## Optimalisasi Waktu Hambatan Excavator Untuk Mencapai Target Produksi Batubara di Pit C CV Kutai Kumala Energy
Optimization Losstime of Excavator to Achieve Coal Production Target at Pit C CV Kutai Kumala Energy
Henny Magdalena 1* , Fransiska Yuniari Saksono 1 1, Program Studi S1 Teknik Pertambangan, Universitas Mulawarman
* Korespondensi E-mail: henny_magdalena@ft.unmul.ac.id

## Abstrak
Hambatan kerja alat gali muat excavator menyebabkan terganggunya kegiatan penambangan batubara dan menyebabkan target produksi tidak tercapai. Oleh karenanya dilakukan upaya perbaikan waktu hambatan yang menyebabkan produksi tidak tercapai. Analisis multivariat regresi linier berganda digunakan sebagai pendekatan pemecahan masalah, yaitu dengan mencari batas maksimum idle time, delay time serta merumuskan waktu optimal hambatan excavator. Pengolahan data menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel dan SPSS. Berdasarkan pengamatan terhadap dua unit excavator yang beroperasi pada shift pagi diperoleh persamaan regresi linier berganda antara idle time dan delay time Y = 1832,782 – 95,134X 1 . Persamaan waktu optimal waktu hambatan X 2 = -0,8729X 1 + 10,71. Simulasi dilakukan berdasarkan rata-rata data aktual yaitu batas maksimal idle time 6,67 jam dan delay time 4,89 jam. Untuk idle time sebesar 4,45 jam diharapkan delay time tidak melebihi 6,83 jam agar dapat mencapai target produksi. Penyebab tidak terpenuhinya produksi di antaranya hujan, longsor, breakdown unit , jalan licin, keperluan operator dan sebagainya.
Kata kunci: Optimal; waktu hambatan ; multivariat regresi; produksi

## Abstract
The barriers on the activity causes losstime. The losstime of excavator that so high cause coal production targets not to be achieved. Therefore efforts are made to improve the losstime. The analysis of multiple linear regression multivariate is used as a problem solving approach, namely finding the maximum limit of idle time and delay time and formulating the optimal losstime. Based on observations of the idle time and delay time of two excavator units operating in the morning shift, the regression equation is obtained Y = 1832.782 – 95.134X 1 . The equation of optimal losstime is X 2 = - 0.8729X 1 + 10.71 . The simulation is carried out based on the average actual data, the maximum idle time limit of 6.67 hours and a delay time of 4.89 hours. For an idle time of 4.45 hours, it is expected that the delay time will not exceed 6.83 hours in order to achieve the production target. The causes of unfulfilled of production were include rain, landslides, breakdown units, slippery, operator needs and et cetera.
Keywords: Optimum, losstime, multivariate regression, production
1. Pendahuluan CV Kutai Kumala Energy (CV KKE) merupakan salah satu pemegang IUP Produksi batubara di Kabupaten Kutai Kartanegara Kalimantan Timur. Salah satu area penambangan di CV KKE adalah Pit C. Manajemen CV KKE menetapkan target produksi batubara di Pit C sebesar 30.000 MT perbulan. Namun target tersebut belum dapat tercapai.
Berdasarkan
pengamatan
lapangan, hambatan pada aktivitas kerja excavator menyebabkan terjadinya waktu hambatan. Inggrid dkk. (2016) melakukan evaluasi faktor- faktor yang menjadi hambatan alat gali muat dan angkut dan memberi solusi pemecahan masalah waktu hambatan. Sementara itu Pertiwi dkk. (2022) mengatakan perencanaan menjadi salah satu bagian penting agar sistem kerja alat berat yang optimal, sehingga target produksi tercapai.
