Volume 7.
Nomor 2, 2026, hlm 616-633 Jurnal Terapan Teknik Industri ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 id/index.
php/jenius Pengukuran kinerja unit pengendali distribusi menggunakan performance prism Performance measurement of an electrical power distribution control unit using the performance prism Saiful Mangngenre Universitas Hasanuddin.
Indonesia Email: saiful.
ti@unhas.
Informasi Artikel Abstrak Histori Artikel Artikel dikirim 05/03/2026 Artikel diperbaiki 24/04/2026 Artikel diterima 06/05/2026 Peningkatan kebutuhan energi listrik di wilayah Indonesia timur belum sepenuhnya diimbangi dengan keandalan distribusi yang konsisten, ditandai dengan target bulanan SAIDI dan SAIFI yang seringkali tidak Kondisi ini menuntut unit operasional distribusi listrik untuk memiliki sistem evaluasi kinerja komprehensif guna mengidentifikasi kesenjangan operasional.
Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja unit tersebut menggunakan kerangka Performance Prism.
Pengukuran dilakukan dengan mengombinasikan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk pembobotan.
Objective Matrix (OMAX) dan Traffic Light System (TLS) untuk scoring serta kategorisasi kinerja, dan 5 Why's untuk analisis akar masalah.
Penelitian ini berhasil mengidentifikasi lima stakeholder utama (UID, karyawan, pelanggan, mitra, dan regulato.
yang dijabarkan ke dalam 32 Key Performance Indicators (KPI).
Hasil AHP menunjukkan UID menempati prioritas tertinggi .
Secara keseluruhan, skor kinerja unit mencapai 8,063, menunjukkan kinerja memuaskan, dengan rincian 27 KPI pada kategori hijau, 4 kuning, dan 1 Kata Kunci: Pengukuran kinerja.
Performance Prism.
Analytic Hierarchy Process (AHP).
Objective Matrix (OMAX) Abstract The increasing demand for electrical energy in eastern Indonesia has not been fully matched by consistent distribution reliability, indicated by the frequent failure to meet the monthly SAIDI and SAIFI targets.
This condition necessitates electricity distribution operational units to possess a comprehensive performance evaluation system to identify operational gaps.
This study aims to evaluate the performance of the unit using the Performance Prism framework.
The measurement was conducted by combining the Analytic Hierarchy Process (AHP) method for weighting, the Objective Matrix (OMAX) and Traffic Light System (TLS) for performance scoring and categorization, and the 5 Why's method for root cause analysis.
The study successfully identified five key stakeholders (UID, employees, customers, partners, and regulator.
, which were formulated into 32 Key Performance Indicators (KPI.
The AHP results indicate that UID holds the highest priority .
Overall, the unit's performance score reached 063, indicating satisfactory performance, with 27 KPIs in the green category, 4 in yellow, and 1 in red.
Keywords: Performance measurement.
Performance Prism.
Analytic JENIUS: Jurnal Terapan Teknik Industri is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.
0 International License.
ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 DOI 10.
37373/jenius.
Hierarchy Process (AHP).
Objective Matrix (OMAX) Pendahuluan Listrik merupakan komponen vital bagi sektor esensial kehidupan modern .
Menurut International Energy Agency (IEA), permintaan listrik global diproyeksikan terus meningkat seiring ekspansi industri dan tren elektriCikasi, meningkat sebesar 3,3% pada tahun 2025 dan 3,7% pada tahun 2026.
Tren ini juga terjadi di Indonesia, di mana konsumsi listrik nasional melonjak signiCikan mencapai 306.
219 GWh pada tahun 2024 .
Peningkatan beban ini menuntut keandalan dan eCisiensi layanan dari perusahaan penyedia tenaga listrik, khususnya pada unit operasional distribusi wilayah Indonesia timur yang menangani jaringan tegangan menengah dengan total penyaluran mencapai 10.
917,52 GWh pada tahun yang sama.
Namun demikian, peningkatan permintaan listrik tersebut belum sepenuhnya diimbangi dengan kinerja distribusi yang optimal, dibuktikan dengan masih tingginya frekuensi dan durasi pemadaman listrik, durasi pemadaman secara kuantitatif dapat dilihat grafik SAIDI pada Gambar 1 sektor ketenagalistrikan, durasi pemadaman listrik diukur menggunakan indikator System Average Interruption Duration Index (SAIDI) dan frekuensi pemadaman listrik dengan System Average Interruption Frequency Index (SAIFI) .
Berdasarkan data statistik perusahaan, pada tahun 2024, nilai SAIDI unit tercatat sebesar 7,58 jam per pelanggan dan SAIFI sebesar 5,28 kali gangguan per pelanggan.
