## PENYUSUNAN SKENARIO KEBIJAKAN UNTUK PENINGKATAN KINERJA PT. XYZ MENGGUNAKAN METODE DYNAMIC BALANCED SCORECARD
Aries Susanty *) , Heri Suliantoro, Halida Dyandra
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
(Received: January 4, 2019/ Accepted: March 14, 2019)

## Abstrak
PT.XYZ  perlu  untuk  mengembangkan  metode  Balanced  Scorecard  (BSC)  yang  saat  ini  digunakannya  menjadi  System Dynamics-Based Balanced Scorecard (SD–BSC) karena keterbatasn dari metode BSC untuk memetakan hubungan timbal balik antara indikator-indikator yang digunakan dan ketercapaian target-target yang telah ditetapkan. Berdasarkan hal tersebut, studi ini memeliki  beberapa tujuan. Pertama, menyusun causal  loop  diagram (CLD) dari  indikator-indikator BSC yang telah dikembangkan oleh PT. XYZ; kedua, menyusun skenario kebijakan dan melakukan simulasi; serta ketiga, mengusulkan sejumlah rekomendasi kepada PT. XYZ atas dasar hasil simulasi tersebut.  Studi ini menggunakan metode survai yang berupa wawancara dan penyebaran kuesioner untuk mengidentifikasi dan memvalidasi indiktor-indiktor yang nantinya berfungsi sebagai variabel dalam CLD. Studi ini juga menggunakan data sekunder berupa catatan perusahaan untuk mengetahui kondisi masing-masing indikator dan data-data lain yang dibutuhhkan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa indikator yang memberikan pengaruh terbesar pada pendapatan dan laba adalah jumlah produksi listrik sehingga indikator  tersebut  perlu  diprioritaskan.  Skenario  terbaik  dari  hasil  simulasi  adalah  skenario  gabungan  dengan memperoleh laba kumulatif sebesar Rp 5.875.297.558 dan pendapatan kumulatif sebesar Rp 40.959.313.558. Pencapaian laba  dan  pendapatan  tersebut  diperolah  dari  meningkatkan  produktivitas  operator  sebesar  22,2%.  Peningkatan produktivitas  operator  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan  kepuasan  karyawan  sebesar  25,69%  dan  meningkatkan jumlah karyawan mengikuti training menjadi 30 – 35 orang. Singkatnya, PT.XYZ perlu memberikan perhatian lebih pada Sumber Daya Manusia (SDM) untuk mengoptimalkan perolehan pendapatan dan laba.
Kata kunci: PT.XYZ; indikator; skenario; sistem dinamis; dynamic-based balanced scorecard

## Abstract
PT. XYZ needs to develop a Balanced Scorecard (BSC) method which is currently used as a Dynamics-Based Balanced Scorecard (SD-BSC) because of the limitations of the BSC method to map the causal relationshi between indicators used and  the  achievement  of  targets  has  been  established.  Based  on  this  condion,  this  study  have  several  purposes.  First, develop  a causal  loop  diagram  (CLD) of an indicator-indicator of BSC that has been developed by PT. XYZ; second, compile and stimulate several  policy scenarios, and third, propose several  recommendations to  PT. XYZ based on the simulation results. This study uses survey methods in the form of interviews and questionnaires to identify and validate indictors which is used as variavle in CLD. This study also use secondary data  in form of company record to know the condition of each indicator and the other data needed. The results of this study indicate the importance  indicator which has  the  greatest  influence  on  income  and  profits  is  the  amount  of  electricity  production.  This  indicator  need  to  be prioritized.  The  best  scenario  from  the  simulation  results  is  a  combined  scenario  with  a  cumulative  profit  of  Rp. 5,875,297,558  and  cumulative  income  of  Rp.  40,959,313,558.  The  achievement  of  profit  and  income  is  obtained  from increasing  operator  productivity  by  22.2%.  Increased  operator  productivity  can  be  done  by  increasing  employee satisfaction by 25.69% and increasing the number of employees participating in training to be 30-35 people. In short, PT. XYZ needs to pay more attention to Human Resources (HR) to optimize revenue and profit
Keywords: PT.XYZ; indicator; scenarios; system dynamic; dynamic-based balanced scorecard

## 1. Pendahuluan
Menurut  Simamora  (2003),  pengukuran  kinerja merupakan alat manajemen untuk meningkatkan kualitas
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: ariessusanty@yahoo.com
pengambilan keputusan dan akuntabilitas. Dalam konteks perusahaan, pengukuran kinerja terkait dengan serangkaian hasil yang dicapai dari proses bisnis dan hasil tersebut  dicapai  melalui  pengorbanan  berbagai  macam sumber daya, termasuk sumber daya finansial (Moerdiyanto,  2010).  Sebuah  pengukuran  kinerja sebaiknya  melingkupi  beberapa hal  berikut ini (Tangen, 2004).  Pengukuran  kinerja  harus  melihat  dari  berbagai sudut  pandang  sehingga  memiliki  keseimbangan  yang sesuai. Pengukuran kinerja sebaiknya terdiri dari ukuran kinerja yang spesifikasinya dapat dipahami. Pengukuran kinerja  sebaiknya  memiliki  tujuan  yang  jelas  dan terdefinisi, tidak ambigu, serta terdapat  data yang dapat digunakan untuk mengukur.
Pengukuran kinerja merupakan salah satu masalah yang  dihadapi  oleh    PT.  XYZ  yang  merupakan  Badan Usaha  Milik  Daerah  (BUMD).  PT.  XYZ  berlokasi  di Bandung,  Jawa  Barat.  Saat  ini,  bisnis  utama  PT.  XYZ adalah  pengelolan  Sumber  Daya  Air  yang  berfokus kepada  Sistem  Penjualan  Air  Minum  (SPAM)  dan Pembangkit Listrik Minihidro (PLTM). Untuk mengetahui  pencapaian  kinerjanya  dalam  enam  tahun yang akan datang, PT. XYZ telah menetapkan sejumlah target  untuk  dicapai  dan  indikator-indikator  yang mendukung pencapaian sejumlah target tersebut. Secara keseluruhan, terdapat 19 indikator yang telah ditetapkan oleh  PT.  XYZ.    Dalam  hal  ini,  PT.XYZ  telah menggunakan  metode Balanced Scorecard (BSC) untuk memetakan keterkaitan antara sejumlah indikator dengan pencapaian target tertentu.