Terganggunya kegiatan produksi batubara dapat berasal dari hambatan-hambatan yang menyebabkan terjadinya waktu hambatan. Menurut Sari dkk. (2018), berdasarkan sifatnya waktu hambatan dibagi menjadi dua yaitu idle time dan delay time . Idle time adalah waktu hambatan yang tidak dapat dihindari oleh manusia, sedangkan delay time adalah waktu hambatan yang dapat dihindari. Jika ditinjau berdasarkan sifatnya, seharusnya delay time dapat diminimalkan. Optimalisasi produksi dilakukan dengan cara meminimalkan delay time . Optimalisasi dimulai dari penilaian terhadap ketersediaan alat, efisiensi kerja dan penilaian terhadap kemampuan produksi unit, kemudian dilakukan berbagai usaha perbaikan sehingga target produksi yang ditetapkan tercapai (Setiawan dkk., 2018). Rospitasari (2022) melakukan studi pengaruh waktu optimal
Gambar 2 Pit C CV Kutai Kemala Energy
Gambar 1 Lokasi penelitian
hambatan terhadap produksi overburden dengan menghitung koefisien determinasi dan koefisien korelas antara standby time dan breakdown dan repair time menggunakan analisis multivariat regresi linear berganda.
Analisis multivariat adalah analisis statistik yang menggunakan lebih dari satu variabel secara simultan. Analisis multivariat digunakan untuk mengetahui ketepatan model dan menguji pengaruh suatu variabel terikat berdasarkan dua atau lebih variabel bebas (Yama dkk., 2022). Produksi batubara sebagai variabel terikat dipengaruhi banyak faktor waktu hambatan sebagai variabel bebas (Rivai & Octova, 2021) Pada penelitian ini, evaluasi manajemen kerja kegiatan produksi batubara dilakukan dengan pendekatan analisis multivariat regresi linier
berganda, yaitu untuk menentukan optimal waktu hambatan.
2. Metode Lokasi Pit C CV KKE berada di Desa Jembayan, Kecamatan Loa Kulu, Kabupaten Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur. Data primer pada penelitian ini adalah idle time dan delay time 2 unit excavator EX 301 dan EX 302. Pengambilan dilakukan pada 1 Juli sampai dengan 5 Agustus 2023 pada shift pagi yaitu mulai pukul 07.00 sampai 17.00 WITA dengan jam istirahat 60 menit, sehingga total jam kerja tersedia 744 jam.
Sedangkan data sekunder terdiri dari data rencana jam kerja operasional produksi pada shift pagi, data produksi batubara aktual shift pagi, data rencana produksi batubara shift pagi dan standard operational procedure perusahaan.
Analisis multivariat regresi linear berganda untuk mendapatkan waktu hambatan optimal dalam memenuhi target produksi batubara. Data yang disiapkan adalah data idle time sebagai X 1 , data delay time sebagai X 2 dan data produksi aktual sebagai variabel terikat Y.
Tahapan diawali dengan uji asumsi klasik. Uji ini bertujuan untuk memastikan model regresi linier berganda memiliki ketepatan dalam
estimasi, tidak bias, dan konsisten. Uji klasik terdiri dari uji normalitas, uji homogenitas, uji non autokorelasi, uji non multi-kolinieritas, dan uji linieritas (Dharma dkk., 2020).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Uji asumsi klasik Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi dan uji heterokedasitas (Ghozali, 2018).
a. Uji normalitas Pada statistik parametrik, data harus ter- distribusi normal (Nuryadi dkk., 2017). Gambar 4 merupakan hasil plotting antara observed cum prob (variabel bebas) dengan expected cum prob (variabel terikat). Titik-titik pada grafik normal P- P Plots menyebar di sekitar garis diagonal, artinya nilai residual regresi terdistribusi normal (Dharma dkk., 2020).
Uji normalitas ditinjau berdasarkan histogram regression standardized residual . Berdasarkan Gambar 5 sebagian besar bar berada di bawah kurva distribusi normal, artinya data terdistribusi normal. Nilai minimum standarized residual sebesar -1,885, nilai maksimum 2,507, nilai rata- rata sebesar 9,92 x10 -6 dengan standar deviasi 0,965.
