Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Vol. 4 No. 4 (2026): November - January

Analisis Jumlah Pekerja Metode Work Load Analysis PT. Kasa Husada Wira Jatim

Pratama, Agit Septian (Unknown)
Purnama, Jaka (Unknown)
Yuwono, Istantyo (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Nov 2025

Abstract

Sumber daya manusia merupakan elemen krusial dalam keberlangsungan proses produksi, karena jumlah tenaga kerja yang sesuai dengan beban kerja akan berpengaruh langsung terhadap produktivitas, kualitas produk, serta efisiensi biaya operasional perusahaan. Penelitian ini dilakukan di PT Kasa Husada Wira Jatim, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang produksi alat kesehatan, dengan tujuan menentukan jumlah tenaga kerja optimal pada proses produksi kasa lipat. Penentuan kebutuhan tenaga kerja dilakukan menggunakan metode Work Load Analysis (WLA), yang mampu mengukur beban kerja aktual berdasarkan waktu rata-rata, standar deviasi, kecukupan data, serta performance rating dari setiap elemen kerja. Elemen-elemen yang dianalisis mencakup proses penerimaan bahan baku, pemeriksaan kualitas, pemotongan, pelipatan, hingga tahap pengemasan. Seluruh tahapan tersebut diukur secara sistematis untuk memperoleh gambaran akurat mengenai waktu baku yang dibutuhkan dalam menyelesaikan setiap aktivitas produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh data telah memenuhi batas kecukupan sehingga valid untuk digunakan dalam perhitungan kebutuhan tenaga kerja. Berdasarkan analisis waktu baku dan tingkat beban kerja, diperoleh jumlah tenaga kerja optimal yang diperlukan guna mencapai target produksi dengan efisiensi maksimal. Temuan ini memberikan gambaran penting bagi perusahaan dalam menyusun strategi pengelolaan sumber daya manusia yang lebih efektif, adaptif, dan berkelanjutan. Selain itu, penelitian ini dapat dijadikan referensi dalam meningkatkan produktivitas serta memastikan kualitas produk tetap terjaga melalui penataan tenaga kerja yang tepat dan terukur

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

RIGGS

Publisher

Subject

Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Journal of Artificial Intelligence and Digital Business (RIGGS) is published by the Department of Digital Business, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai in helping academics, researchers, and practitioners to disseminate their research results. RIGGS is a blind peer-reviewed journal dedicated to ...