Analisis Kelayakan Finansial Penggantian Lini Manual Menjadi Lini Otomatis Produk Refrigerator Switch di PT. MM
Andira 1 , Astika Arisnawati 1
1) Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, President University
Jl. Ki Hajar Dewantara Kota Jababeka,Cikarang, Bekasi - Indonesia 17550
Email: astika_arisnawati@yahoo.com , andira@president.ac.id

## ABSTRAK
Data sales result dari FY10 sampai FY15 menunjukkan terjadi kenaikan permintaan produksi switch D-1. Jika dibandingkan dengan data budget yang diperoleh dari mother company, ada selisih angka yang  bisa  menyebabkan  masalah  karena  ada  ketidaktepatan budget dengan actual  demand. Pada akhirnya  terjadi  kekurangan  kapasitas  produksi  di  FY16  sebagai  akibat  dari  kesalahan  persiapan kapasitas.  Hal  ini  mendorong  PT.MMM  untuk  melakukan  metode forecasting yang  tepat.  Untuk memproyeksikan angka penjualan di tahun mendatang, digunakan forecasting metode trend linier. Karena ada kekurangan kapasitas di FY16 dan diperkirakan akan ada kenaikan permintaan di tahun selanjutnya,  PT.MMM  mengatasinya  dengan  melakukan  investasi auto  line. Investasi auto  line ini juga  merupakan  solusi  dalam  menghadapi  kenaikan labor  cost setiap  tahunnya.  Dengan mentransformasikan  manual line menjadi auto  line, jumlah  operator  bisa  berkurang,  yang  pada awalnya membutuhkan 7 operator per line sekarang berubah menjadi 4 operator per line. Setelah membandingkan angka forecast dengan kapasitas produksi, PT.MMM memerlukan investasi auto line di  FY17,  FY22,  dan  FY31  sampai  ketiga  manual line sudah  habis  tergantikan  dengan auto  line . Berdasarkan  hasil  analisis,  hanya  investasi auto  line 1  yang  dianggap  layak  dengan  nilai payback period =  3  tahun ,  net  present  value =  $249,372.88 ,  internal  rate  of  return =  18.93%,  dan profitability index = 1.62.
Kata kunci: Payback Period, Net Present Value, Internal Rate of Return, Profitability Index

## ABSTRACT
Sales data of FY10 to FY 15 shows increasing of switch D-1 demand. In fulfilling the demand, budget of production have been allocated by the head company. In fact, there is gap between the budget and  cost  required  by  production  department.  The  condition  cause  the  capacity  lower  than  the demand. It happened to FY16. The problem should be solved because it has bad impact to customer satisfaction. Based on the problem identification, the problem of lack of budget can caused by the wrong estimation of demand. Refer to that problem, company decide to find out the better method in forecasting of demand and assume that the mother company will determine the suitable number of budget to produce as much as demand. Several methods of forecasting have been considered and trend liner method is the best method for the company demand pattern.  Lack of capacity at FY16 before will require the increasing of capacity in several next periods. Changing the manual line to be  automation  line  is  an  alternative  to  overcome  the  capacity  problem.  The  result  of  analysis  is automation line is more efficient than manual line. It reduced the number of operator from 7 to 4 per  line.  Adding  one  automation  line  need  3  years  to  get  payback  with  net  present  value  $ 249,377.88, internal rate of return is 18.93% and profitability is index 1.62
Keywords: Payback Period, Net Present Value, Internal Rate of Return, Profitability Index

