Abstrak—PT. KEMASAN adalah perusahaan manufaktur yang bergerak dalam produksi packaging plastik. Produk jerrycan 5 liter  merupakan  produk  yang  paling  banyak  dipesan  oleh customer  VVIP  dan  diproduksi  secara  kontinu.  Pada  kondisi aktual  terdapat  permasalahan  yang  dapat  menurunkan kepuasan pelanggan dilihat dari complaint berupa ketidaksesuaian  produk,  produk  defect  melebihi  standar  3%, persentase  breakdown  melebihi  standar  2.5%,  dan  adanya keterlambatan  pengiriman  produk  jerrycan  5  liter  sebanyak sembilan  kali  pada  tahun  2019.  Permasalahan-permasalahan tersebut  dapat  menurunkan  kepercayaan  konsumen  dan bahkan  menyebabkan  kerugian  finansial.  Adanya  defect  dan breakdown  merupakan  indikasi  pemborosan  pada  proses produksi  yang  dapat  dikurangi  melalui  pendekatan  lean manufacturing.  Penelitian  dimulai  dari  identifikasi  proses produksi dan waste dengan tools value stream mapping, process activity  mapping,  observasi,  dan  diskusi  dengan  perusahaan. Kemudian  dilakukan  penentuan  waste  kritis  dengan  metode Borda dan didapatkan hasil waste kritis yaitu waste defect dan waste unnecessary motion. Selanjutnya dilakukan analisis akar penyebab  waste  kritis  dengan  metode  5  why’s  dan  dilakukan penentuan  kategori  risiko  dengan  FMEA  untuk  kemudian dibuat  rekomendasi  perbaikan.  Diusulkan  3  alternatif perbaikan dan kombinasinya untuk kemudian dilipih alternatif terbaik  menggunakan  pendekatan  value  analysis.  Dengan penerapan  alternatif  terpilih  dihasilkan  future  state  value stream  mapping  dengan  penurunan  lead  time  dari  3058  detik menjadi 2898 detik dan nilai value added bertambah sebanyak 1.2%.
Kata  Kunci—Analisis  5  Why's,  Borda  Voting  Method,  Failure Mode and Effect Analysis, Lean Manufacturing, Value Analysis.

## I. PENDAHULUAN
T. KEMASAN adalah salah satu perusahaan manufaktur bergerak  dalam  bidang packaging yang  berdiri  sejak tahun  1985.  Perusahaan  mengkategorikan customer yang dimilikinya  menjadi  empat  kelompok  yaitu  VVIP,  besar, menengah, dan kecil berdasarkan besar kecilnya pemasukan yang  diberikan.  Berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  pihak expert perusahaan dapat diketahui bahwa jenis produk yang sering dipesan dalam jumlah banyak oleh customer VVIP dan diproduksi  secara  kontinu  yaitu jerrycan 5  liter.  Dari  data produksi tahun 2019 juga diketahui rata-rata persentase hasil produksi tersebut yaitu sebesar 14,6% dari keseluruhan hasil produksi setiap bulannya, dimana 100% hasil produksi terdiri dari kurang lebih 88 jenis produk yang berbeda. Oleh karena itu  penelitian  berfokus  pada  produk jerrycan 5  liter  karena persentase produk yang  tinggi berpengaruh pada pembelian bahan  baku , ruang  penyimpanan,  serta  adanya  tanggung jawab  sasaran  mutu  yang  perlu  dipenuhi  terutama  kepada customer VVIP.
Pada  kondisi  aktual  terdapat  banyak  hal  yang mempengaruhi tujuan dalam memenuhi kepuasan customer . Berdasarkan hasil diskusi diketahui pada tahun 2019 terdapat complaint pada produk jerrycan 5 liter berupa ketidaksesuaian  produk.  Dalam  dokumen  sasaran  mutu diketahui  bahwa  pengendalian  kualitas  produk  dibagi menjadi  3  kategori  yaitu  produk reject,  scrap ,  dan  produk tidak  jadi.  Standar  yang  diberikan  oleh  perusahaan  untuk produk reject adalah  sebesar  3%  dari  total  hasil  produksi, scrap (RN) 30% dari total bahan yang digunakan, dan  produk tidak jadi ( setting ) 4%.