Meskipun terdapat perbaikan dari tahun 2023, capaian ini masih berada di atas rata-rata nasional, yaitu 5,34 jam dan 3,23 kali gangguan per pelanggan.
Data historis juga memperlihatkan ketidakkonsistenan kinerja, di mana target SAIDI dan SAIFI gagal dicapai pada periode JanuariAeMei 2024, terlihat pada Gambar 1 kondisi ini mengindikasikan adanya kelemahan dalam sistem operasional yang memerlukan pendekatan evaluasi kinerja yang lebih komprehensif dan sistematis.
Gambar 1.
Grafik SAIDI & SAIFI kumulatif 2024.
Dalam praktiknya, unit operasional saat ini mengevaluasi kinerja hanya melalui pemantauan Key Performance Indicators (KPI) internal yang bersifat operasional dan belum terintegrasi .
Beberapa penelitian terdahulu telah berupaya merumuskan sistem pengukuran kinerja pada perusahaan distribusi listrik .
Pendekatan Balanced Scorecard (BSC) untuk menilai kinerja operasional berdasarkan empat perspektif utama, yaitu keuangan, pelanggan, proses bisnis internal, serta pembelajaran dan pertumbuhan .
Analisis keandalan teknis jaringan dengan mengevaluasi pencapaian parameter SAIDI dan SAIFI .
Meskipun kedua pendekatan tersebut memberikan wawasan mengenai evaluasi kinerja, instrumen yang digunakan masih menyisakan research gap yang signiCikan.
Pertama, terdapat keterbatasan pada indikator yang digunakan.
model BSC masih didominasi oleh target internal perusahaan dan mengabaikan ekspektasi eksternal secara komprehensif, sementara evaluasi teknis jaringan berfokus semata pada output operasional.
Kedua, pengukuran saat ini belum mengidentiCikasi dan mempertimbangkan kepuasan serta kontribusi secara timbal balik dari multi-stakeholder, seperti pelanggan, mitra, dan regulator ke dalam satu kesatuan sistem.
Ketiga, belum adanya 618 Saiful Mangngenre Pengukuran kinerja unit pengendali distribusi tenaga listrik menggunakan performance integrasi metode pengukuran yang secara sistematis mampu menghubungkan strategi perusahaan dengan kapabilitas operasional ke dalam satu sistem scoring deCinitif.
Untuk menjembatani kesenjangan tersebut, kerangka Performance Prism dinilai paling Berbeda dengan metode lainnya.
Performance Prism secara spesifik mengakui bahwa perusahaan beroperasi dalam jaringan kepentingan yang kompleks dan dibutuhkan sinergi yang baik untuk mencapai tujuan .
Performance Prism juga secara eksplisit mengidentifikasi berbagai pemangku kepentingan, termasuk pelanggan, karyawan, pemasok, pemerintah, dan masyarakat, dengan perspektif mereka terkait kepuasan dan kontribusinya yang berperan penting bagi perusahaan .
Bagi unit operasional yang tidak mengejar laba, tetapi target utamanya adalah keandalan, kepatuhan SOP, kesinambungan sistem, serta kepuasan publik, karakteristik ini menjadikan Performance Prism digunakan karena kesesuaiannya dengan karakter unit distribusi listrik yang berfungsi sebagai entitas publik operasional dalam lingkungan dengan tingkat regulasi yang tinggi serta memiliki multistakeholder.
Performance Prism memungkinkan analisis kinerja yang melampaui output semata dengan mengintegrasikan proses, kapabilitas, strategi, kepuasan, serta kontribusi timbal balik antara perusahaan dan para pemangku kepentingannya .
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja unit operasional distribusi listrik menggunakan kerangka Performance Prism.
Untuk memberikan hasil yang terukur dan objektif, kerangka kerja ini diintegrasikan dengan metode pembobotan secara hierarkis dengan menggunakan AHP, sistem scoring matriks yang terstandardisasi dengan OMAX, dan kategorisasi indikator visual dengan TLS.
Hasil evaluasi ini kemudian dianalisis lebih lanjut dengan 5 WhyAos guna merumuskan rekomendasi perbaikan.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran kinerja yang komprehensif serta rekomendasi praktis dalam meningkatkan keandalan distribusi tenaga listrik di wilayah terkait.
Metode Penelitian ini menggunakan desain deskriptif-evaluatif untuk menganalisis kinerja unit distribusi listrik menggunakan kerangka Performance Prism.