Metode  BSC  diperkenalkan  untuk  pertama kalinya oleh Kaplan dan Norton pada pertengahan tahun 1990. Menurut Kaplan dan Norton (2000), BSC memiliki empat  perspektif  yaitu  perspektif  pelanggan,  perspektif proses  bisnis  internal,  perspektif  keuangan,  dan perspektif  pembelajaran  dan  pertumbuhan.  BSC dianggap sebagai alat yang dapat mengatasi keterbatasan dari metode pengukuran kinerja secara tradisional karena BSC telah  menambahkan ukuran-ukuran  yang termasuk dalam  perspektif non-finansial. Keunggulan pendekatan BSC  dalam  sistem  perencanaan  strategi  adalah  BSC mampu  menghasilkan  rencana  strategi  yang  memiliki karakteristik  komprehensif,  koheren,  terukur,  dan seimbang (Mulyadi, 2001).
Namun  demikian,  hasil  studi  lebih  lanjut mengindikasikan  bahwa  penetapan  ke-19  indikator belum cukup menjamin PT.XYZ akan mampu mencapai target-target  yang  ditetapkan  dalam  enam  tahun  yang akan  datang.  Perusahaan  perlu  menyusun  sejumlah skenario kebijakan untuk mendukung pencapaian target- target  yang  telah  ditetapkan  dan  skenario  kebijakan  ini harus  dapat  disimulasikan    untuk  melihat  kemampuan setiap  skenario  dalam  mencapai  target  yang  ditetapkan. Dalam hal ini, perusahaan perlu mengembangkan metode BSC  yang  digunakannya  saat  ini  menjadi System Dynamics-Based Balanced Scorecard (SD–BSC).
Pengembangan BSC menjadi SD-BSC tidak dapat dilepaskan dari kekurangan BSC yang hanya menggambarkan  hubungan  yang  searah,  mengabaikan adanya  jeda  waktu,  kurang  dinamis,  dan  kurang mencerminkan  kepentingan  pemangku  kepentingan (Zhang, 2012). Konsep dari hubungan sebab akibat pada BSC  tidak  secara  luas  dijelaskan  dan  seringkali  tidak jelas.  Nørreklit  (2000)  mengkritik  model  BSC  karena menyediakan  arahan  yang  lemah  mengenai  hubungan sebab  akibat.  BSC  juga  memiliki  kekurangan  dalam mempertimbangkan jeda waktu antara sebab dan akibat. Akibatnya, lagging  indicators dan leading  indicators dicantumkan  pada  waktu  yang  sama,  sebab  dan  akibat tidak dipisah waktunya, tidak adanya pertimbangan atau kesadaran  bahwa  suatu  kebijakan  dapat  menimbulkan hasil  jangka  pendek  yang  berbeda  dengan  hasil  jangka panjangnya (Barnabè, 2010).
Menurut  Akkermans  dan  Oorschot  (2002), keterbatasan  metode  BSC  konvensional  tersebut  dapat diatasi dengan menggunakan pendekatan sistem dinamis. Akkermans  dan  Oorschot  (2002)  juga  menjelaskan bahwa  terdapat  dua  tahapan  dalam  pemodelan  sistem dinamis untuk pengembangan BSC, yaitu tahap kualitatif dan  kuantitaf.  Tahap  pertama,  tahap  kualitatif, mengumpulkan  model  mental  dari  manajemen  untuk menghasilkan  diagram  hubungan  timbal  balik  ( causal loop  diagram /  CLD)  yang  menggambarkan  hubungan antara  indikator  dengan  indikator  dan  antara  indikator dengan  pencapaian  target-target  yang  telah  ditetapkan. Tahap kedua, tahap kuantitatif, menerjemahkan CLD ke dalam model simulasi kuantitatif yang kemudian hasilnya didiskusikan dengan para manajer.
Berdasarkan keterbatasan dari  metode BSC yang saat  ini  digunakan  oleh  perusahaan,  secara  ringkas, penelitian  ini  bertujuan  untuk    menyusun  CLD  dari indikator-indikator  BSC  yang  telah  dikembangkan  oleh PT. XYZ, menyusun skenario kebijakan dan melakukan simulasi atas setiap skenario kebijakan, serta mengusulkan  sejumlah  rekomendasi  kepada  PT.  XYZ atas  dasar  hasil  simulasi  tersebut.  Studi  ini  mengganti perspektif  pelanggan  dalam  BSC  dengan  perspektif pemangku  kepentingan  ( stakeholder )  dengan  alasan berikut ini. Dalam menjalankan bisnisnya, PT XYZ tidak hanya  melibatkan  konsumen  tetapi  juga  melibatkan sejumlah  pemangku  kepentingan  lainnya  (seperti masyarakat  di  sekitar  perusahaan)  dan  konsumen merupakan  bagian dari pemangku kepentingan tersebut. Sebagaimana  dikatakan  oleh  Shaik  dan  Kader  (2013), tujuan mengganti perspektif konsumen dengan pemangku  kepentingan  adalah  agar  BSC  dapat mengakomodasi  kepentingan  dari  berbagai  pemangku kepentingan dan tidak hanya kepentingan dari konsumen.
