PENENTUAN STAFFING LEVEL BERDASAR BEBAN KERJA MENGGUNAKAN SIMULASI (Studi Kasus di Sentral Pengolahan Pos Semarang 50400)

Abstract

Sentral Pengolahan Pos (SPP) Semarang 50400 merupakan unit pelaksana pengolahan surat dan paket pos dari beberapa kantor pos layanan tertentu yang telah ditentukan manajemen PT Pos Indonesia (Persero). Kantor ini terdiri dari 8 bagian. Dua bagian diantaranya melaksanakan operasi pengolahan selama 3 shift kerja (masa olah) per hari dalam seminggu sementara 6 bagian lainnya melaksanakan operasinya selama 1 shift kerja dalam 6 hari kerja. Pengolahan dilakukan menurut jadwal incoming diserahkan pada kesempatan keberangkatan yang pertama diumpai sesuai jadwal outgoing. Hal ini disebut tenggat waktu pengolahan (TWP), yang didefinisikan sebagai selisih waktu suatu kedatangan terhadap waktu keberangkatan terdekatnya. Penetapan kedua jadwal tersebut sangat dipengaruhi oleh jadwal waktu layanan pos pada masyarakat, waktu tempuh antar-kota, dan standar waktu penyerahan yang tidak dapat dikendalikan oleh SPP. Berdasar studi pendahuluan, ditemukan kenyataan bahwa secara umum terdapat ketidakseimbangan beban kerja pada tiap shift. Beban kerja ditentukan oleh perbandingan volume surat dan paket pos yang harus diolah terhadap tenggat waktu pengolahan yang tersedia. Penemuan ini kemudian menjadi dasar untuk memberikan masukan pada manajemen SPP Semarang 50400 untuk melakukan perubahan pola penugasan karyawan dari yang selama ini terdistribusi merata pada tiap shift kerja dalam seminggu menjadi proporsional sesuai beban kerja yang dihadapi. Data yang dikumpulkan meliputi jadwal kedatangan, jadwal pemberangkatan, distribusi kedatangan surat pada tiap masa olah, distribusi waktu proses serta rute proses pengolahan bermacam-macam jenis surat pada tiap bagian. Semua data tersebut di atas kemudian diubah menjadi program simulasi komputer ProModel. Hasil yang diperoleh Bagian P2 dan sub-bagian Kh yang beroperasi selama 3 dan 24 orang dengan jumlah karyawan antar shift yang tidak sama, dari jumlah total sebelumnya sebanyak 55 dan 28 orang, yang dijadwalkan dengan gabungan Algoritma Tibrewala, Philippe atau Browne dan algoritma Monroe serta Algoritma Mabert dan Raidels. Sedangkan 6 bagian lainnya, pada beberapa bagian diperoleh jumlah karyawan yang sama, bertambah, dan berkurang dibandingkan dengan kondisi aktualnya dengan waktu kerja dalam seminggu yang berbeda sesuai kondisi beban kerja.