Jumlah sampel pada penelitian ini kurang dari 200, sehingga uji normalitas lebih tepat menggunakan metode Shapiro-Wilk dan Kolmogorov-Smirnov (Nuryadi, 2017). Hasil uji normalitas dengan
metode
Shapiro-Wilk diperoleh nilai signifikansi (Sig) 0,103, sedangkan dengan metode Kolmogorov-Smirnov nilai Sig 0,200. Kedua metode memiliki nilai Sig lebih besar dari 0,05, maka disimpulkan data memiliki distribusi normal (Quraisy, 2020) .
b. Uji multikolinieritas Syarat uji multikolinieritas adalah tidak terjadi multikolinieritas antara variabel bebas atau antara variabel bebas tidak berkorelasi sempurna atau tidak mendekati 1. Ketentuan dalam uji
multikolinieritas adalah nilai variance inflation factor (VIF) kurang dari 10 dan tolerance (Tol) sama dengan 1. Jika tidak demikian, maka terjadi multikolinieritas (Wijaya & Budiman, 2016). Nilai Tol didapatkan dengan rumus 1-R 2 , di mana R merupakan nilai korelasi antara variabel bebas 1 idle time dan variabel bebas 2 delay time . Selang kepercayaan yang digunakan 95%, korelasi kedua variabel bebas adalah 0,400, sehingga dihasilkan nilai Tol 0,840. VIF merupakan pembagian 1 dengan nilai Tol . Tabel 1 merupakan hasil uji multi-kolinieritas, nilai VIF adalah 1,191 atau kurang dari 10 dan Tol 0,840 atau mendekati 1. Hal ini berarti tidak terjadi multikolinieritas pada model regresi yang terbentuk. Tabel 1 Koefisien korelasi Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta Collinierity Statistics B Std Error Tolerance VIF (Constant) # 1832,782 # 92,551 Idle time # -95,134 # 9,302 # -0,884 # 0,840 # 1,191 Delay time # -109,012 # 12,236 # -0,770 # 0,840 # 1,191

## Gambar 3 Bagan alir penelitian
Gambar 4 Grafik normal P-P Plots
Gambar 5 Histogram uji normalitas

## c. Uji autokorelasi
Syarat uji autokorelasi adalah tidak terjadi multikorelasi antara variabel bebas dan tidak memiliki autokorelasi antara serangkaian pengamatan yang diurutkan menurut waktu. Secara empiris uji autokorelasi menggunakan statistik uji Durbin-Watson (Urwatul Wustqa dkk., 2018). Durbin-Watson terdiri dari 2 buah variabel bebas dan 30 sampel, diperoleh nilai DU = 1,567, sedangkan 4-DU = 2,433. Model regresi tidak memiliki autokorelasi apabila memenuhi syarat DU<DW<4–DU (Priyatno, 2014). Hasil uji model summary Durbin-Watson yang diperoleh adalah 0,911, R square 0,830, adjusted R square 0,818, estimasi standar kesalahan 196,479 dan Durbin Watson 2,030. Berdasarkan nilai Durbin Watson, maka syarat 1,566 < 2,030 < 2,433 terpenuhi atau model regresi tidak terjadi autokorelasi.
d. Uji heterokedasitas
Uji
heterokedastisitas dengan grafik scatterplot . Grafik terbentuk antara regression standardized predicted value (sumbu x) dan regression studentized residual (sumbu y). Titik- titik pada grafik scatterplot (Gambar 6) menyebar
dan tidak mengindikasikan tidak
terjadi heterokedastisitas.
Waktu hambatan alat gali muat Hasil pengamatan di lapangan pada bulan Juli shift pagi, penyebab idle time antar perbaikan, pindah sempat terjadi saat penelitian. Sedangkan jalan licin, safety talk dan pengecekan harian (P5M dan P2H), keterlambatan dan general collect sebagai penyebab delay time. 27% dari total waktu tersedia adalah delay time, 25% idle time, dan hanya 48% jam kerja efektif (Gambar 7). Besarnya delay time menjadi penyebab terbesar target produksi tidak tercapai.
