ws = ∑  pengamatan waktu / ∑  jumlah barang yang dihasilkan
(11) Ws = 1440 / 360 Ws = 4 menit / unit i. Waktu normal Wn = Ws x Rf (12) Wn = 4  x 1,4605 = 5,84 menit j. Waktu baku Wb = Wn x 100 / 100 – allowance
(13)
Wb = 5,84 x 100 / 100 – 20 Wb = 5,84 x 100 / 80 Wb = 5,84 x 1,25 = 7,3 menit k. Output standart Os = 1 / Wb (14) Os = 1 / 7,3 = 0,137 l. Output Os x jam kerja (15) = 0,137 x 360 = 50 barang / hari m. Optimasi Data barang / Output (16)
=  400 / 50 = 8 hari
4.2 Metode MOST
a. Studi pendahuluan Tabel 2: Kriteria dan Nilai Bobot Elemen Pekerjaan Model Urutan TMU Pekerja mengambil barang ketempat penyimpanan barang dan kembali ketempat kerja. A(Action) = 16 B(Body) = 6
G(Gain) = 3
A(Action) = 1 B(Gain) = 6 P(Place) = 6 A(Action) = 16 540 Pekerja melakukan pembersihan menggunakan kain atau ampelas. A(Action) = 16 B(Body) = 10 G(Gain) = 3 A(Action) = 1 B(Gain) = 0 S(Surface) = 10
A(Action) = 1 B(Body) = 10
G(Gain) = 3
A(Action) = 16
760 Pekerja melakukan pemasangan barang pada hanger.
A(Action) = 16 B(Body) = 10 G(Gain) = 3
A(Action) = 1
B(Gain) = 10
P(Place) = 6 A(Action) = 16 620 Pekerja mengambil hanger dan digantung pada rol mesin cat.
A(Action) = 16
B(Body) = 6
G(Gain) = 3
A(Action) = 1 B(Gain) = 6 P(Place) = 6 A(Action) = 16 540 Pekerja melakukan pengecatan degan bantuan mesin dan menekan tombol untuk memulai.
A(Action) = 16
B(Body) = 10
G(Gain) = 1 M(Move) = 1 X(Process) = 16 I(Align) = 16 760
Pekerja melakukan pengeringan dengan
bantuan mesin oven dan menekan tombol untuk memulai.
A(Action) = 16 A(Action) = 16 B(Body) = 10 G(Gain) = 1 M(Move) = 1
X(Process) = 16 I(Align) = 16 A(Action) = 16
Pekerjamelakukan pengepakan barang yang udah selesai.
A(Action) = 16
B(Body) = 10
G(Gain) = 3
A(Action) = 1 B(Gain) = 10 P(Place) = 6 A(Action) = 16 620 Total 460 4600 Konversi (menit) 4600 x 0,0006 = 2,76 menit b. Waktu normal Wn = nilai bobot x Rf (17) Wn = 2,76 x 1,4605 = 4,03 menit c. Waktu baku Wb = Wn x 100 / 100 – allowance
(18)
Wb = 4,03 x 100 / 100 – 20 Wb = 4,03 x 100 / 80 Wb = 4,03 x 1,25 = 5,04 menit d. Output standart Os = 1 / Wb (19) Os = 1 / 5,04 = 0,198 e. Output Os x jam kerja (20) = 0,198 x 360 = 72 barang / hari f. Optimasi Data barang / Output (21) =  400 / 72 = 6 hari
4.3 Hasil perancangan a. Menu utama
Gambar 5. Menu Utama
b. Menu metode Work Sampling
Gambar 6. Menu Metode Work Sampling
c. Menu metode MOST
Gambar 7. Menu Metode MOST d. Menu setting
Gambar 8. Menu Setting 5. Kesimpulan
Melihat dari penelitian yang akan dibuat, mendapatkan kesimpulan dalam hal berikut ini.