Berdasarkan  Gambar  1,  Gambar  2,  dan  Gambar  3 menunjukkan  masih  terdapat  persentase  bulanan  yang melebihi  standar,  hal  ini  mengindikasikan  pemborosan berupa waste defect .
Upaya yang telah dilakukan oleh pihak perusahaan untuk mengatasi  pemborosan defect yaitu  dengan  mengerahkan kepada  seluruh  karyawan quality  control (QC)  untuk melakukan pemeriksaan produk visual secara intens dan lebih teliti,  kemudian  memberikan  edukasi  kepada  operator mengenai reject pada  saat  proses  produksi.  Namun pelaksanaannya kurang efektif karena tidak dilakukan secara rutin  dan  biasanya  hanya  dilakukan  pada  saat  sudah  terjadi komplain  dari customer .  Upaya  lainnya  adalah  dengan melakukan  proses  giling  karena  produk defect tidak  dapat dikerjakan  ulang  ( rework )  maupun  dijual  kepada  customer dengan  harga  lebih  murah.  Sehingga  melalui  proses  giling dapat merubah produk defect menjadi bahan baku campuran untuk  produk  lainnya.  Adanya  proses  giling  tersebut menyebabkan  timbulnya  sumber  daya  tambahan  seperti mesin giling dan operator.
Permasalahan  lain  yang  ditemukan  yaitu  apabila  dilihat dari target produksi laporan sasaran mutu tahun 2019 masih belum  tercapai  maksimal.  Akibatnya  terjadi  keterlambatan pengiriman  produk jerrycan 5  liter  sebanyak  sembilan  kali pada  tahun  2019.  Salah  satu  penyebab  tidak  tercapainya target secara maksimum dikarenakan persentase breakdown mesin  melebihi  standar  yang  ditetapkan  oleh  perusahaan sebesar 2.5%.
Tingginya  persentase breakdown menyebabkan  waktu tunggu ( waiting ) perbaikan sehingga proses produksi berjalan lebih  lama  seperti  data  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  4. Upaya yang telah dilakukan perusahaan untuk mengatasinya adalah  dengan  megadakan  penjadwalan  setiap  2  minggu sekali untuk perawatan mesin secara keseluruhan. Meskipun demikian,  masih  sering  terjadi  pergantian  komponen  yang rusak  pada  saat  proses  produksi  berlangsung.  Hal  tersebut terjadi karena kurang tertibnya pengecekan komponen yang

## Perbaikan Proses Produksi Jerrycan 5 Liter di PT. KEMASAN Menggunakan Pendekatan Lean Manufacturing
Aisyah Pontiana, dan Moses Laksono Singgih Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : moseslsinggih@ie.its.ac.id
P
dilakukan oleh pengawas pada saat produksi berlangsung.