2. Bahan Dan Metode Desain Penelitian
Studi ini termasuk dalam kelompok penelitian
Causal-predictive adalah  penelitian  yang  berusaha memprediksi akibat pada variabel dengan memanipulasi variabel  yang  lain  (Cooper  dan  Schindler,  2014). Terdapat  dua  tahapan  dalam  studi  ini.  Pada  tahap pertama,  tahap  kualitatif,  dilakukan  studi  literatur  dan studi  lapangan  untuk  menentukan  indikator-indikator yang  kemudian  akan  divalidasi.  Setelah  mendapat indikator  yang  valid  selanjutnya  indikator-indikator tersebut  dijadikan  variabel  untuk  pengembangan  model dalam bentuk CLD. Pada tahap  kedua, tahap kuantitatif, dilakukan konstruksi komputer dari model CLD. Setelah konstruksi komputer terbentuk dan dapat  disimulasikan, langkah selanjutnya adalah melakukan validasi berdasarkan  struktur  model  dan  validasi  berdasarkan keluaran  model.  Validasi  berdasarkan  struktur  model dilakukan  dengan  melihat  apakah  kontruksi  program komputer  sudah  dapat  melakukan  simulasi  dan menghasilkan  keluaran  tertentu.  Adapun  validasi berdasarkan keluaran model dilakukan dengan membandingkan  antara  data  aktual  dan  data  yang dihasilkan  dari  simulasi.    Model  dikatakan  valid,  jika tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  data  aktual dan  data  yang  dihasilkan  dari  simulasi  model;  model dikatakan  tidak  valid  jika  terdapat  perbedaan  yang signifikan antara data aktual dan data yang dihasilkan dari simulasi  model.  Apabila  model  telah  valid  berdasarkan struktur model dan keluaran model, langkah selanjutnya adalah penyusunan sejumlah skenario atas strategi  yang akan  dilakukan.  Selanjutnya,  simulasi  dilakukan  atas untuk masing-masing skenario untuk kemudian dianalisis dan ditarik kesimpulan.
Studi  ini  menggunakan  metode  survei  berupa wawancara,  penyebaran  kuesioner,  dan  observasi  data sekunder.  Dalam  hal  ini,  wawancara  dan  penyebaran kuesioner yang pertama dilakukan untuk mengindentifikasi  dan  memvalidasi  indikator-indikator yang  nantinya  merupakan  variabel-variabel  dari  CLD. Wawancara dan penyebaran kuesioner ditujukan kepada perwakikan Divisi Keuangan, Divisi Operasi, dan Divisi SDM.  Studi  ini  juga  menggunakan  metode  survei  yang berupa  penyebaran  kuesioner  kedua  untuk  mengetahui tingkat  kepuasan  karyawan.  Nantinya,  nilai  ‘tingkat kepuasan  karyawan’  akan  dibutuhkan  dalam  proses simulasi.  Disamping  melakukan  wawancara  dengan perwakikan  dari  Divisi  Keuangan,  Divisi  Operasi,  dan Divisi SDM, pengumpulan data dalam studi ini dilakukan pula  dengan  melakukan  wawancara  kepada  sejumlah karyawan  dalam  rangka  mendapatkan  data  historis  dari sejumlah  variabel.  Pengumpulan  data  dengan  melalui observasi pada sejumlah dokumen perusahaan dilakukan dalam  rangka  mendapatkan  data  historis  untuk  jumlah produksi  listrik  dan  biaya-biaya  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan.
Framework Pengolahan Data
Penelitian  ini  menggunakan  SD-BSC  sebagai
framework untuk  pengolahan  data. SD-BSC  merupakan perpaduan antara sistem dinamis dan BSC. Dalam hal ini, sistem  dinamis  banyak  dikembangkan  dan  digunakan untuk menyelesaikan sejumlah permasalan dalam bidang keteknikan,  analisis  strategi  dan  kebijakan,  isu lingkungan,  dan  sebagainya  (Forrester,  2007).  Sistem dinamis didefinisikan sebagai sebuah prinsip dan teknik dari  sistem  kontrol  umpan  balik  untuk  memodelkan, menganalisis, dan  memahami tingkah  laku dinamis dari sitem  yang  kompleks  (Barnabè,  2010).  Sistem  dinamis menggunakan  konsep  dasar  seperti causal  loop dan diagram stock  and  flows .  Memodelkan  sistem  dinamis adalah  sebuah  alat  untuk  mengatasi  kerumitan  dan menggabungkan feedback  loops dalam  sistem  dan hasilnya dari model sistem dinamis diperlihatkan menjadi bernilai  dalam  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  keluaran  dari  proses,  program,  dan keputusan (Sterman, 2000).
Memodelkan  sebuah  proses,  yang  merupakan dasar bagi sistem dinamis, tidak  mudah. Tidak ada cara terbaik untuk membangun sebuah model yang suskes dan tidak  ada  prosedur  optimal  yang  dapat  menjamin kebergunaan  model  (Khakbaz  dkk,  2014).  Namun demikian,  terdapat  beberapa  langkah  yang  dapat digunakan  untuk  membangun  sebuah  proses,  yaitu (Barnabè, 2010),  yaitu  mengartikulasikan  masalah  yang perlu  ditangani,  memformulasi  hipotesis  dinamis  atau teori  mengenai  penyebab  dari  masalah,  membangun model simulasi untuk menguji hipotesis dinamis, menguji model, dan mendesain dan evaluasi kebijakan.
Keunggulan  dari  SD-BSC  antara  lain  mampu memisahkan  sebab  dan  akibat  pada  waktunya,  melalui konsep time  delays dan  representasi  matematis  dalam model  formal  (Sterman,  2000).  SD-BSC  mampu mengidentifikasi,  memformulasi,  dan  menganalisis struktur sistem lingkungan bisnis di bawah pengamatan, dalam  ketentuan  dari  hubungan  antara  struktur  dan tingkah  laku  (Davidsen,  2000).  SD-BSC  mampu menyaring ukuran kinerja dan parameter untuk memilih yang  paling  relevan  pada  setiap  perspektif  BSC (Akkermans dan Oorschot, 2002).

## Struktur Model
Sesuai  dengan  teori  BSC,  struktur  model  yang digunakan  dalam  studi  ini  terdiri  dari  empat  sub-sistem subsistem  finansial, bisnis proses internal, pembelajaran dan pertumbuhan, serta subsistem pemangku kepentingan.

## Indikator
Indikator-indikator  untuk  setiap  perspektif  dari BSC  dapat  dilihat  pada Tabel  1 .  Sebagaimana  telah dijelaskan sebelumnya,  indikator-indikator ini diperoleh dari  hasil  studi  literatur  dan  juga  wawancara  dengan sejumlah perwakilan dari PT. XYZ.