Studi literatur Pengumpulan data Mulai Studi lapangan Perumusan Penetapan tujuan C Gambaran umum perusahaan Identifikasi stakeholder UP2D Sulselrabar Identifikasi perspektif performance Prism Identifikasi variabel untuk penilaian kinerja Pengelolahan data Selesai Simpulan dan Rekomendasi Analisis dan pembahasan hasil pengukuran kinerja UP2D Sulselrabar Penyusunan dan verifikasi KPI Pembobotan dan kategori tingkat kepentingan dengan AHP Pengukuran kinerja UP2D Sulselrabar dengan OMAX dan TLS Gambar 2.
Riset framework.
Metode pengumpulan data Data primer dikumpulkan secara langsung melalui observasi, wawancara, dan kuesioner.
Observasi dilakukan untuk memetakan profil operasional dan struktur aktivitas unit.
Wawancara terstruktur berbasis lima perspektif Performance Prism, yaitu kepuasan stakeholder, kontribusi stakeholder, strategi, proses, dan kapabilitas, yang dilakukan dengan perwakilan unit yang berinteraksi langsung dengan stakeholder .
Selanjutnya, kuesioner perbandingan berpasangan disebarkan kepada responden ahli, yaitu representasi masing-masing stakeholder untuk keperluan pembobotan AHP.
Pengolahan dan analisis data ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 DOI 10.
37373/jenius.
Analisis data dilakukan melalui beberapa tahapan yang sistematis, mulai dari Identifikasi KPI: Stakeholder utama diidentifikasi berdasarkan tingkat kepentingan dan kontribusinya terhadap unit .
KPI kemudian dirumuskan untuk setiap perspektif berdasarkan hasil wawancara dan sasaran operasional unit.
Pembobotan KPI: Tingkat kepentingan relatif setiap KPI ditentukan menggunakan metode AHP untuk mengonversi penilaian kualitatif menjadi bobot prioritas kuantitatif .
AHP adalah metode untuk memecah masalah kompleks yang belum terstruktur menjadi bagian-bagian berbentuk hierarki .
Tahapan AHP meliputi penyusunan hierarki keputusan, perbandingan berpasangan menggunakan skala fundamental saaty, sintesis prioritas dengan melakukan normalisasi matriks dan menghitung vektor prioritas, serta uji konsistensi logis melalui Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) .
CI =
max - n CR = .
Dimana max merupakan nilai eigen maksimum dari matriks, adalah ukuran matriks, dan Random Index (RI).
Menurut Saaty, suatu matriks dinyatakan konsisten dan dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan, apabila CR O 0,10 jika CR > 0,10 menunjukkan perlunya evaluasi ulang terhadap jawaban responden .
Penilaian kinerja: OMAX digunakan sebagai sistem penilaian karena memungkinkan identifikasi tingkat kinerja secara keseluruhan .
Hasil scoring kemudian diklasifikasikan menggunakan TLS ke dalam kategori warna hijau, kuning, dan merah guna memfasilitasi interpretasi area kinerja yang memerlukan perbaikan .
Rekomendasi perbaikan: KPI yang berada pada kategori kritis .
pada matriks TLS dievaluasi secara mendalam menggunakan Root Cause Analysis (RCA) melalui teknik 5 WhyAos.
Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi akar permasalahan spesifik dan menyusun rekomendasi perbaikan yang terarah bagi unit operasional .
Hasil dan Pembahasan Identifikasi stakeholder dan perspektif performance prism Tahap pertama penelitian difokuskan pada pemetaan stakeholder menggunakan kerangka Performance Prism.
Melalui telaah dokumen internal dan wawancara mendalam dengan expert di perusahaan, teridentifikasi lima kelompok stakeholder utama, yaitu Unit Induk Distribusi (UID), karyawan, pelanggan, mitra, dan regulator.
Stakeholder tersebut merepresentasikan ekosistem layanan publik yang kompleks, di mana kelangsungan operasional distribusi tenaga listrik tidak hanya ditentukan oleh kepuasan internal, tetapi juga sangat terikat pada regulasi ketat dan keandalan layanan di mata masyarakat.
Setelahnya, lima aspek dalam Performance Prism dianalisis untuk setiap kelompok stakeholder.
Analisis ini dilakukan dengan menjawab lima pertanyaan kunci yang merepresentasikan masing-masing perspektif melalui wawancara Pendekatan ini memastikan bahwa indikator kinerja yang dirumuskan tidak hanya mencerminkan tujuan perusahaan, tetapi juga menggambarkan hubungan timbal balik antara unit operasional terkait dan para stakeholder-nya.
Perumusan KPI berdasarkan kerangka performance prism Proses perumusan KPI dilakukan melalui pendekatan deduktif-induktif yang sistematis.