## 1. Pendahuluan
Salah  satu customer dari  PT.MMM,  yaitu  produsen  kulkas merk “T”,  terus  meningkatkan penjualan  kulkas.  PT.T  berinovasi  menghadirkan  kulkas  terbaru  beraneka  motif.  Mereka memperkenalkan kulkas terbaru dengan tiga varian tipe, yaitu tipe 1 di segmen kulkas satu pintu bermotif  daun,  tipe  2  bermotif  batik,  dan  segmen  kulkas  dua  pintu  tipe  3  membawa  motif  serat kayu.  Kulkas  ini  diyakini  dapat  meningkatkan  penjualan,  untuk  memenuhi  permintaan  yang  masih tinggi, produsen “T” menargetkan kapasitas produksi tipe ini mencapai satu juta unit per tahun.
PT.MMM  adalah  salah  satu  perusahaan  komponen  elektronik refrigerator  switch, baik  untuk pasar  lokal  maupun  pasar  ekspor.  Pertumbuhan  industri  kulkas  berdampak  pada  peningkatan permintaan  produksi refrigerator  switch di  PT.MMM.  Pada fiscal  year 2010,  jumlah  penjualan refrigerator  switch mencapai  8  juta  unit  dan  bertambah  meningkat  sampai  1  juta  unit  setiap tahunnya. Hingga pada fiscal year 2015, jumlah penjualan refrigerator switch mencapai hampir 14 juta unit per tahun.
Dengan  adanya  permintaan  produksi  yang  cukup  besar,  salah  satu  masalah  yang  dihadapi PT.MMM adalah kapasitas lini produksi yang terbatas. Selama ini kapasitas yang digunakan adalah 3 line ,  maksimum  beroperasi  3 shift atau  24  jam/hari,  dengan  5  hari  kerja  setiap  minggunya.  Jika permintaan  produksi  melebihi  kapasitas,  maka  kelebihan  permintaan  produksi  akan  dipenuhi dengan  menambah  jam  kerja  atau overtime di  hari  Sabtu  dan  Minggu.  Tentu  saja  hal  ini  akan berdampak  dengan  penambahan direct  labor  cost untuk  biaya overtime operator.  Perlu  diketahui bahwa labor  cost setiap  tahunnya  terus  meningkat,  sedangkan customer tidak  menginginkan kenaikan harga produk, malahan mereka lebih sering menginginkan cost down. Di samping itu, ketiga line di PT.MMM sudah tua dan menambah beban tersendiri dalam proses produksinya.  Mesin  yang  lama  memerlukan  biaya  perawatan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  mesin yang baru. Selain biaya perawatan rutin yang harus dikeluarkan, mesin yang relatif lebih tua lebih sering mengalami kerusakan dan juga memerlukan biaya yang tidak sedikit (Widiyanthi, 2007).
Seperti  yang  sudah  diketahui  bahwa labor  cost tiap  tahunnya  semakin  meningkat  sekitar  10% per  tahun,  tetapi customer menginginkan low  cost atas  barang/jasa  yang  dibutuhkan.  Sangatlah penting  bagi  perusahaan  untuk  bisa  menyajikan  harga  yang  kompetitif  kepada customer dengan tidak mengesampingkan aspek lainnya yang sudah disebutkan di atas. Jika perusahaan tidak mampu bersaing, tidak menutup kemungkinan customer akan beralih menggunakan produk kompetitor. Di  zaman automation ini,  PT.MMM  mencoba  men-transformasikan manual  line menjadi auto line dari  jenis switch D-1 . Melalui  transformasi  ini  diharapkan direct  labor  cost bisa  berkurang karena menggunakan operator yang lebih sedikit dibandingkan dengan manual line.

## 2. Metode
Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  adalah  DMAIC,  antara  lain  sebagai  berikut (Pyzdek, 2001.) :

## 2.1 Define
Jika  dilihat  dari sales result, ditemukan  adanya  peningkatan  permintaan  produksi switch D-1 , yang  menyebabkan  kapasitas  manual  line  tidak  mencukupi.  Menggunakan  metode forecasting, bahwa di fiscal year 2016 dan seterusnya akan mengalami kenaikan juga.

## 2.2 Measure
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  sampai  kapan  kapasitas  manual line bisa  memenuhi permintaan customer.

## 2.3 Analyze
Dalam  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  kapasitas  manual line tidak  akan  bisa  mencukupi customer demand jika dibandingkan dengan hasil perhitungan forecast.