3. Hasil dan Pembahasan
a. Hasil Validasi Indikator Kuesioner untuk memvalidasi indikator menggunakan  Likert.  Kuesioner  ini  berisi  20  butir pertanyaan  dengan  skala  likert  1  sampai  5.  Skala  ini menjelaskan (1) sangat tidak setuju, (2) tidak setuju, (3) ragu-ragu, (4) setuju, dan (5) sangat setuju. Hasil vailidasi dapat  dilihat  pada Tabel  1 .  Suatu  indikator  dinyatakan valid  apabila  memiliki  nilai  rata-rata  lebih  besar  sama dengan  4.  Berdasarkan  hal  ini  tampak  bahwa  semua indikator  yang  diusulkan  memiliki  nilai  rata-rata  lebih besar  sama  dengan  empat.  Ini  artinya,  semua  indikator yang diusulkan valid atau dapat diterima oleh perusahaan.

## b. Hasil Penyusunan Stock Flow Diagram
Stock  flow  diagram (SFD)  disusun    berdasarkan pada  struktur  model  dalam  bentuk  CLD  yang digambarkan  dalam Gambar  1 .  SFD  disusun  dengan bantuan Software  Powersim .  Secara  grafis,  SFD  dapat dapat dilihat pada Gambar 2 .
c. Hasil Validasi Model
Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya, tedapat dua jenis validasi yaitu validasi berdasarkan pada struktur model dan keluaran model. Validasi berdasarkan struktur  model  menunjukkan  bahwa  model  telah  valid karena  kontruksi  program  komputer  telah  dapat melakukan simulasi dan menghasilkan keluaran tertentu. Adapun  validasi  berdasarkan  keluaran  model  dilakukan dengan  membandingkan  besaran  pendapatan  dari  data aktual dan besaran pendapatan dari simulasi selama tahun 2016 Alat uji yang digunakan untuk melakukan validasi
keluaran  model  adalah  Uji Wilcoxon  Signed  Rank .  Uji Wilcoxon  Signed  Rank digunakan  untuk  mengetahui apakah terdapat perbedaan yang sinifikan antara dua jenis kelompok data yang dibandingkan, yaitu data aktual dan data hasil simulasi.
Hasil uji simulasi untuk besaran pendapatan dapat dilihat pada Tabel 2 berikut. Hasil Uji Wilcoxon Signed Rank menunjukkan nilai Asymp. Sig. (2 – tailed) sebesar 0,272  atau  lebih  besar  dari  0,05.  Kondisi  ini mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang signifikan  antara  data  pendapatan  aktual  selama  tahun 2016  dan  data  pendapatan  hasil  simulasi  selama  tahun 2016. Hasil ini mengindikasikan bahwa model telah valid berdasarkan pada keluaran model.
Tabel 2. Hasil Uji Validasi Berdasarkan Keluaran dengan Menggunakan Uji Wilcoxon Signed Rank
Tahun Bulan Aktual Simulasi Januari Rp    910.378.050 Rp    920.908.972 Februari Rp    840.283.650 Rp 1.054.756.135 Maret Rp 1.034.322.500 Rp    881.368.026 April Rp 1.083.183.050 Rp    836.075.904 Mei Rp 1.006.424.650 Rp 1.047.725.530 Juni Rp    834.846.200 Rp 1.079.001.934 Juli Rp 1.193.665.200 Rp    904.677.228 Agustus Rp 1.020.623.900 Rp    912.135.850 September Rp 1.167.628.000 Rp 1.097.152.443 Oktober Rp 1.170.209.450 Rp    872.955.024 November Rp 1.026.062.200 Rp 1.134.580.119 Desember Rp 1.231.872.700 Rp 1.089.845.206
Hasil Uji Wilcoxon Signed Rank: Asymp. Sig. (2 – tailed)= 0,272>0,05
Gambar 1. Struktur Model dalam Bentuk CLD
Gambar 2. Stock-Flow Diagram

## Keterangan Gambar
Nama Variabel Rumus Satuan Nama Variabel Rumus Satuan jml hr krj RANDOM(19;22) Hari jml krywn hrs training (1-'tkt kesesuaian jbtn')*'jml krywn' Jiwa jml hr krywn msk 100% RANDOM(16;21) Hari tkt kesesuaian jbtn 'jml krywn sesuai'/'jml krywn' % tkt kehadiran 'hr krywn msk'/'jml hari krj' % jml krywn RANDOM(104;110) Jiwa lj kepuasan krywn STEP(0*'kepuasan karyawan';24) % prod air 0+STEP('prod air kab';26)+STEP('prod air kot';28) 𝑚 3 wkt tdk operasi ROUND('jml turbin yg di overhaul'*'periode overhaul'*1) Jam penyerapan prod ('prod listrik'/'jml turbin')/'kapasitas listrik' % periode overhaul ROUND(RANDOM(6;8)) Jumlah jml turbin 4+STEP(0;24) Unit kepuasan thdp prdvts IF('kepuasan karyawan'<1;'kepuasan karyawan';1) % prod listrik ((239842,41-(7546,69*'wkt tdk operasi')+(292623,7*'prdvts operator')- (11475,4*'jml unit yg didistribusikan'))*'jml turbin') kWh prdvts operator (0,7*(0,752*'kepuasan thdp prdvts')+(0,3*(0,076+(0,24*'tur nover thdp prdvts')+(1,01*'implementasi SOP SI thdp prdvts')))) % turnover ((0,904*(1-'kepuasan karyawan')+0,096*(1-'tkt kehadiran'))) % implementasi SOP SI thdp prdvts IF('implementasi sop si'<1;'implementasi sop si';1) % jml turbin yg di overhaul ROUND(RANDOM(1;2)) unit lj implementasi (0,131+(0,753*'tkt training'))*0,04 % turnover thdp prdvts IF(turnover>0;turnover;0) % tkt training 'jml krywn ikut training'/'jml krywn hrs training' % pdptn listrik 'prod listrik'*'hrg listrik' Rp lj krywn terlatih 'tkt training'*0,583 #) % pdptn air 'prod air'*'hrg air' Rp jml krywn ikut training RANDOM(20+STEP(10;24);25 +STEP(10;24)) Jiwa pendapatan ('pdptn air'+'pdptn listrik') Rp