Secara deduktif, indikator awal diturunkan dari visi, misi, dan sasaran strategis perusahaan untuk memastikan keselarasan organisasional.
Secara induktif, indikator tersebut dipertajam melalui wawancara mendalam dan sesi brainstorming bersama jajaran manajemen, yaitu asisten manajer dan team leader guna menangkap realitas operasional di lapangan.
Berdasarkan integrasi tersebut, ditetapkan sebanyak 32 KPI yang terdistribusi secara proporsional sesuai kompleksitas hubungan pada masing-masing kelompok stakeholder.
Dasar pertimbangan pemilihan dan penentuan jumlah KPI pada penelitian ini didasarkan pada tiga kriteria utama.
Representasi timbal balik: Setiap KPI dipilih untuk mewakili hubungan dua arah dalam Performance Prism, yaitu apa yang diinginkan stakeholder .
dan apa yang diberikan stakeholder kepada perusahaan .
620 Saiful Mangngenre Pengukuran kinerja unit pengendali distribusi tenaga listrik menggunakan performance Kekritisan Operasional: Penentuan jumlah KPI, yaitu 7 untuk UID, 9 untuk Karyawan, 5 untuk Pelanggan, 6 untuk Mitra, dan 5 untuk Regulator, mencerminkan tingkat kompleksitas variabel yang dikelola.
Karyawan memiliki jumlah KPI terbanyak karena faktor manusia merupakan penggerak utama kapabilitas dan proses internal dalam menjaga keandalan sistem distribusi.
Ketersediaan dan validitas data: KPI yang terpilih dipastikan memenuhi kriteria praktis dan Pemilihan SAIDI dan SAIFI sebagai KPI utama pada stakeholder UID didasarkan pada standar global keandalan listrik yang datanya tersedia secara presisi di unit operasional.
Seluruh KPI ini kemudian diverifikasi untuk memastikan bahwa jumlah yang ditetapkan cukup komprehensif untuk kinerja unit secara makro, namun tetap efisien sehingga mudah dipantau oleh manajemen serta bersifat praktis, terukur, dan relevan dengan kondisi operasional yang dihadapi.
Pembobotan KPI menggunakan analytic hierarchy process Setelah perumusan KPI, metode AHP digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan AHP dipilih untuk menerjemahkan penilaian kualitatif para pengambil keputusan ke dalam bobot prioritas kuantitatif secara terstruktur dan konsisten.
Proses pembobotan dilakukan dalam tiga tahap, yaitu pembobotan antar stakeholder, pembobotan antar perspektif Performance Prism untuk setiap stakeholder, serta pembobotan antar KPI dalam masing-masing Tabel 1.
Bobot stakeholder.
Stakeholder Bobot
UID
0,381
Karyawan 0,116 Pelanggan 0,333 0,004 Mitra
0,075
Regulator 0,094 Untuk bobot antar stakeholder berdasarkan Tabel 1.
UID adalah stakeholder dengan bobot prioritas tertinggi .
, kedua Pelanggan, ketiga Karyawan, lalu Regulator, dan Mitra.
Setelah bobot antar stakeholder, dilakukan pembobotan antar perspektif Performance Prism, yaitu stakeholder satisfaction, stakeholder contribution, strategies, processes, capabilities pada tiap stakeholder yang dapat dilihat pada Tabel 2 sampai dengan Tabel 6 berikut ini :
Tabel 2.
Bobot perspektif UID.
Stakeholder Bobot UID Satisfaction 0,132 UID Contribution 0,285 UID Strategies 0,210 0,003 UID Processes 0,277 UID Capabilities 0,096 Tabel 3.
Bobot perspektif karyawan.
Stakeholder Bobot Karyawan Satisfaction 0,069 Karyawan Contribution 0,097 Karyawan Strategies 0,392 0,005 Karyawan Processes 0,283 Karyawan Capabilities 0,160 Tabel 4.
Bobot perspektif pelanggan.
Stakeholder Bobot Pelanggan Satisfaction 0,458 Pelanggan Contribution 0,061 Pelanggan Strategies 0,241 0,009 ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 DOI 10.
37373/jenius.
Stakeholder Pelanggan Processes Pelanggan Capabilities Bobot
0,112
0,128
Tabel 5.
Bobot perspektif mitra.
Stakeholder Bobot Mitra Satisfaction 0,062 Mitra Contribution 0,373 Mitra Strategies 0,113 0,005 Mitra Processes 0,115 Mitra Capabilities 0,336 Tabel 6.
Bobot perspektif regulator.