## 2.4 Improve
Dalam penelitian ini improvement tersebut adalah investasi auto line.

## 2.5 Control
Pada tahap ini dilakukan penilaian keefektifan improvement yang sudah dilakukan. Atau dengan kata  lain  pada  tahap  ini  dilakukan  verifikasi  dan  validasi  hasil improvement, apakah  sudah  sesuai dengan target yang diharapkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perhitungan Kapasitas Produksi Manual Line
Pada Gambar 1 di bawah terlihat bahwa proses terlama terjadi pada Pos 4 yaitu Moving Plate Greasing 1 dan Moving Plate Inserting dengan waktu 5.52 detik dengan kata lain, cycle time pada line produk  D-1 adalah  5.52  detik.  Dengan  kata  lain  untuk  memproduksi  1  pcs  produk switch D-1 dibutuhkan  waktu  selama  5.52  detik.  Karena  proses  yang  paling  lama  terdapat  pada  Pos  4,  maka waktu  proses  di  Pos  4  dijadikan  dasar cycle  time dari  manual line  switch D-1.  Berikut  ini  adalah satuan waktu untuk manual line switch D-1.
• Cycle Time
= 5.52 second • 1 Hour
= 3,600 second • Working Hour
= 8 hours • Shift/day
= 3 shift/day • Working Day
= 20 days (normal day)
Gambar 1. Cycle Time Line Switch D-1
➢ Line Operation Ratio (LOR) 100%. Diasumsikan tidak ada kendala saat proses mulai berjalan. Kapasitas per jam  = 3,600 : CT = 3,600 : 5.52 = 652.17 pcs ≈ 652 pcs Kapasitas per shift = Kapasitas per jam x WH = 652 pcs x 8 = 5,216 pcs Kapasitas per day = Kapasitas per shift x Shift/day = 5,216 pcs x 3 = 15,648 pcs Kapasitas per bulan = Kapasitas per day x WD = 15,648 pcs x 20 = 312,960 pcs
➢ Line Operation Ratio (LOR) 90%.
Diasumsikan  terdapat  kendala  saat  proses  mulai  berjalan.  Kendala  sebesar  10%  yaitu  terjadi downtime saat  proses  produksi,  sebagai  contoh  adanya  NG  ( not good)  produk, change  type, change tool.
Kapasitas per jam  = 3,600 : cycle time = 3,600 : 5.52 x 90% = 587.17pcs ≈ 587 pcs Kapasitas per shift = Kapasitas per jam x Jumlah jam kerja = 587 pcs x 8 = 4,696 pcs Kapasitas per day = Kapasitas per shift x Shift/ hari = 4,696 pcs x 3 = 14,088 pcs Kapasitas per bulan = Kapasitas per hari x jumlah hari kerja per bulan = 14,088 pcs x 20 = 281,760 pcs
Jika  melihat  kondisi  aktual  di  lapangan,  masih  ada downtime yang  terjadi,  maka  dipakai perhitungan  kapasitas  dengan  LOR  90%.  Berdasarkan  perhitungan  di  atas  didapatkan  kapasitas produksi manual line switch D-1 adalah : Kapasitas per bulan = 281,760 pcs  1 lini = 845,280 pcs  3 lini

## 3.2 Hasil Penjualan FY10-FY15
Dalam  5  tahun  terakhir,  mulai fiscal  year (FY) 2010  sampai fiscal  year 2015,  permintaan produksi switch D-1  semakin  meningkat,  dengan  kapasitas  produksi  internal  yang  relatif  konstan, maka perusahaan dituntut untuk mencari cara bagaimana memenuhi demand yang ada. Selama ini cara  yang  dilakukan  adalah  mengoptimalkan  jam overtime di  hari  Sabtu  dan  Minggu.  Dalam memperkirakan  penjualan,  perusahaan  hanya  menggunakan budget yang  sudah  ditentukan  oleh mother company, dan tidak ada satu pun metode forecasting yang dilakukan.
Gambar 2. Budget Vs Sales Result FY10-FY15
Dari Gambar 2 di atas dapat dilihat bahwa rasio kenaikan hasil penjualan mengalami kenaikan rata-rata sebesar 10.32% setiap tahunnya. Dari Gambar 2 di atas juga ditemukan bahwa masih ada selisih  yang  cukup  besar  antara budget dengan sales  result. Hal  ini  menjadi  masalah  yang  harus diselesaikan dan diperlukan metode forecasting yang tepat.