a. Dalam penerapan metode Work Sampling dan metode MOST untuk menentukan output produksi mendapatkan hasil selisih waku yang berbeda secara signifikan. Dengan perolehan waktu menggunakan metode Work Sampling sebesar 5,84 menit per unit dan total output produksi dalam satu hari jam kerja sebesar 50 unit sedangkan perolehan waktu menggunakan metode MOST sebesar 5,04 menit per unit dan total output produksi dalam satu hari jam kerja sebesar 72 unit.
b. Dari rata-rata output produksi yang dapat diproduksi UPTD logam sebanyak 45 unit dalam satu hari. Setelah di lakukan perhitungan menggunakan metode Work Sampling dan MOST dimana Metode Work Sampling dalam tingkat akurasi lebih mendekati output awal dengan jumlah 50 unit
perhari atau sebesar 10%, sedangkan jika menggunkan metode MOST tingkat akurasi lebih jauh dari output awal dengan jumlah 72 unit perhari atau sebesar 60%.
c. Pada  sistem  program ini  terdapat  fitur  perhitungan optimasi  selesai produksi    dalam  hal  penentuan  jumlah barang yang  diterima oleh  Instansi terhadap Konsumen.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Amiluddin  Zahri,  M.  K.  (2019).  Optinalisasi  Produksi  Dengan  Menganalisis  Pekerjaan  Menggunakan  Metode  MOST  (Studi  Kasus  PT.  X  di Palembang). 16, 1-15.
[2] Awwaabiin.(2020). Pegertian PHP. Retrieved Juni 15, 2021, rom https://www.niagahoster.co.id/blog/pengertian-php/
[3] Dicoding. (2020). Apa Itu Database. Retrieved Juni 15, 2021, from https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-database
[4] Fikri.  (2017).  Kupas  Tuntas  Konsep  Model  Data  Entity  Relationship  Diagram  Atau  ERD.  Retrieved  05  03,  2021,  from https://mfikri.com/artikel/kupastuntas-konsep-model-data-entity re-lationship-diagram-atau-erd.html
[5] Fikri. (2020). Pengertian Flowchart. Retrieved Juli 15, 2021, from pengertian flowchart”, http://www.waskhas.com/2020/02/pengertian-flowchart- dancontohnya.html
[6] Ipong Lesmono. (2013). Aplikasi Metode MOST (Maynard Operation Sequence Technique) Untuk Menentukan Waktu Baku Kerja Dalam Upaya Meningkatkan Jumlah Produksi (Studi Kasus: UD. Putra Indah Parabot Pekanbaru).
[7] Munthe,  A.  F.  (2009).  Perbaikan  Metode  Kerja  Untuk  Meningkatkan  Output  Produksi  Menggunakan  MOST  (Maynard  Operation  Sequence Technique) Dalam Menentukan Waktu Standart Pada PT. Suryamas Lestariprima.
[8] Nawadwipa.  (2020).  Pengertian  HTML.  Retrieved  Juni  15,  2021,  from  https://www.nawadwipa.co.id/pengertian-dan-fungsi-html-hypertext markup-language
[9] Renny Septiari, U. N. (2015). Meode Kerja Menggunakan MOST Untuk Meningkatkan Output Produksi Mukena.
[10] Siswantio. (2010). Pengantar Manajemen. Jakarta: Bumi Aksara.
[11] Sutalaksana, angga wisastra, & tjakraatmadja. (2006). Teknik Tata Cara Kerja. Bandung: ITB Press.
[12] Tarmizi. (2017). Pengertian Sublime Text. Retrieved Juni 15, 2021, from https://hasantarmizi.blogspot.com
[13] Wignjosoebroto. (2013). Ergonomi Studi Gerak dan Produktifitas Kerja“. Surabaya: Guna Wijaya.
[14] Yasin. (2019). pengertian MYSQL. Retrieved Juni 15, 2021, from https://www.niagahoster.co.id/blog/mysql-adalah/
[15] Zandin. (2001). Maynard's Industrial Engineering Handbook. New York: McGraw-Hill Professional.
[16] Zidniryl. (2020). Pengertian DFD, Jenis DFD. Retrieved Juni 15, 2021, from https://www.konsepkoding.com/2020/05/pengertian-dfd-jenis-dfd- fungsidfd-contohnya.html