Tabel 1. Validasi KPI
Dimensi Indikator Rata-rata nilai Perspektif finansial Tingkat Pendapatan (FP1) Pendapatan (per bulan): pemasukan yang dimiliki perusahaaan dari aktivitas bisnis normal  (FP11) 4,33 ROI/ROE (per bulan): Ukuran atau indeks yang menunjukan seberapa besar laba didapat atas investasi per tahun atau rasio keuangan yang menunjukkan besarnya laba bersih yang diperoleh dari ekuitas perusahaan  (FP12) 4,33 Laba Bersih (per bulan): kelebihan seluruh pendapatan atas seluruh biaya  (FP13) 4,33 Pengendalian Biaya (FP2) Biaya operasional (per bulan): pengeluaran uang untuk melaksanakan kegiatan pokok  (FP21) 4,33 Perbaikan Struktur Pendanaan (FP3) Dividend Payout Rato (per bulan) : jumlah dividen yang dibayarkan kepada pemegang saham dibandingkan dengan laba bersih perusahaan (FP31)
4,33 Debt to Equity Ratio (per bulan): rasio hutang untuk mengukur tingkat pinjaman dari keuangan perusahaan berdasarkan perbandingan total liabilitas dengan total ekuitas (FP32) 4,00

## Perspektif internal bisnis proses
Pengembangan Sistem Operasi dan Pemeliharaan yang excellent (BP1) Produktivitas Operator (per bulan): daya guna operator dilihat dari kesalahan yang dilakukan di 8 kegiatan operasi (BPI1) 4,67 Waktu Tidak Beroperasi (per bulan): Waktu tidak bekerjanya turbin dalam memproduksi listrik dikarenakan sedang mengalami perawatan (BP12) 4,00 Tingkat Penyerapan Produksi (per bulan): Persentase banyaknya listrik yang diproduksi untuk didistribusikan PLN (BPI13) 4,00 Perbaikan Sistem SOP dan SI (BP2) Implementasi SOP dan Sistem Informasi (per bulan): SOP adalah kumpulan peraturan yang dibuat untuk mempermudah pengerjaan tugas; SI adalah sistem yang dilakukan dalam menyediakan informasi dalam rangka menjalankan operasional dan prosedur yang terorganisir (BPI21) 4,67 Penjadwalan Pemeliharaan Secara Teratur (BP3) Periode overhaul (per bulan): pembongkaran mesin untuk diperiksa dan diperbaiki jika diperlukan. Waktu yang dibutuhkan turbin untuk diperiksa (BPI31) 4,00

## Perspektif pembelajaran dan pertumbuhan
Tingkat Kompetensi SDM (LG1) Tingkat karyawan mengikuti training (per bulan): Persentase karyawan mengikuti pelatihan untuk meningkatkan kompetensi karyawan (LG11) 4,00 Tingkat Engagement Karyawan (LG2) Turnover rate (per tahun) : Tingkat karyawan meninggalkan perusahaan dan diganti karyawan baru (LG21) 5,00 Penerapan Budaya "TIRTA" (LG3) Tingkat kehadiran (per bulan): persentase kehadiran karyawan bekerja (LG31) 4,33 Pendapatan per karyawan (per bulan): perbandingan antara pendapatan perusahaan karyawan dengan jumlah karyawan saat ini (LG32) 4,00 Pengembangan Organisasi (LG4) Tingkat kesesuaian jabatan dengan kompetensi (per bulan): persentase kesesuaian kompetensi karyawan dengan jabatan yang didudukinya (LG41) 4,00 Perpektif pemangku kepentingan*) Kepuasan pelanggan (SP1) Pemenuhan Kebutuhan  Listrik yang Diminta oleh Pelanggan per bulan: banyaknya listrik yang dihasilkan keempat turbin untuk memenuhi permintaan dari pelanggan (SP11) 5,00
Pemenuhan Kebutuhan Air  yang Diminta oleh Pelanggan per bulan): banyaknya air yang dikelola untuk memenuhi permintaan dari pelanggan (SP12) 5,00 Pemenuhan Kebutuhan Pelanggan atas  Jumlah Unit yang Didistribusikan Listrik per bulan: jumlah unit yang didistribusikan listrik sesuai dengan permintaan pelanggan (SP13) 4,00 Kepuasan Pekerja (SP2) Tingkat Kepuasan Karyawan per tahun : tingkat kepuasan  yang dirasakan karyawan dalam menjalankan pekerjaannya (SP21) 4,33

## d. Hasil Perancangan Skenario Kebijakan
Terdapat  tujuh  skenario  kebijakan  yang  disusun, yaitu  skenario  model  saat  ini  (model  dasar),  skenario produksi  air,  skenario  penambahan  jumlah  turbin  yang tersedia, skenario biaya, skenario peningkatan produktivitas operator, skenario penurunan produktivitas operator,  dan  skenario  gabungan.  Skenario  ini  disusun untuk  melihat  dampak  kebijakan-kebijakan  yang  akan dilakukan  perusahaan  tahun  2018  terhadap  indikator.
Kebijakan-kebijakan tersebut akan disimulasikan kemudian  dianalisis  sehingga  dapat  diketahui  pengaruh dari  kebijakan  tersebut  terhadap  indikator.  Secara  rinci, kondisi  dari  ketujuh  skenario  kebijakan  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 3 .