Stakeholder Bobot Regulator Satisfaction 0,250 Regulator Contribution 0,382 Regulator Strategies 0,075 0,008 Regulator Processes 0,225 Regulator Capabilities 0,069 Hasil pembobotan hierarki tingkat pertama pada Tabel 1 menunjukkan bahwa UID merupakan stakeholder dengan prioritas tertinggi .
obot 0,.
, disusul oleh Pelanggan .
Secara manajerial, dominasi bobot UID ini rasional karena unit operasional distribusi memiliki ketergantungan absolut terhadap unit induk terkait alokasi anggaran, penetapan target, dan kebijakan strategis, sejalan dengan UID Contribution yang memperoleh bobot tertinggi di perspektifnya sebesar 0,285.
Di sisi lain.
Pelanggan menempati posisi krusial kedua dengan perspektif Pelanggan Satisfaction memiliki urgensi paling dominan .
Hal ini mengonfirmasi bahwa metrik utama keberhasilan layanan publik ketenagalistrikan pada akhirnya dinilai dari keandalan dan kontinuitas pasokan yang dirasakan langsung oleh Pada kelompok stakeholder lain, analisis bobot mengungkapkan pola prioritas yang spesifik.
Untuk Karyawan, aspek Strategies .
dinilai paling penting, mengindikasikan bahwa kejelasan arah dan instruksi pimpinan sangat dibutuhkan untuk efektivitas eksekusi di Bagi Mitra.
Contribution .
menjadi fokus utama karena kepatuhan dan ketepatan waktu vendor langsung berdampak pada kecepatan penanganan gangguan.
Terakhir, bagi Regulator.
Contribution .
juga menjadi prioritas, yang merepresentasikan pentingnya dukungan regulasi pemerintah dalam memuluskan program elektrifikasi perusahaan.
Hasil analisis menunjukkan semua bobot perspektif tiap stakeholder memiliki nilai CR < 0,10 artinya pembobotan dianggap valid dan konsisten.
Selain itu, adanya pola prioritas yang berbeda pada masing-masing kelompok stakeholder.
Temuan ini menegaskan sifat multidimensional dari prioritas kinerja pada berbagai stakeholder.
Tahap berikutnya adalah pemberian bobot pada masing-masing KPI dalam setiap perspektif.
Proses pembobotan ini dilakukan untuk mengidentifikasi kontribusi setiap KPI terhadap kinerja perusahaan secara keseluruhan serta memastikan bahwa pengukuran kinerja mencerminkan prioritas strategis secara akurat.
Tabel 7.
Bobor KPI UID.
KPI
Stakeholder Satisfaction Pencapaian SAIDI
Pencapaian SAIFI Pencapaian ENS
Stakeholder Contribution Realisasi Anggaran Strategies Implementasi Penyulang Pintar
Bobot
0,561
0,150
0,290
1,00
1,00
622 Saiful Mangngenre Pengukuran kinerja unit pengendali distribusi tenaga listrik menggunakan performance KPI
Processes Keberhasilan FLISR
Capabilities Implementasi Perusahaan Bisnis Ekselen
Bobot
1,00
1,00
Analisis bobot KPI pada stakeholder UID berdasarkan pada Tabel 7, menunjukkan bahwa indikator Pencapaian SAIDI .
mendominasi perspektif kepuasan dibandingkan SAIFI dan ENS.
Hal ini mengindikasikan bahwa bagi unit induk, meminimalkan durasi pemadaman .
nterruption duratio.
memiliki urgensi lebih tinggi karena dampaknya yang masif terhadap kerugian energi yang tidak terjual (Energy Not Serve.
Secara manajerial, temuan ini menekankan bahwa strategi pemulihan gangguan yang cepat menjadi fokus utama operasional unit saat ini.
Tabel 8.
Bobot KPI karyawan.
KPI
Stakeholder Satisfaction Tingkat Kepuasan Karyawan Stakeholder Contribution Tingkat Kepatuhan Terhadap Kebijakan & SOP
Relevansi & Kualitas Pendidikan Serta Pelatihan Strategies Implementasi HCR
Implementasi OCR
Processes Evaluasi Kinerja Karyawan Analisa Potensi Tiap Karyawan Capabilities Produktivitas Unit
Produktivitas Pegawai Bobot
1,00
0,737
0,263
0,396
0,604
0,757
0,243
0,591
0,409
Analisis bobot KPI pada stakeholder Karyawan berdasarkan pada Tabel 8, menonjolkan pentingnya Tingkat Kepatuhan Terhadap Kebijakan & SOP .
dalam perspektif kontribusi.