Analisis regresi linier berganda Berdasarkan Tabel 2, persamaan regresi linier berganda Y = 1832 – 95,134X 1 – 109,012X 2 . Koefisien kemiringan b 1 -95,134, bertanda negatif mengindikasikan bahwa jika terjadi satu jam idle time , maka produksi batubara berkurang 95,134
MT. Tabel 3 Koefisien regresi variabel bebas terhadap produksi batubara Model Unstandar dized Coefficients Standar dized Coefficie nts T Sig B Std. Error Beta Constant 1832,782 # 92,551 # 19,803 # 0,000 Idle time # -95,134 # 9,302 # -0,884 -10,227 # 0,000 Delay time -109,012 # 12,236 # -0,770 # -8,909 # 0,000
Koefisien kemiringan b 2 -109,012. Koefisien kemiringan b 2 bertanda negatif artinya apabila terjadi delay time selama 1 jam, maka produksi batubara diperkirakan akan berkurang 109,012 MT. Namun pada kondisi tidak terjadi delay time dan idle time , maka tersisa nilai a sebagai jumlah produksi batubara, yaitu 1.832,782 MT.
Tabel 2 Waktu hambatan rencana dan aktual No Faktor Penyebab Rencana (jam) Aktual (jam) 1 Hujan # 25 # 44,69 2 Perbaikan/pindah front - # 0,83 3 Breakdown alat - # 81,63 4 Longsor - # 9 5 Jalan licin # 15 # 40,42 6 P5M & P2H # 23 # 8,64 7 Keterlambatan # 60 # 61,09 8 General collect - # 5,17 Jumlah (jam) # 123 # 251,47
Gambar 6 Grafik scatterplot
Gambar 7 Perbandingan antara waktu kerja efektif dan waktu hambatan

## Simulasi Waktu Optimal Hambatan
Simulasi waktu optimal hambatan dilakukan dengan menentukan target produksi sebesar 3000 MT perbulan sebagai nilai estimasi � , maka nilai Y = 3.000. Asumsi batas delay time maksimal dan idle time maksimal dan estimasi target produksi
Y , dihitung berdasarkan persamaan regresi linier berganda. Jika delay time diasumsikan 0 jam, maka maksimal idle time 12,27 jam. Sedangkan jika idle time diasumsikan 0 jam, maka maksimal delay time 10,71 jam Idle time maksimal dan delay time maksimal digunakan sebagai dasar perumusan grafik batas persamaan simulasi waktu optimal hambatan dalam rentang waktu 1 jam. Pada rata-rata idle time aktual 4,45 jam dan delay time aktual 4,89 jam diperoleh simulasi waktu optimal hambatan pada Tabel 4 dan Gambar 8.
Tabel 4 Simulasi waktu optimal hambatan Waktu hambatan (jam) Idle Time Delay Time # 11,27 # 0,87 # 10,27 # 1,75 # 9,27 # 2,62 # 8,27 # 3,49 # 7,27 # 4,36 # 6,67 # 4,89 # 6,27 # 5,24 # 5,27 # 6,11 # 4,45 # 6,83 # 4,27 # 6,98 # 3,27 # 7,86 # 2,27 # 8,73 # 1,27 # 9,60 # 0,27 # 10,47 Simulasi waktu optimal hambatan digunakan untuk memprediksi produksi batubara (Tabel 5). Simulasi yang paling mungkin diterapkan dengan memilih nilai prediksi produksi lebih besar dari pada rata-rata produksi aktual. Oleh karenanya dipilih simulasi idle time 4,27 jam dan delay time 3,49 jam dengan prediksi produksi 1.046,11 MT. Simulasi tersebut memiliki nilai prediksi produksi lebih besar 19,37% dari rata-rata produksi aktual sebesar 876,37 MT. Hasil simulasi tersebut menghasilkan proporsi antara idle time dan delay time hanya berbeda sebesar 0,78 jam atau kurang dari 1 jam. Oleh karenanya dipilih simulasi idle time 4,27 jam dan delay time 3,49 jam.