## 3.3 Proyeksi Permintaan
Dari analisis  perkembangan industri kulkas di atas, diperkirakan akan ada kenaikan permintaan produksi refrigerator  door  switch di  PT.MMM  hingga  beberapa  tahun  ke  depan.  Dengan  demikian akan meningkatkan beban produksi di departemen switch production untuk bisa memenuhi demand tersebut.  Jika  dilihat  Gambar  di  bawah  ini,  hasil  penjualan switch D-1  dari  FY10-FY15  mengikuti pola data trend.
Gambar 3. Sales Result FY10-FY15
Jika  melihat  data  di  atas  maka  perlu  dilakukan forecasting dengan  metode  peramalan  yang paling tepat untuk perkiraan penjualan switch D-1 di beberapa tahun ke depan. Di bawah ini adalah metode peramalan dengan menggunakan pola trend linier. Prosedur perhitungannya adalah sebagai berikut (Husnan dan Suwarsono, 2000).:
a) Untuk data penjualan dt, t = 1, 2, 3,….. N
b) Gunakan eliminasi dan substitusi untuk memperoleh parameter a dan b.
Y = a + b.X Ʃ Y = n.a + b. Ʃ X
Ʃ XY = a. Ʃ X + b. Ʃ X^2 Cara eliminasi 66,521,757 = 6.a + b.15 x 2.5 184,106,677 = 15.a + b.55 166,304,393 = 15.a + 37.5 (b) 184,106,677 = 15.a + b.55 - -17,802,285 = 0 + (-17.5) b b = 1,017,273 Cara substitusi 66,521,757 = 6.a + b.15 66,521,757 = 6.a + 1,017,273 (15) 66,521,757 = 6.a + 15,259,101 a = 8,543,776 Dari hasil perhitungan nilai a dan b di atas, maka persamaan trend adalah sebagai berikut : Y = 8,543,776 + 1,017,273 (X) Dengan demikian forecast penjualan untuk tahun 2016 adalah : Y = 8,543,776 + 1,017,273 (X) Y = 8,543,776 + 1,017,273 (6) Y = 8,543,776 + 6,103,640 Y = 14,647,416 Tabel 1. Trend Garis Lurus n Tahun Penjualan x x^2 xy 1 FY10 8,419,900 0 0 - 2 FY11 9,727,899 1 1 9,727,899 3 FY12 10,616,832 2 4 21,233,664 4 FY13 11,619,304 3 9 34,857,912 5 FY14 12,401,908 4 16 49,607,632 6 FY15 13,735,914 5 25 68,679,570 66,521,757 15 55 184,106,677 Tabel 2 Perhitungan Trend Garis Lurus t Fiscal Year Permintaan (dt) x x^2 xy Forecast(dt') Nilai Ft+m= at + bt (m) 1 FY10 8,419,900 0 0 - 8,543,776 2 FY11 9,727,899 1 1 9,727,899 9,561,049 3 FY12 10,616,832 2 4 21,233,664 10,578,323 4 FY13 11,619,304 3 9 34,857,912 11,595,596 5 FY14 12,401,908 4 16 49,607,632 12,612,870 6 FY15 13,735,914 5 25 68,679,570 13,630,143 7 FY16 14,647,416 8 FY17 15,664,690 9 FY18 16,681,963 10 FY19 17,699,237 11 FY20 18,716,510
c) Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  verifikasi  peramalan.  Verifikasi  peramalan  digunakan untuk memeriksa apakah hasil peramalan sudah betul, yaitu menggunakan teknik moving range chart. Berikut ini adalah prosedur untuk melakukan uji verifikasi:
1) Hitung moving range untuk masing-masing periode.
    1 1 ' '
      t t t t d d d d
MR
2) Hitung average moving range.
   1 n MR
MR
3) Hitung control limit.
    MR LCL MR UCL 66 . 2 66 . 2
   