Dominasi bobot yang sangat tinggi ini mencerminkan bahwa dalam industri ketenagalistrikan yang berisiko tinggi, kedisiplinan terhadap prosedur operasional standar adalah kapabilitas non negosiasi yang melampaui pentingnya pengembangan pendidikan formal.
Selain itu, pada perspektif strategi, unit lebih memprioritaskan implementasi Organizational Culture Readiness (OCR) sebesar 0,604, yang menunjukkan bahwa penguatan budaya kerja dianggap sebagai fondasi yang lebih krusial dibandingkan kesiapan modal manusia secara individu.
Tabel 9.
Bobot KPI mitra.
KPI
Stakeholder Satisfaction Kecepatan dan Ketepatan Waktu pembayaran Stakeholder Contribution Kecepatan Pengiriman Barang Tingkat Kualitas Barang Strategies Tingkat Optimalisasi Pengadaan Processes Kecepatan Waktu Penerbitan Kontrak
Capabilities Tingkat Kehandalan Penggunaan Sistem E-Procurement Bobot
1,00
0,208
0,792
1,00
1,00
1,00
Analisis bobot KPI pada stakeholder Mitra berdasarkan pada Tabel 9, ditemukan kesenjangan prioritas yang mencolok antara Tingkat Kualitas Barang .
dan Kecepatan Pengiriman Barang .
Hal ini memberikan pesan manajerial yang tegas bahwa unit ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 DOI 10.
37373/jenius.
operasional lebih mengutamakan reliabilitas komponen teknis guna menjaga long-term reliability jaringan distribusi, meskipun harus mengorbankan aspek kecepatan pengadaan.
Hal ini sangat logis mengingat kegagalan komponen akibat kualitas rendah dapat memicu gangguan berulang yang lebih fatal.
Tabel 10.
Bobot KPI pelanggan.
KPI
Stakeholder Satisfaction MTTR (Mean Time to Repai.
Stakeholder Contribution Kejelasan dan Responsivitas Laporan Keluhan dari UP3
Strategies Kehandalan Telekomunikasi
Processes Kepatuhan Terhadap SOP Penormalan Gangguan Capabilities Aviability Sistem SCADA
Bobot
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
Tabel 11.
Bobot KPI regulator.
KPI
Bobot
Stakeholder Satisfaction Pencapaian Target Rasio Elektrifikasi
1,00
Stakeholder Contribution Dukungan/Ide dari Regulator 1,00 Strategies Program Kerja Selaras dengan Regulator 1,00 Processes Realisasi Program TJSL
1,00
Capabilities Jumlah Koordinasi dengan Regulator 1,00 Sementara itu, untuk stakeholder Pelanggan pada Tabel 10 dan Regulator pada Tabel 11, mayoritas perspektif hanya memiliki satu KPI tunggal dengan bobot sempurna .
Hal ini mencerminkan strategi fokus pada unit operasional, di mana instrumen seperti dan MTTR (Mean Time to Repai.
dan Pencapaian Target Rasio Elektrifikasi dipandang sebagai indikator inti yang sudah mencakup seluruh kebutuhan strategis dalam perspektif terkait.
Penentuan indikator tunggal ini membantu manajemen untuk memiliki target yang lebih definitif dan menghindari ambiguitas dalam evaluasi kinerja di lapangan.
Seluruh hasil pembobotan ini telah divalidasi dengan nilai CR < 0,10, yang menjamin bahwa distribusi prioritas tersebut konsisten dan dapat dijadikan basis perhitungan skor performansi pada tahap OMAX selanjutnya.
Pengukuran kinerja menggunakan OMAX dan TLS Pengukuran kinerja dilakukan menggunakan sistem penilaian OMAX yang dikombinasikan dengan TLS sebagai alat interpretasi.
OMAX memungkinkan konversi tingkat pencapaian KPI ke dalam skor kinerja yang terstandarisasi, sedangkan TLS memfasilitasi pengelompokan hasil kinerja secara intuitif ke dalam kategori hijau, kuning, dan merah.
Untuk setiap kelompok stakeholder, skor performansi dihitung berdasarkan tingkat pencapaian KPI 2024, bobot KPI lokal, serta bobot perspektif stakeholder.
Berikut skor performansi tiap stakeholder.
Stakeholder UID Karyawan Pelanggan Mitra Tabel 12.
Hasil skor performansi stakeholder.
Jumlah Skor
Bobot
Kategori TLS
KPI
Performansi
0,381
9,488
0,116
9,262
0,333
5,559
0,075
9,762
Keterangan Memuaskan Memuaskan Cukup Memuaskan 624 Saiful Mangngenre Pengukuran kinerja unit pengendali distribusi tenaga listrik menggunakan performance Stakeholder Regulator Jumlah KPI
Bobot
0,094
Skor
Performansi
8,310
Kategori TLS Keterangan Memuaskan Lebih jelasnya, berdasarkan Tabel 12, hasil skor performansi stakeholder ini juga dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3.