Tabel 5 Simulasi prediksi produksi batubara
Prediksi Produksi (MT) Delay Time (jam) # 0,87 # 1,75 # 2,62 # 3,49 # 4,89 # 5,24 # 6,11 # 6,83 # 6,98 # 7,86 # 8,73 # 9,6 # 10,47
Id le Tim e (ja m ) # 11,27 665,52 # 569,85 # 475,01 # 380,17 # 227,55 189,40 # 94,56 # 6,07 # -0,28 -96,21 -191,05 -285,89 -380,73 # 10,27 760,65 # 664,98 # 570,14 # 475,30 322,69 # 284,53 189,69 111,20 # 94,85 # -1,08 -95,92 -190,76 -285,60 # 9,27 855,79 # 760,12 # 665,28 # 570,44 417,82 379,67 284,83 206,34 189,99 # 94,06 -0,78 # -95,63 -190,47 # 8,27 950,92 # 855,25 # 760,41 # 665,57 512,96 474,80 379,96 301,47 285,12 189,19 94,35 # -0,49 -95,33 # 7,27 1046,05 # 950,39 # 855,55 # 760,71 608,09 569,93 475,09 396,61 380,25 284,32 189,48 # 94,64 # -0,20 # 6,67 1103,13 1007,47 # 912,63 # 817,79 665,17 627,02 532,17 453,69 437,33 341,40 246,56 # 151,72 # 56,88 # 6,27 1141,19 1045,52 # 950,68 # 855,84 703,22 665,07 570,23 491,74 475,39 379,46 284,62 # 189,78 # 94,94 # 5,27 1236,32 1140,65 1045,81 # 950,97 # 798,36 760,20 665,36 586,87 570,52 474,59 379,75 # 284,91 # 190,07 # 4,45 1314,33 1218,66 1123,82 1028,98 # 876,37 838,21 743,37 664,88 648,53 552,60 457,76 # 362,92 # 268,08 # 4,27 1331,46 1235,79 1140,95 1046,11 # 893,49 855,34 760,50 682,01 665,66 569,73 474,89 # 380,04 # 285,20 # 3,27 1426,59 1330,92 1236,08 1141,24 # 988,63 950,47 855,63 777,14 760,79 664,86 570,02 # 475,18 # 380,34 # 2,27 1521,72 1426,06 1331,22 1236,38 1083,76 1045,60 950,76 872,28 855,92 759,99 665,15 # 570,31 # 475,47 # 1,27 1616,86 1521,19 1426,35 1331,51 1178,89 1140,74 1045,90 967,41 951,06 855,13 760,29 # 665,45 # 570,61 # 0,27 1711,99 1616,32 1521,48 1426,64 1274,03 1235,87 1141,03 1062,54 1046,19 950,26 855,42 # 760,58 # 665,74

## Analisis korelasi bivariat
Uji Durbin-Watson menghasilkan koefisien determinasi ( R square ) antara waktu hambatan dan produksi batubara sebesar 0,830 atau 83%. Nilai ini menunjukkan 83% produksi batubara
dipengaruhi oleh idle time dan delay time , sedangkan sisanya yaitu 17% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
Analisis korelasi bivariat pada Tabel 6 dapat diinterpretasikan dengan 3 cara, yaitu :
a. Hubungan antar dua variabel Uji signifikansi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel. Pada tingkat kepercayaan 95% atau signifikansi 0,05, H 0 diterima apabila Sig hitungan lebih besar dari 0,05. Artinya antara kedua variabel yang diuji tidak ada hubungan. Sig antara idle time dan delay time 0,028 atau lebih kecil dari 0,05, sehingga dinyatakan terdapat hubungan di antara idle time dan delay time . Berikutnya mencari hubungan antara idle time dan produksi aktual. Nilai Sig hitungan adalah 0,001 atau lebih kecil dari 0,05 mengindikasikan H 0 ditolak. Artinya ada hubungan antara idle time dan produksi aktual. Yang terakhir antara delay time dan produksi aktual, nilai Sig hitungan 0,022 atau lebih kecil dari 0,05, sehingga H 0 ditolak artinya ada hubungan antara delay time dan produksi aktual.