4) Hitung verification region.
Tabel 3. Uji Verifikasi n Tahun dt dt' e = dt - dt' MR 1 FY10 8,419,900 8,543,776 (123,876.00) 2 FY11 9,727,899 9,561,049 166,849.60 290,725.60 3 FY12 10,616,832 10,578,323 38,509.20 128,340.40 4 FY13 11,619,304 11,595,596 23,707.80 14,801.40 5 FY14 12,401,908 12,612,870 (210,961.60) 234,669.40 6 FY15 13,735,914 13,630,143 105,771.00 316,732.60 MR bar 197,053.88 UCL = 2.66 x MR bar = 2.66 x 197,053.88 = 524,163.32 LCL = -2.66 x MR bar = -2.66 x 197,053.88 = -524.163.32
Gambar 4. Moving Range Chart
Dari  Gambar  4  tidak  ada  data  yang out  of  control, jadi forecasting bisa  digunakan  untuk perencanaan produksi. Tabel 4 berikut adalah data forecasting dari FY16 sampai FY40.
Tabel 4 Forecast dari FY16-FY40 Fiscal Year Forecast Fiscal Year Forecast FY16 14,647,416 FY29 27,871,971 FY17 15,664,690 FY30 28,889,244 FY18 16,681,963 FY31 29,906,517 FY19 17,699,237 FY32 30,923,791 FY20 18,716,510 FY33 31,941,064 FY21 19,733,783 FY34 32,958,338 FY22 20,751,057 FY35 33,975,611 FY23 21,768,330 FY36 34,992,884 FY24 22,785,604 FY37 36,010,158 FY25 23,802,877 FY38 37,027,431 FY26 24,820,150 FY39 38,044,705 FY27 25,837,424 FY40 39,061,978 FY28 26,854,697

## 3.4 Membandingkan Kapasitas Produksi dengan Forecast
Dalam  penelitian  ini  lebih  ditekankan  transformasi  manual line menjadi auto  line, tujuan utamanya  adalah  untuk  mengurangi  karyawan  yang  ada.  Yang  menjadi  masalah  adalah  apakah investasi auto  line itu  layak  dan  kapan  waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  investasi  tersebut. Berikut ini adalah data kapasitas produksi manual line switch D-1 dengan sales result FY10-FY15.
Tabel 5 Perbandingan Sales Result dan Kapasitas Manual Line FISCAL YEAR SALES RESULT MANUAL LINE #1,#2,#3, 3 SHIFT OVERSTOCK / BACK LOG FY10 8,419,900 10,143,360 1,723,460 FY11 9,727,899 10,143,360 415,461 FY12 10,616,832 10,143,360 (473,472) FY13 11,619,304 10,143,360 (1,475,944) FY14 12,401,908 10,143,360 (2,258,548) FY15 13,735,914 10,143,360 (3,592,554)
Pada periode FY10 dan FY11,  PT.MMM masih memiliki sisa kapasitas produksi, tetapi dimulai FY12 dan  seterusnya  sudah  terjadi backlog atau  kekurangan  kapasitas.  Selama  ini  untuk  memenuhi kekurangan  kapasitas  tersebut,  PT.MMM  menerapkan  sistem  lembur  ( overtime) di  hari  Sabtu  dan Minggu dengan kapasitas per hari (3 shift ) :
1 line = 14,088 pcs 3 line = 42,264 pcs
Namun dimulai FY17 sampai seterusnya, PT.MMM tidak menerapkan sistem OT.  Tabel 6 berikut ini adalah  simulasi  kapan  harus  dilakukan  investasi auto  line sampai  ketiga manual  line bisa  habis tergantikan.
Tabel 6 Simulasi Waktu Penggantian Manual Line menjadi Auto Line