Perbandingan hasil simulasi dari ketujuh skenario akan  dilihat  berdasarkan  pada  jumlah  produksi  listrik, jumlah  produksi  air,  pendapatan  dan  laba  yang dihasilkan. Secara grafis, perbandingan jumlah produksi
listrik,  jumlah  produksi  air,  pendapatan  dan  laba  yang dihasilkan  dari  setiap  skenario  dapat  dilihat  pada Gambar  3 sampai  dengan Gambar  6 . Gambar  3 menunjukkan  bahwa  produksi  listrik  baru  meningkat secara signifikan pada skenario kebijakan jumlah turbin. Produksi listrik yang paling tinggi di akhir tahun simulasi adalah pada skenario gabungan, yaitu sebesar 34.510.816 kWh.  Produksi  listrik  terbesar  kedua  ada  pada  skenario penambahan  jumlah  turbin  yang  tersedia,  yaitu  sebesar 31.223.958 kWh. Produksi listrik ketiga terbesar terdapat pada  skenario  peningkatan  produtivitas  operator. Skenario  ini  menghasilkan  jumlah  listrik  sebesar 16.716.474,9  kWh.  Skenario  gabungan  mendapat  nilai tertinggi  karena  pada  skenario  gabungan  menerapkan jumlah turbin yang meningkat dan produktivitas operator yang meningkat. Sebaliknya, produksi listrik mengalami penurunan  pada  skenario  penurunan  produktivitas operator. Pada skenario ini, produksi listrik turun menjadi menjadi  14.760.854,8  kWh.  Namun  demikian,  apabila keempat  skenario  tersebut  dibandingkan  dengan  model dasar,    produksi  listrik  meningkat    sebesar  122%  pada skenario gabungan,   produksi  listrik  meningkat sebesar 100%  pada  skenario  penambahan  jumlah  turbin  yang tersedia,  dan  produksi  listrik  meningkat  sebesar  sebesar 7,4% pada skenario peningkatan produktivitas operator, Produksi  listrik  menurun  sebesar  5,2%  dibandingkan dengan model dasar pada skenario penurunan produktivitas operator.
Gambar 4 menunjukkan bahwa produksi air baru memiliki  nilai  pada  Maret  2018  setelah  sebelumnya hanya 0. Hal ini hanya terjadi pada skenario produksi air dan  skenario  gabungan.  Kedua  skenario  tersebut menerapkan kebijakan perusahaan untuk mulai memproduksi  air  bagi  kabupaten  dan  kota.  Kedua skenario  ini  pun  memiliki  nilai  yang  sama  untuk  Maret 2018 sampai dengan April 2018 sebesar 259.200m 3 . Hal ini  dikarenakan  pada  Maret  2018  sampai  April  2018 perusahaan  baru  memulai  produksi  air  hanya  untuk kabupaten saja. Produksi air meningkat secara signifikan untuk kedua skenario pada Mei 2018. Produksi air pada Mei  2018  menjadi  sebesar  777.600  m 3 dan  bertahan hingga  Desember  2018.  Peningkatan  ini  terjadi  karena perusahaan  sudah  mulai  memproduksi  air  untuk  kota sebesar 518.400m 3 . Gambar 5 menunjukkan bahwa pendapatan mulai mengalami  kenaikan  pada  Januari  2018.  Skenario  yang membuat  pendapatan  meningkat  pada  Januari  2018 adalah skenario penambahan jumlah turbin yang tersedia dan skenario gabungan. Pada akhir simulasi, pendapatan tertinggi  diperoleh  dari  skenario  gabungan  sebesar  Rp 40.959.313.558.  Pendapatan  tertinggi  kedua  diperoleh dari  skenario  penambahan  jumlah  turbin  yang  tersedia, yaitu  sebesar  Rp  26.540.365.025.  Pendapatan  tertinggi ketiga diperolah dari skenario produksi air, yaitu sebesar Rp  25.455.147.353.  Pendapatan  tertinggi  keempat
didapat dari skenario peningkatan produktivitas operator, yaitu  sebesar  Rp  14.209.003.670.  Pada  skenario penurunan  produktivitas  operator,  pendapatan  turun menjadi  menjadi Rp 12.546.726.589. Jika dibandingkan dengan  pendapatan  pada  model  dasar,  peningkatan meningkat  sebesar  207%  pada  skenario  gabungan, meningkat  sebesar  190,7%  pada  skenario  produksi  air, meningkat  sebesar  98,85%  pada  skenario  penambahan jumlah  turbin  yang  tersedia,  meningkat  sebesar  10% untuk  skenario  peningkatan  produktivitas  operator,  dan menurun  sebesar  5,99%  pada  skenario  penurunan produktivitas operator.
Selanjutnya, Gambar  6 menunjukkan  bahwa perusahaan  selalu  mengalami  kerugian  sejak  bulan Januari 2016 sampai dengan Bulan Desember 2017. Pada Bulan  Januari 2018, perusahaan  baru  mendapatkan  laba pada penerapan skenario kebijakan penambahan  jumlah turbin  yang  tersedia.  Selanjutnya,  pada  Bulan  Maret 2018, penerapan skenario kebijakan produksi air mampu membuat  perusahaan  menghasilkan  laba  dan  laba tersebut  mengalami  peningkatan  pada  Bulan  Mei  2018. Skenario  kebijakan  peningkatan  produktivitas  operator maupun  skenario  kebijakan  penurunan  produktivitas operator  belum  mampu  memberikan  laba  bagi perusahaan.    Penerapan  skenario  kebijakan  gabungan dapat  membuat  perusahaan  menghasilkan  laba  pada Bulan Mei 2018. Pada akhir tahun simulasi, laba tertinggi diperoleh dari penerapan skenario kebijakan penambahan jumlah  turbin  yang  tersedia,  yaitu  sebesar  Rp 10.332.801.461. Perolehan laba tertinggi kedua diperoleh dari  penerapan  skenario  produksi  air,  yaitu  sebesar  Rp 9.247.131.353. Perolehan laba tertinggi ketiga diperoleh dari  penerapan  skenario  kebijakan  gabungan,  yaitu sebesar  Rp  5.875.297.558.  Jika  dibandingkan  dengan model dasar, skenario kebijakan peningkatan produktivitas  operator  mampu  meningkatkan  laba walaupun masih negatif, yaitu  sebesar  Rp  (- 1.999.012.330). Skenario biaya menyebabkan terjadinya penurunan  laba secara signifikan,  yaitu  menjadi sebesar Rp (-21.356.564). Perolehan laba terendah kedua terjadi pada  skenario  penurunan  produktivitas  operator.  Pada skenario ini, laba turun menjadi Rp (-3.661.289.410,7).