b. Angka koefisien korelasi Korelasi dicari dengan tabulasi silang. Korelasi idle time terhadap delay time sebesar 0,400 memiliki arti hubungan antara idle time dan delay time tidak terlalu kuat. Korelasi antara delay time dan produksi aktual sebesar 0,416 adalah sedang. Sementara itu korelasi antara idle time dan produksi aktual sebesar 0,576, berarti bahwa antara idle time dan delay time merupakan hubungan yang paling kuat di antara yang lain.
c. Arah korelasi Arah korelasi dapat dilihat dari nilai positif atau negatif angka koefisien korelasi. Penafsiran hasil korelasi sederhana idle time terhadap produksi aktual adalah negatif atau berbanding terbalik terhadap produksi aktual. Hal ini berarti semakin besar idle time , maka semakin kecil produksi batubara aktual. Begitu pun halnya dengan delay time terhadap produksi aktual juga
berkorelasi negatif atau berbanding terbalik. Namun interpretasi ini tidak dapat dijadikan dasar dalam menentukan hubungan antara delay time dan idle time terhadap produksi aktual batubara. Angka korelasi hanya mencakup hubungan tiap variabel bebas terhadap variabel terikat dan bukan merupakan hubungan secara keseluruhan variabel bebas terhadap variabel terikat.
Analisis korelasi parsial Kekuatan hubungan antara dua variabel, di mana satu variabel lainnya dikendalikan atau dibuat tetap sebagai variabel kontrol dianalisis dengan menggunakan analisis korelasi parsial. Tabel 7 menyatakan korelasi antara delay time dengan produksi aktual di mana idle time merupakan variabel kontrol sangat kuat yaitu 0,864 dan notasi negatif atau berlawanan arah. Sedangkan korelasi idle time dengan produksi aktual dimana delay time merupakan variabel kontrol sangat kuat yaitu sebesar 0,892 dan notasi negatif atau berlawanan arah.
Tabel 7 Korelasi parsial Control Variables Produksi Aktual Idle time Produksi aktual Correlation # 1 Significance (2-tailed) Df # 0 Delay time Correlation # -0,864 Significance (2-tailed) # -0,000 Df # 27 Delay time Produksi aktual Correlation # 1 Significance (2- tailed ) Df # 0 Idle time Correlation # -0,892 Significance (2- tailed ) # 0,000 Df # 27
Perbaikan pola kerja
Pola kerja dievaluasi dan dirancang agar dapat membantu meminimalkan waktu hambatan.
Tabel 6 Korelasi bivariat Idle Time Delay Time Produksi Aktual Idle Time Pearson Correlation # 1 # -0,400* # -0,576** Sig , (2- tailed ) # 0,028 # 0,001 N # 30 # 30 # 30 Delay Time Pearson Correlation # -0,400* # 1 # -0,416* Sig , (2- tailed ) # 0,028 # 0,022 N # 30 # 30 # 30 Produksi Aktual Pearson Correlation # -0,576** # -0,416* # 1 Sig , (2- tailed ) # 0,001 # 0,022 N # 30 # 30 # 30 * Signifikansi korelasi 0,05 ** Signifikansi korelasi 0.01
Sebelum melakukan aktivitas penambangan terlebih dahulu melakuan perbaikan area kerja dari penambangan ke stockpile , seperti loading front , jalan tambang, dan kondisi alat. Berdasarkan Tabel 2, idle time breakdown merupakan hal yang sering terjadi. Oleh karenanya disarankan agar pemeriksaan dan pemeliharaan alat dapat dilakukan secara rutin. Kondisi kesiapan alat merupakan hal sangat penting untuk mengurangi breakdown . Apabila terjadi breakdown , seharusnya mekanik tetap stand by. Hal ini agar waktu tidak terbuang menunggu kesiapan mekanik dalam melakukan kewajibannya dan segera
melakukan pengecekan dan perbaikan yang diperlukan.