## 3.5 Spesifikasi Kapasitas Auto Line
Untuk membuat auto line, PT.MMM sudah membuat standard cycle time yang bisa dibuat oleh departemen  ME  ( Manufacturing  Engineering )  sebagai  salah  satu  departemen  di  PT.MMM  yang bertugas sebagai machine maker. Berikut ini adalah satuan waktu utnuk auto line switch D-1.
• Cycle Time = 1.51 second • 1 Hour
= 3,600 second
• Working Hour
= 8 hours
• Shift/day = 3 shift/day
• Working Day = 20 days (normal day)
➢ Line Operation Ratio (LOR) 100%. Diasumsikan tidak ada kendala saat proses mulai berjalan. Kapasitas per jam = 3,600 : CT = 3,600 : 1.51 = 2,382.53 pcs ≈ 2,382 pcs Kapasitas per shift = Kapasitas per jam x WH = 2,382 pcs x 8 = 19,056 pcs Kapasitas per day = Kapasitas per shift x Shift/day = 19,056 pcs x 3 = 57,168 pcs Kapasitas per bulan = Kapasitas per day x WD = 57,168 pcs x 20 = 1,143,360 pcs
➢ Line Operation Ratio (LOR) 90%.
Diasumsikan  terdapat  kendala  saat  proses  mulai  berjalan.  Kendala  sebesar  10%  yaitu  terjadi downtime saat  proses  produksi,  sebagai  contoh  adanya  NG  ( no good)  produk, change  type,
change tool.
Kapasitas per jam = 3,600 : CT = 3,600 : 1.51 X 90% = 2,144.28 pcs ≈ 2,144 pcs Kapasitas per shift = Kapasitas per jam x WH = 2,144 pcs x 8 = 17,152 pcs Kapasitas per day = Kapasitas per shift x Shift/day = 17,152 pcs x 3 = 51,456 pcs Kapasitas per bulan = Kapasitas per day x WD = 51,456 pcs x 20 = 1,029,120 pcs
Jika  melihat  kondisi  aktual  di  lapangan,  masih  ada downtime yang  terjadi,  maka  dipakai perhitungan  kapasitas  dengan  LOR  90%.  Berdasarkan  perhitungan  di  atas  didapatkan  kapasitas produksi manual line switch D-1 adalah : Kapasitas per bulan = 1,029,120 pcs  1 line Kapasitas per tahun = 12,349,440 pcs  1 line

## 3.6 Analisis Keuangan
Dari  rencana  investasi  mesin auto  line di  PT.MMM,  maka  dilakukan  perhitungan  keseluruhan biaya, penghematan dan keuntungan yang didapat dari investasi tersebut. Metode yang digunakan untuk menghitung layak atau tidaknya proyek ini adalah sebagai berikut (Suliyanto, 2010).  :
• Analisis Payback Period
• Analisis Net Present Value (NPV)
• Analisis Internal Rate of Return (IRR)
• Analisis Profitability Index (PI)