Apabila  dibandingkan  dengan  skenario  model dasar, laba  mengalami peningkatan sebesar  423% pada skenario  penambahan jumlah  turbin, mengalami peningkatan  sebesar  401%  pada  skenario  produksi  air, mengalami  peningkatan  sebesar  305%  pada  skenario Gabungan,  dan  mengalami  peningkatan  sebesar  30,1% pada  skenario peningkatan produktivitas operator. Pada skenario biaya, laba mengalami penurunan sebesar 646% jika dibandingkan dengan model dasar dan  pada skenario penurunan  produksitas  operator,  laba  mengalami penurunan  sebesar  27,95%  dibandingkan  dengan  model dasar.
Tabel 3 . Kondisi dari Ketujuh Skenario Skenario Produksi Air Jml Turbin Biaya Produktivitas Operator Saat ini (model dasar) 0 4 - Harga pokok produksi Rp 653.167.000 - Biaya pegawai Rp 225.167.000 - Biaya admumum Rp 356.167.000 - Biaya pendapatan lain Rp (576.750.000) - Biaya pajak penghasilan Rp 460.583.000 - Biaya investasi Rp 175.375.000.000 - Biaya ekuitas Rp 243.844.000.000 - Biaya liabilitas Rp 110.209.000.000 - Lj kepuasan krywn 0% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 20-25 org Produksi air - 259.200 𝑚 3 (Kabupaten pada
Maret 2018) - 518.400 𝑚 3 (Kota pada Mei 2018) 4 - Harga pokok produksi Rp 653.167.000 - Biaya pegawai Rp 225.167.000
- Biaya admumum Rp 356.167.000
- Biaya pendapatan lain Rp (576.750.000)
- Biaya pajak penghasilan Rp 460.583.000
- Biaya investasi Rp 175.375.000.000
- Biaya ekuitas Rp 243.844.000.000 - Biaya liabilitas Rp 110.209.000.000 - Lj kepuasan krywn 0% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 20-25 org Penambahan jumlah turbin 0 8 - Harga pokok produksi Rp 653.167.000 - Biaya pegawai Rp 225.167.000 - Biaya admumum Rp 356.167.000 - Biaya pendapatan lain Rp (576.750.000)
- Biaya pajak penghasilan Rp 460.583.000 - Biaya investasi Rp 175.375.000.000 - Biaya ekuitas Rp 243.844.000.000 - Biaya liabilitas Rp 110.209.000.000 - Lj kepuasan krywn 0% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 20-25 org Biaya 0 4 - Harga pokok produksi Rp1. 498.750.000 - Biaya pegawai Rp 333.834.000 - Biaya admumumRp 936.667.000 - Biaya pendapatan lainRp (66.917.000)
- Biaya pjk penghasilan Rp (87.500.000) - Biaya investasiRp 134.000.000.000 - Biaya ekuitas Rp 397.927.000.000 - Biaya liabilitas Rp 5.925.000.000 - Lj kepuasan krywn 0% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 20-25 org Peningkatan produktivitas operator 0 4 - Harga pokok produksi Rp 653.167.000 - Biaya pegawai Rp 225.167.000 - Biaya admumum Rp 356.167.000
- Biaya pendapatan lain Rp (576.750.000)
- Biaya pajak penghasilan Rp 460.583.000
- Biaya investasi Rp 175.375.000.000 - Biaya ekuitas Rp 243.844.000.000 - Biaya liabilitas Rp 110.209.000.000 - Lj kepuasan krywn  naik 5% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 30-35 org Penurunan produktivitas operator 0 4 - Harga pokok produksi Rp 653.167.000 - Biaya pegawai Rp 225.167.000 - Biaya admumum Rp 356.167.000
- Biaya pendapatan lain Rp (576.750.000)
- Biaya pajak penghasilan Rp 460.583.000
- Biaya investasi Rp 175.375.000.000 - Biaya ekuitas Rp 243.844.000.000 - Biaya liabilitas Rp 110.209.000.000 - Lj kepuasan krywn turun 5% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 15-20 org Gabungan - 259.200 𝑚 3 (Kabupaten pada
Maret 2018) - 518.400 𝑚 3 (Kota pada Mei 2018) 8 - Harga pokok produksi Rp1. 498.750.000 - Biaya pegawai Rp 333.834.000 - Biaya admumumRp 936.667.000
- Biaya pendapatan lainRp (66.917.000)
- Biaya pjk penghasilan Rp (87.500.000)
- Biaya investasiRp 134.000.000.000
- Biaya ekuitas Rp 397.927.000.000 - Biaya liabilitas Rp 5.925.000.000 - Lj kepuasan krywn naik 5% (nilai awal kepuasan krywn 72%) - Jml krywn ikut training 30-35 org

## 4. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  simulasi  untuk  tujuh  buah skenario  yang  diusulkan,  dapat  disimpulkan  bahwa skenario terbaik adalah skenario gabungan. Pada skenario
gabungan,  di  akhir  tahun  simulasi,  perusahaan  akan memperoleh  produksi  listrik  sebesar  34.510.816  kWh, produksi air sebesar 6.739.200m 3 , pendapatan sebesar Rp 40.959.313.558,  dan  laba  sebesar  Rp  5.875.297.558.
Nilai  keempat  indikator  tersebut  sudah  mengalami peningkatan dibandingkan dengan skenario model dasar. Dalam hal ini, pencapaian laba sebesar Rp 5.875.297.558 pada  akhir  tahun  simulasi  perlu  disertai  dengan kemampuan perusahaan untuk meningkatkan pendapatan
sebesar 207%, yang berasal peningkatan produksi listrik dan  produksi  air.  Produksi  air  harus  sudah  mulai beroperasi  dan  dapat  memproduksi  air  bagi  kabupaten sebesar  259.200  m 3 dan  bagi  kota  sebesar  518.400  m 3 sehingga total produksi air mencapai 777.600m 3 .