Selain itu Tidak terdapat satu hari pun target produksi tercapai sebagai pertanda perbaikan pola kerja mutlak harus dilakukan dengan cara pengecekan ketersediaan alat. Keteresediaan alat gali muat (Tabel 8) yang buruk diharapkan dapat diganti dengan spare fleet lain.
Tabel 8 Ketersediaan alat Ketersediaan Alat EX-301 EX-302 PA # 81,5% # 86,9% MA # 76,6% # 82,5% UA # 74,2% # 71,1% EU # 60,5% # 61,9%
Tindakan perbaikan yang dapat dilakukan untuk memperbaiki delay time yaitu membuat jadwal awal shift yang mudah dipahami oleh operator agar sebisa mungkin sebelum jam kerja dimulai operator sudah berada di wilayah kerja, sehingga diharapkan tidak ada keterlambatan. Akan lebih baik pula apabila kegiatan P5M dan P2H bisa dilakukan sebelum jam kerja dimulai atau sesuai dengan yang telah dijadwalkan. Selain itu pengawas diharapkan dapat datang lebih awal dari operator, untuk memastikan bahwa coal getting dapat berjalan dengan lancar, dan apabila terdapat kendala pengawas dapat melapor agar ditemukan solusi untuk memperbaiki kendala tersebut. Pengawas juga diharapkan lebih ketat dan profesional dalam melakukan pengawasan terhadap operator, sehingga tidak ada operator yang berhenti sebelum waktu bekerja selesai.
Tindakan perbaikan idle time yang dapat dilakukan terlebih saat hambatan bersumber dari alam adalah dengan memperbaiki komunikasi di antara engineer , supervisor , pengawas dan operator. Melalui komunikasi yang lebih baik diharapkan aktifitas penambangan dapat berjalan lancar sesuai rencana. Selain tindakan perbaikan, dilakukan juga tindakan pencegahan yaitu dengan melakukan identifikasi geotechnical hazard area.

## 3. Kesimpulan
Korelasi antara delay time dengan produksi aktual sangat kuat yaitu -0,864, dan korelasi antara idle time dengan produksi aktual juga sangat kuat yaitu sebesar -0,892. Keduanya bertanda negatif atau berlawanan arah. Faktor penyebab produksi batubara tidak tercapai antara lain keperluan operator dan operator yang berhenti sebelum akhir shift, kegiatan P5M dan P2H, breakdown unit, longsor, kegiatan perbaikan/ pindah front, jalan licin dan hujan. Persamaan regresi linier berganda Y= 1832,782 – 95,134X 1 – 109,012X 2 untuk mendapatkan waktu maksimal hambatan . Untuk 2 unit excavator waktu maksimal delay time 10,71 jam dan waktu maksimal idle time 12,27 jam. Simulasi waktu optimal hambatan menggunakan rumus X 2 = 0,8792X 1 + 10,71. Agar target produksi tercapai, ketika terjadi idle time 4,45 jam, maka delay time kurang dari 6,83 jam. Sementara itu jika terjadi delay time 4,89 jam, maka idle time kurang dari 6,67 jam. Simulasi yang paling memungkinkan untuk diterapkan yaitu idle time 4,27 jam dan delay time 3,49 jam. Pada kondisi ini produksi batubara diprediksi 1.046,11 MT atau 19,37% lebih besar dibandingkan dengan rata-rata produksi aktual 876,36 MT.