## 3.7 Analisis Sensitifitas
Analisis  sensitivitas  dilakukan  dengan  mengubah  variable-variabel  yang  dianggap  berpengaruh terhadap  penilaian  kelayakan,  sehingga  nantinya  didapatkan  variable  mana  yang  paling  sensitif terhadap penilaian kelayakan investasi terkait. Dalam penelitian ini digunakan tiga kategori, yaitu kategori optimis, kategori moderat, dan kategori pesimis (Afandi, 2009, Widiyanthi, 2007).
1) Optimis
Pendapatan  dianggap  mengalami  kenaikan  sebesar  5%,  sedangkan  biaya  operasional  dianggap tetap.
2) Moderat
Pendapatan dianggap tetap, sedangkan biaya operasional dianggap mengalami kenaikan sebesar 5%.
3) Pesimis
Pendapatan  dianggap  mengalami  penurunan  5%,  sedangkan  biaya  operasional  dianggap mengalami kenaikan 5%.
Hasil  dari  perhitungan  analisis  sensitivitas  menggunakan  ketiga  metode  skenario  tersebut  di  atas, ditampilkan pada Tabel 7 sampai Tabel 9 di bawah ini :
Tabel 7 Perhitungan Analisis Sensitivitas Auto Line #1 No. Uraian Perhitungan Awal Sensitivitas Pend.Naik 5%, biaya tetap Pend.tetap, biaya naik 5% Pend.turun 5%, biaya naik 5% 1 Initial Investment $ 400,853.00 $400,853.00 $400,853.00 $ 400,853.00 2 Jangka Waktu Perhitungan 7 tahun 7 tahun 7 tahun 7 tahun 3 Discount Factor 12% 12% 12% 12% 4 Payback Period 3 tahun 1 bulan 3 tahun 3 tahun 1 bulan 3 tahun 3 bulan 5 Net Present Value $ 219,009.95 $ 249,372.88 $ 19,444.27 $189,081.34 6 Initial Investment $ 400,853.00 $400,853.00 $ 400,853.00 $ 400,853.00 7 Profitability Index 1.55 1.62 1.55 1.47 Tabel 8 Perhitungan Analisis Sensitivitas Auto Line #2 No. Uraian Perhitungan Awal Sensitivitas Pend.Naik 5%, biaya tetap Pend.tetap, biaya naik 5% Pend.turun 5%, biaya naik 5% 1 Initial Investment $ 706,439.96 $ 706,439.96 $   706,439.96 $   706,439.96 2 Jangka Waktu Perhitungan 7 tahun 7 tahun 7 tahun 7 tahun 3 Discount Factor 12% 12% 12% 12% 4 Payback Period 4 tahun 8 bulan 4 tahun 6 bulan 4 tahun 8 bulan 4 tahun 11 bulan 5 Net Present Value $  13,063.67 $ 47,610.28 $14,146.98 $(20,399.64) 6 Initial Investment 12.32% 13.12% 12.35% 11.48% 7 Profitability Index 1.02 1.07 1.02 0.97 Tabel 9 Perhitungan Analisis Sensitivitas Auto Line #3 No Uraian Perhitungan Awal Sensitivitas Pend.Naik 5%, biaya tetap Pend.tetap, biaya naik 5% Pend.turun 5%, biaya naik 5% 1 Initial Investment $1,959,013.63 $  1,959,013.63 $   1,959,013.63 $ 1,959,013.63 2 Jangka Waktu Perhitungan 7 tahun 7 tahun 7 tahun 7 tahun 3 Discount Factor 12% 12% 12% 12% 4 Payback Period Lebih dari 7 tahun Lebih dari 7 tahun Lebih dari 7 tahun Lebih dari 7 tahun 5 Net Present Value $(874,324.29) $ (824,790.73) $   (870,580.79) $(920,114.35) 6 Initial Investment -1.60% -0.28% -1.50% -2.93% 7 Profitability Index 0.55 0.58 0.56 0.53
Setelah  melihat  hasil  perhitungan  analisis  sensitivitas,  didapatkan  keputusan  dari  masing-masing analisis  investasi auto  line  #1,  #2,  #3 menggunakan  ketiga  skenario  tersebut  di  atas.  Adapapun keputusannya dapat dilihat pada Tabel 10 sampai Tabel 12.
Tabel 10 Keputusan Investasi Auto Line #1 Metode Skenario Hasil Perhitungan Keputusan Investasi Payback Period I 3 tahun Layak II 3 tahun 1 bulan Layak III 3 tahun 3 bulan Layak NPV I $ 249,372.88 Layak II $ 219,444.27 Layak III $ 189,081.34 Layak IRR I 18.93% Layak II 18.39% Layak III 17.78% Layak PI I 1.62 Layak II 1.55 Layak III 1.47 Layak Tabel 11 Keputusan Investasi Auto Line #2 Metode Skenario Hasil Perhitungan Keputusan Investasi Payback Period I 4 tahun 6 bulan Layak II 4 tahun 8 bulan Layak III 4 tahun 11 bulan Layak NPV I $  47,610.28 Layak II $  4,146.98 Layak III $  (20,399.64) Tidak Layak IRR I 13.12% Layak II 12.35% Layak III 11.48% Tidak Layak PI I 1.07 Layak II 1.02 Layak III 0.97 Tidak Layak Tabel 12 Keputusan Investasi Auto Line #3 Metode Skenario Hasil Perhitungan Keputusan Investasi Payback Period I Lebih dari 7 tahun Tidak Layak II Lebih dari 7 tahun Tidak Layak III Lebih dari 7 tahun Tidak Layak NPV I $ 824,790.73) Tidak Layak II $ (870,580.79) Tidak Layak III $ (920,114.35) Tidak Layak IRR I -0.28% Tidak Layak II -1.50% Tidak Layak III -2.93% Tidak Layak PI I 0.58 Tidak Layak II 0.56 Tidak Layak III 0.53 Tidak Layak