Berdasarkan  deskripsi  permasalahan  pada  kondisi eksisting  mengindikasikan  bahwa  terdapat  pemborosan dalam  proses  produksi jerrycan 5  liter.  Timbulnya pemborosan  perlu  dieliminasi  agar  proses  produksi  dapat berjalan  secara  efisien  dan lead  time produksi  dapat digunakan  secara  optimum.  Metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengeliminasi  pemborosan  yaitu  melalui  pendekatan lean manufacturing . Lean  manufacturing merupakan  pendekatan  yang dilakukan  untuk  mengubah  aktivitas  yang  tidak  bernilai tambah  menjadi  aktivitas  yang  bernilai  tambah  dan  fokus pada  keseluruhan  operasi  termasuk  karyawan  sehingga melibatkan perubahan besar dalam sikap yang melekat pada individu yang membentuk organisasi [1]. Dalam konsep lean menerapkan  “ doing  more  with  less ”,  yang  berarti menggunakan  sumber  daya,  energi,  peralatan,  area,  serta pengeluaran dalam jumlah seminimal mungkin dengan tetap memberikan  apa  yang  diinginkan  oleh customer [2].  Dapat dikatakan  bahwa  tujuan  dari lean adalah  efisiensi  untuk menurunkan  biaya  produksi.  Melalui  efisiensi  perusahaan dapat  bersaing  dengan  harga  yang  lebih  murah  untuk mendapatkan  lebih  banyak  laba  tanpa  mengesampingkan kepuasan customer .  Oleh  karena  itu,  pendekatan lean manufacturing digunakan  pada  penelitian  ini  untuk mengeliminasi pemborosan dengan menghilangkan aktivitas yang tidak bernilai tambah, sehingga proses produksi berjalan efisien. Dengan adanya penelitian ini diharapkan perusahaan dapat meningkatkan performasi proses produksinya menjadi lebih baik lagi agar mampu memenangkan persaingan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Tahap Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan
data  yang  berupa  data  primer  dan  data  sekunder.  Data-data yang  dikumpulkan  dalam  tahap  ini  diantaranya  yaitu  data mengenai  sistem  dan  proses  produksi,  spesifikasi  produk, data  aliran  informasi  dan  aliran  material  proses  produksi jerrycan 5 liter.

## B. Tahap Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  proses  produksi jerrycan 5 liter pada kondisi eksisting dengan menggunakan value  stream  mapping dan process  activity  mapping .  Dari penggambaran  VSM,  PAM,  observasi,  dan brainstorming kemudian  dilakukan  identifikasi waste yang  terjadi  pada kondisi  eksisting.  Selanjutnya  dilakukan  penentuan  waste kritis  dengan  menggunakan  Borda Voting  Method melalui pengisian kuisioner oleh pihak perusahaan yang bersangkutan.  Kemudian  mencari  akar  permasalahan  pada waste kritis dengan menggunakan metode RCA ( Root Cause Analysis )  melalui  pendekatan  5 why’s .  Setelah  mengetahui akar  permasalahan  kemudian  dilakukan  penentuan  akar penyebab paling kritis dengan menggunakan metode FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ).

## C. Tahap Analisis dan Rekomendasi Perbaikan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap  hasil pengolahan data yang telah dilakukan. Selanjutnya dilakukan usulan  perbaikan  dengan  memperhatikan  hasil  niali  RPN pada  metode.  Rekomendasi  perbaikan  pada  setiap  kategori nilai  RPN  dijadikan  satu  alternatif  untuk  memudahkan perhitungan. Alternatif perbaikan kemudian dikombinasikan dan dilakukan perhitungan value analysis dengan memperhatikan  performansi  dan  biaya  setiap  alternatif. Setelah  itu  dibuat future  state  value  stream  mapping dari alternatif perbaikan terpilih.
D. Tahap Kesimpulan dan Saran
Pada tahap ini dilakukan penarikan kesimpulan dari hasil
Gambar 1. Grafik Persentase Reject Jerrycan 5 Liter Tahun 2019.
Gambar 2. Grafik Persentase RN Jerrycan 5 Liter Tahun 2019.
Gambar 3. Grafik Persentase Setting Jerrycan 5 Liter Tahun 2019.
Gambar 4. Persentase Breakdown Mesin Tahun 2019.
penelitian tugas akhir dan juga saran untuk perusahaan serta saran untuk penelitian selanjutnya agar dapat dikembangkan menjadi lebih baik lagi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Current State Value Stream Mapping
Value stream  mapping merupakan  gambaran  visual yang membantu  melihat  dan  memahami  aliran  material  dan informasi  suatu  produk  mulai  dari supplier hingga  ke customer [3] . Selain  itu,  dengan  VSM  juga  dapat menggambarkan  interaksi  antar  elemen  yang  terdapat  pada aliran tersebut [4].
Dari  Gambar  5  diketahui  total lead  time produksi  adalah 3058 detik dan waktu value added sebesar 648 detik. Selain itu  terdapat  pemborosan downtime karena uptime mesin hanya  86%  dan  pemborosan defect karena  rata-rata defect melebihi standar 3%.