Skor performansi tiap stakeholder.
Hasil pada Tabel 12 memperlihatkan sebuah kesenjangan manajerial yang menarik.
Kinerja perusahaan dalam memenuhi ekspektasi Mitra.
UID.
Karyawan, dan Regulator dinilai sangat memuaskan, karena berada pada rentang skor 8,3 Ae 9,7 di zona hijau.
Indikator internal seperti kedisiplinan karyawan, serapan anggaran UID, hingga penyelesaian kontrak mitra berjalan dengan baik.
Namun demikian, tingginya kinerja internal tersebut ternyata belum berbanding lurus dengan nilai akhir yang dirasakan oleh Pelanggan, yang memperoleh skor terendah .
dan terjebak di zona kuning.
Kondisi ini merepresentasikan bahwa sistem pendukung operasi .
upport syste.
perusahaan telah beroperasi secara optimal, namun masih terdapat kendala teknis, yaitu hambatan pada proses penyaluran akhir atau respon gangguan yang menyebabkan indikator keandalan utama tidak mencapai target.
Kesenjangan ini menuntut manajemen untuk menggeser fokus evaluasi dari pembenahan internal ke arah optimalisasi respon teknis kelistrikan di lapangan.
Terakhir, skor performansi total, yaitu skor performansi untuk unit operasional distribusi listrik dihitung dengan menjumlahkan hasil perkalian skor performansi tiap stakeholder dengan bobot tiap stakeholder, sehingga menghasilkan skor performansi unit sebesar .
Gambar 4.
Skor performansi unit distribusi listrik.
Kinerja perusahaan secara keseluruhan dan distribusi KPI Total skor kinerja stakeholder menghasilkan nilai kinerja unit operasional distribusi listrik ini secara keseluruhan adalah sebesar 8,063.
Berdasarkan TLS, nilai ini menunjukkan bahwa perusahaan secara umum telah mencapai tingkat kinerja yang diharapkan.
Namun demikian.
ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 DOI 10.
37373/jenius.
distribusi kategori KPI mengungkapkan adanya area-area yang masih memerlukan perhatian.
Dari total 32 KPI yang dievaluasi, sebanyak 27 KPI diklasifikasikan dalam kategori hijau seperti yang dapat dilihat pada Tabel 13, empat KPI dalam kategori kuning pada Tabel 14, dan satu KPI dalam kategori merah pada Tabel 15.
Kode
UID-1
UID-2
UID-3
UID-4
UID-5
UID-6
UID-7
K-1
K-2
K-3
K-4
K-5
K-6
K-7
K-8
P-2
P-4
M-1
M-2
M-3
M-4
M-5
M-6
R-2
R-3
R-4
R-5
Tabel 13.
KPI kategori hijau.
KPI
Pencapaian SAIDI
Pencapaian SAIFI Pencapaian ENS
Realisasi Anggaran Implementasi Penyulang Pintar
Keberhasilan FLISR
Implementasi Perusahaan Bisnis Ekselen
Tingkat Kepuasan Karyawan Tingkat Kepatuhan Terhadap Kebijakan & SOP
Relevansi & Kualitas Pendidikan Serta Pelatihan Implementasi HCR
Implementasi OCR
Evaluasi Kinerja Karyawan Analisa Potensi Tiap Karyawan Produktivitas Unit
Kejelasan dan Responsivitas Laporan Keluhan dari UP3
Kepatuhan Terhadap SOP Penormalan Gangguan Kecepatan dan Ketepatan Waktu Pembayaran Kecepatan Pengiriman Barang Tingkat Kualitas Barang Tingkat Optimalisasi Pengadaan Kecepatan Waktu Penerbitan Kontrak
Tingkat Kehandalan Penggunaan Sistem E Procurement Dukungan/Ide dari Regulator Program Kerja Selaras dengan Regulator Realisasi Program TJSL
Jumlah Koordinasi dengan Regulator Kode
K-9
P-3
P-5
R-1
Kode
P-1
Tabel 14.
KPI kategori kuning.
KPI
Produktivitas Pegawai Kehandalan Telekomunikasi Availabilitas Sistem SCADA Pencapaian Target Rasio Elektrifikasi Tabel 15.
KPI kategori merah.
KPI
MTTR (Mean Time To Repai.