## Ucapan Terimakasih
Terima kasih kepada segenap pimpinan CV Kutai Kumala Energy yang telah memberikan kesempatan, bantuan fasilitas dan kerjasama, sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan.
Daftar Pustaka Dharma, S., Jadmiko, P., & Azliyanti, E. (2020).
Aplikasi SPSS dalam Analisis Multivariates . LPPM Universitas Bung Hatta. Padang. Ghozali, H. I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25 . Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang. Inggrid, M. J. , Tono, , E.P.S.B Taman,
Pitulima, J. (2016). Evaluasi Kemampuan Produksi Alat Gali-Muat dan Alat Angkut Guna Mencapai Target Produksi Batubara 180.000 Ton/Bulan Oktober 2015 dI Pit Limoa Tambang Air Laya Extention Timur PT Bukit Asam (Persero) Tbk UPTE. Jurnal Mineral , 1(1), 1-9. Nuryadi, Astuti, T. D., Utami, E. S., & Budiantara, M. (2017). Dasar-dasar Statistik Penelitian . Universitas Mercu Buana. Yogyakarta. Pertiwi, A. A. O., Toha, M. T., Purbasari, D. (2022), Evaluasi Kinerja Excavator dan Dump Tuck Pengupasan Overburden di PT BPAC
Sumatera Selatan. Jurnal Pertambangan , 6 (2), 44–51.
Quraisy, A. (2020). Normalitas Data Menggunakan Uji Kolmogorov Smirnov dan
Saphiro Wilk. Journal of Health, Education, Scince and Technology , 3 (1), 7–11. Rivai, M. A., & Octova, A. (2021). Analisis Optimalisasi Loss Time Alat Gali Muat untuk Mencapai Target Produksi Overburden di Pit Timur PT Allied Indo Coal Jaya Kota Sawahlunto Sumatera Barat. Jurnal Bina Tambang , 6 (4), 248–256.
Rospitasari, V., Purwandari, D., & Nugraha, A. B. (2022). Perhitungan Waktu Optimal untuk Memenuhi Produksi Pengupasan Lapisan Overburden Menggunakan Analisis Regresi Linear Berganda. Jurnal Ilmiah Pendidikan
Matematika, Matematika Dan Statsistika , 3 (2), 351–357.
Sari, R. P., Murad, M., & Octova, A. (2018). Analisis Statistik untuk Mendapatkan Waktu Optimal dari Losstime dalam Memenuhi Produksi Penambangan Batubara di Area Pit Timur PT
Artamulia Tatapratama. Jurnal Bina Tambang , 3 (3), 943–952. Setiawan, A.R., Tono, E. P. S. B. Taman, Indriawati, A., Optimalisasi Unit Peremukan Dalam Pencapaian Target Produksi 60.000 Ton/Bulan Batu Granit pada PT Vitrama Properti di Desa Air Mesu Kabupaten Bangka Tengah, Jurnal Mineral , 3(1), 1-8. Urwatul Wustqa, D., Listyani, E., Subekti, R., Kusumawati, R., & Susanti, M. (2018). Analisis Data Multivariat dengan Program R Multivariate Data Analysis Using R Program. Jurnal Pengabdian Masyarakat MIPA dan Pendidikan MIPA , 2 (2), 83–86. Wijaya, T., & Budiman, S. (2016). Analisis Multivariat untuk Penelitian Manajemen . Pohon Cahaya.Yogyakarta.
Yama, G. V., Cahyono, Y. D. G., & Putri, F. A. R. (2022). Analisis Multivariat Kegiatan Produksi terhadap Rasio Bahan Bakar Alat Gali Muat di PT Ratu Intang Mining Kecamatan Marau Kabupaten Ketapang Provinsi Kalimantan Barat. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Terapan X , 1–9.