Gambar 4. Grafik Perbandingan Produksi Listrik dari Ketujuh Skenario
Gambar 5. Grafik Perbandingan Produksi Air dari Ketujuh Skenario
Gambar 6. Grafik Perbandingan Pendapatan dari Ketujuh Skenario
0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000 3.000.000 3.500.000 Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r 2016 2017 2018 Jm l P ro d u k si L is tr ik ( k W h ) Waktu Skenario Model Dasar Skenario Peningkatan Produksi Air Skenario Peningkatan Jml Turbin Skenario Peningkatan Biaya Skenario Peningkatan Prdvts Operator Skenario Penurunan Prdvts Operator Skenario Gabungan 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 600.000 700.000 800.000 900.000 Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nu ar i M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r 2016 2017 2018 Jm l P ro d u k si A ir ( m 3 ) Waktu Skenario Model Dasar Skenario Peningkatan Produksi Air Skenario Peningkatan Jml Turbin Skenario Biaya Skenario Peningkatan Prdvts Operator Skenario Penurunan Prdvts Operator Skenario Gabungan Rp0 Rp500.000.000 Rp1.000.000.000 Rp1.500.000.000 Rp2.000.000.000 Rp2.500.000.000 Rp3.000.000.000 Rp3.500.000.000 Rp4.000.000.000 Rp4.500.000.000 Ja nu ar i
M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r 2016 2017 2018 P en d ap at an Waktu Skenario Model Dasar (Rp) Skenario Peningkatan Produksi Air (Rp) Skenario Peningkatan Jml Turbin (Rp)
Skenario Peningkatan Prdvts Operator (Rp)
Skenario Penurunan Prdvts Operator  (Rp)
Skenario Gabungan (Rp)
Gambar 7. Grafik Perbandingan Laba dari Ketujuh Skenario
Disamping  itu,  produksi  listrik  pun  perlu ditingkatkan  dengan  meningkatkan  faktor-faktor  yang dapat  mempengaruhi  produksi  listrik.  Pertama,  jumlah turbin  dalam  memproduksi  air  perlu  ditambah  sebesar 100%,  dari  4  unit  menjadi  8  unit.  Kedua,  dengan meningkatkan produktivitas operatornya sebesar 22,2%. Peningkatan  produktivitas  operator  dapat  dilakukan dengan  meningkatkan  kepuasan  karyawan  dan  jumlah karyawan mengikuti training . Kepuasan karyawan harus meningkat  sebesar  25,69%  dari  yang  sebelumnya  tidak ada  peningkatan  sama  sekali.  Disamping  itu  dapat  juga dengan  cara  meningkatkan  jumlah  karyawan  yang mengikuti training dari  20  –  25 orang  menjadi  30  –  35 orang agar karyawan yang terlatih semakin banyak. Hasil simulasi  menunjukan  bahwa  terdapat  pengaruh  dari produktivitas  operator  yang  cukup  besar  terhadap produksi listrik sehingga produktivitas operator pun perlu diperhatikan  untuk  meningkatkan  pendapatan  dan  laba perusahaan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  perlu  juga meningkatkan Sumber Daya Manusia (SDM).

## 5. Daftar Pustaka
Akkermans, H., & Van Oorschot, K. (2002). Developing a balanced scorecard with system dynamics. Journal of the operational research society, Vol. 54, hal 507– 514.
Barnabè,  F.  (2010).  A  “System  Dynamics-based Balanced  Scorecard”  to  Support  Strategic  Decision Making:  Insight  from  a  case  study.  International Journal of Productivity and Performance Measurement, Vol. 60, No.5, hlm. 446 – 473.
Cooper,  D.  R.,  &  Schindler,  P.  S.  (2014).  Business Research  Methods  (12  ed.).  New  York:  McGraw- Hill/Irwin.
Davidsen,  P.  I.  (2000).  Issues  in  the  design  and  use  of system-dynamics-based interactive learning environments.  Simulation  &  Gaming,  Vol.31,  No.2, hal. 170-177.
Forrester,  J.  W.  (2007).  System  Dynamics  :  A  Personal View  of  The  First  Fifty  Years.  System  Dynamics Review, Vol.23, No.2-3, hal.345-358.
Hajiheydari, N., Khakbaz, S. B., & Ojaki, A. A. (2014). Developing  responsive  marketing  system  concept: Applying system dynamics approach. Science Journal of Business and Management, Vol.2, No.3, hal.91-96. Simamora,  B.  (2003).  Penilaian  Kinerja  dalam Manajemen Perusahaan. Jakarta: Gramedia Pustaka.
Moerdiyanto.  (2010).  Tingkat  Pendidikan  Manajer  dan Kinerja  Perusahaan  Go  –  Public.  Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.
Sterman,  J.  D.  (2000).  Business  Dynamics:  System Thinking  and  Modeling  for  a  Complex  World. Working  Paper  Series.  MIT  Sloan  School  of Management.
Tangen,  S.  (2004).  Performance  measurement:  from philosophy  to  practice.  International  journal  of productivity  and  performance  management,  Vol.53, No.8, hal. 726-737.
Zhang  T.  (2012)  An  Overview  of  Dynamic  Balanced Scorecard. Dalam: Deng W. (eds) Future Control and Automation. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 173. Springer, Berlin, Heidelberg.
Shaik, M. N., & Abdul-Kader, W. (2013). Transportation in  reverse  logistics  enterprise:  A  comprehensive performance  measurement  methodology.  Production Planning & Control, Vol. 24, No.6, hal. 495-510.
Kaplan,  R.  S.,  &  Norton,  D.  P.  (2008).  The  execution premium:  Linking  strategy  to  operations  for competitive  advantage.  Boston,  MA:  Harvard Business Press.
Mulyadi.  2001.  Balanced  Scorecard.  Jakarta:  Salemba Empat
Norreklit,  H.  (2000).  The  balance  on  the  balanced scorecard  a  critical  analysis  of  some  of  its assumptions.  Management  accounting  research, Vol.11, No.1, hal. 65-88.
-Rp2.500.000.000 -Rp2.000.000.000 -Rp1.500.000.000 -Rp1.000.000.000 -Rp500.000.000 Rp0 Rp500.000.000 Rp1.000.000.000 Rp1.500.000.000 Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r Ja nua ri M ar et M ei Jul i S ept embe r N ove mbe r 2016 2017 2018 L ab a Waktu Skenario Model Dasar (Rp) Skenario Peningkatan Produksi Air (Rp) Skenario Peningkatan Jml Turbin (Rp)
Skenario Peningkatan Biaya (Rp)
Skenario Peningkatan Prdvts Operator (Rp)
Skenario Penurunan Prdvts Operator  (Rp)
Skenario Gabungan (Rp)