Dominasi KPI kategori hijau mengindikasikan bahwa sebagian besar aktivitas perusahaan telah memenuhi atau melampaui target kinerja yang ditetapkan.
KPI-KPI tersebut perlu dipertahankan dan terus ditingkatkan untuk mendukung perbaikan berkelanjutan.
KPI kategori kuning, meskipun mendekati target, mengisyaratkan perlunya tindakan korektif guna mencegah terjadinya penurunan kinerja di masa mendatang.
Sementara itu, satu KPI yang berada pada kategori merah, yang berkaitan dengan kepuasan pelanggan, merepresentasikan kesenjangan kinerja yang bersifat kritis dan memerlukan perhatian segera.
Implikasi dan prioritas perbaikan 626 Saiful Mangngenre Pengukuran kinerja unit pengendali distribusi tenaga listrik menggunakan performance Identifikasi KPI yang berada pada kategori kuning dan merah memberikan dasar yang jelas untuk perbaikan kinerja yang terarah.
Root Cause Analysis (RCA) dengan menggunakan teknik 5 WhyAos diterapkan pada KPI kategori merah dan kuning untuk mengidentifikasi penyebab mendasar dari kinerja yang belum optimal.
Secara khusus, jika diuraikan penyebab KPI pada kategori merah, yaitu KPI P-1 (MTTR (Mean Time to Repai.
) belum optimal mencapai target dapat dilihat pada Gambar 5.
MTTR berdurasi lama Why .
Adanya faktor ekxternal berupa gangguan fisik, pohon tumbang atau angin Why .
Proses lokalisir titik ganguan perlu waktu koordinasi intensif antara pusat pengatur dan petugas Why .
Adanya ketidaktepatan akurasi data saat perbaikan Why .
Belum optimalnya digitalisasi dan otomasi sistem deteksi gangguan pada titik titik distribusi Gambar 5.
Root cause analysis .
whyAo.
untuk KPI P-1.
Berdasarkan hasil RCA pada Gambar 5, penyebab utama lamanya durasi MTTR bermuara pada belum optimalnya penerapan digitalisasi dan otomasi sistem deteksi gangguan pada titiktitik distribusi tertentu.
Oleh karena itu, rekomendasi perbaikan yang diberikan pada KPI berkategori merah ini adalah meningkatkan penerapan sistem monitoring dan deteksi gangguan berbasis digital secara terintegrasi dan bertahap, guna memastikan ketersediaan data yang akurat dan real-time.
Serta, meningkatkan koordinasi intensif antara petugas dispatcher unit dengan personil lapangan.
Simpulan Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi kerangka Performance Prism dengan metode AHP.
OMAX, dan TLS menyediakan sistem evaluasi kinerja yang komprehensif dan praktis untuk menangkap kompleksitas operasional pada unit distribusi tenaga listrik.
Dari 32 KPI yang dirumuskan, pemangku kepentingan UID diidentifikasi memiliki prioritas tertinggi dengan bobot 0,381.
Hasil pengukuran menunjukkan skor kinerja keseluruhan unit sebesar 8,063 yang diklasifikasikan dalam kategori hijau .
Namun, distribusi capaian menunjukkan bahwa dari total KPI yang dievaluasi, terdapat 27 KPI .
%) di zona hijau, 4 KPI .
%) kuning.
ISSN .
2722 3469 | ISSN [Onlin.
2722 4740 DOI 10.
37373/jenius.
dan 1 KPI .
%) merah, yang menandakan adanya ketimpangan kinerja yang memerlukan perhatian khusus.
Secara metodologis, penelitian ini memberikan kontribusi berupa model pengukuran kinerja multi-dimensi yang relevan bagi perusahaan publik yang keberhasilannya tidak hanya diukur dari output operasional tetapi juga dari kontribusi timbal balik para pemangku kepentingan.
Secara praktis, penelitian ini berhasil mengidentifikasi kesenjangan kritis pada aspek keandalan layanan di wilayah Indonesia timur, khususnya terkait durasi perbaikan gangguan (MTTR).
Temuan ini memberikan dasar data yang objektif bagi manajemen untuk melakukan digitalisasi sistem deteksi gangguan guna meningkatkan efisiensi penanganan di lapangan.
Sebagai implikasi manajerial, unit operasional distribusi tenaga listrik disarankan untuk mengadopsi sistem pengukuran terintegrasi seperti ini secara berkelanjutan sebagai referensi evaluasi internal.
Hal ini penting untuk memastikan setiap strategi yang diambil senantiasa selaras dengan kepuasan pemangku kepentingan, kapabilitas organisasi, dan peningkatan keandalan distribusi tenaga listrik secara konsisten.
Referensi