## 4. Simpulan
Simpulan  yang  dapat  diambil  dari  analisis  kelayakan  investasi auto  line  #1,#2,#3 di  PT.  MMM didaptkan  hasil bahwa  hanya investasi auto line #1 auto line #1 yang dianggap layak untuk untuk semua  jenis  metode  perhitungan  kelayakan  investasi,  dengan  nilai payback  period =  3  tahun ,  net present value = $249,372.88 , internal rate of return = 18.93%, dan profitability index = 1.62. Ditinjau dari aspek keuangan untuk rencana investasi auto line #1 dan #2 dianggap layak, maka PT.MMM harus segera melakukan investasi auto line #1 di FY17 dan mempersiapkan investasi auto line  #2 di  FY22.  Untuk  investasi auto  line  #3 tersebut  tidak  layak  untuk  dilakukan  oleh  PT.MMM.
Berdasarkan analisis aspek finansial, investasi auto line #3 dianggap tidak layak, tetapi berdasarkan analisis forecasting akan ada kekurangan kapasitas, maka manajemen harus mencari cara lain untuk memenuhi customer  demand dan  ataukah  tetap  melakukan  investasi auto  line  #3 dengan mempertimbangkan  bagaimana  investasi  itu  bisa  dianggap  layak.  Misalnya  perusahaan  bisa menaikkan  harga  sehingga profit yang  didapat  bisa  lebih  besar,  ataukah  mengurangi  pengeluaran gaji operator dengan mengurangi jumlah operator yang ada di auto line switch D-1. Perlu dilakukan investasi auto  line  #4 di  FY40  karena  berdasarkan  perbandingan  angka forecast dan  kapasitas produksi, akan ada kekurangan kapasitas di FY39.

## 5. Daftar Pustaka
1. Afandi.  (2009).  Analisis  Studi  Kelayakan  Investasi  Pengembangan  Usaha  Distribusi  PT.  Aneka Andalan Karya . Jurnal Ekonomi, Vol. 1. No. 2, hal 11-13.
2. Husnan,  S  dan  Suwarsono,  M.  (2000). Studi  Kelayakan  Proyek .  Edisi  ke-4.  Yogyakarta:  Unit Penerbit dan Percetakan.
3. Pyzdek, Thomas. (2001) . The Six Sigma Handbook , McGraw-Hill Professional, New York .
4. Suliyanto. (2010). Studi Kelayakan Bisnis . Andi Offset, Yogyakarta
5. Widiyanthi,  F.  (2007). Analisis  Kelayakan  Investasi  Penambahan  Mesin  Vacuum  Frying  Untuk Usaha  Kecil  Pengolahan  Kacang  Studi  Kasus  Di  PD.  Barokah  Cikuing  Majalengka  Jawa  Barat . Institut Pertanian Bogor : Bogor. Skripsi Manajemen Agribisnis. Vol. 2. No.3:24 – 27.