B. Process Activity Mapping
Process  activity  mapping (PAM)  merupakan tools untuk mendapatkan  gambaran  aktivitas  dalam  suatu  proses  dan dapat  digunakan  untuk  mengurangi  aktivitas  yang  tidak diperlukan  dengan  menyederhanakan  aliran  aktivitas  dalam suatu  proses  [2].  Tabel  1  adalah  rekapitulasi  hasil  PAM kondisi eksisting.
Waktu transportasi dan inspeksi merupakan sebagian besar waktu  yang  digunakan  dan  merupakan  aktivitas  yang  tidak bernilai tambah namun dibutuhkan untuk kelancaran proses produksi.  Sedangkan  aktivitas  operasi  tidak  banyak  karena proses  produksi  yang  dilakukan  sederhana,  tidak  rumit  dan hanyak terdapat satu tahapan permesinan.
C. Identifikasi Waste
Identifikasi waste dilakukan berdasarkan hasil penggambaran  VSM,  PAM,  observasi,  dan  diskusi  dengan pihak  perusahaan.  Tabel  2 dalah  tabel  rekapitulasi  hasil identifikasi waste .
Jenis  pembororsan  yang  terjadi  pada  proses  produksi
jerrycan 5  liter  antara  lain overproduction,  defect, inventory,transportation, waiting, dan motion.
D. Penentuan Waste Kritis dengan Borda Voting Method Borda  voting method merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  dalam  pemilihan  beberapa alternative [5]. Penentuan waste kritis  diawali  dengan  pengisian  kuisioner berisi  pemberian  peringkat  setiap  jenis  pembororsan  oleh responden yang bertanggung jawab langsung dengan proses produksi.  Hasil  pengisian  kuisioner  dihitung  dengan  rumus pada persamaan (1) untuk setiap jenis pemborosan.
Keterangan: 𝑏𝑖 = nilai borda 𝑁 = jumlah waste 𝑟𝑖𝑘 = peringkat waste i berdasarkan responden k Tabel 3 adalah tabel yang berisi hasil pengisian kuisioner dan  hasil  pehitungan  nilai borda. Dari  Tabel  3  diketahui terdapat  2 waste kritis  yaitu defect pada  peringkat  pertama dan motion pada peringkat kedua .
E. Identifikasi Akar Penyebab Waste Kritis (5 Why’s)
Identifikasi  akar  penyebab waste kritis  dilakukan  dengan menggunakan  metode  5 whys yaitu  dengan  cara  bertanya “mengapa” sebanyak lima kali. Memperbaiki akar penyebab permasalahan  bertujuan  untuk  menghindari  terulangnya permasalahan  yang  sama.  Pendekatan  ini  cenderung memberikan  solusi  jangka  panjang  untuk  meningkatkan sistem [6].
Hasil  identifikasi  akar  penyebab waste  defect untuk sub waste terdapat  bintik  hitam,  kotor,  atau  warna  tidak  sesuai
𝑏𝑖 = ∑ (𝑁 − 𝑟𝑖 𝑘 ) 𝑘 (1)
Gamber 5. Current State Value Stream Mapping.
Tabel 1.
Rekapitulasi Hasil Process Activity Mapping
Aktivitas Jumlah  Waktu (detik)  % Waktu  VA  NVA  NNVA Operation 6 358 12% 283 0 75 Transportation 3 1320 43% 0 0 1320 Inspection 2 1200 39% 0 0 1200 Storage 1 180 6% 0 180 0 Delay 0 0 0% 0 0 0 Total 12 3058 100% 283 180 2595 Tabel 2. Identifikasi Waste Jenis Waste Kondisi Perusahaan Overproduction Produksi  melebihi  target  yang  telah  ditentukan terjadi pada bulan Februari dan Maret 2019. Defects Produk  yang  tidak  sesuai  spesifikasi  dan kurangnya  pengendalian  kualitas  saat  proses berjalan. Excess Inventory Terdapat  tumpukan  produk  pada  lorong  area produksi  yang  menunggu  dimasukkan  dalam gudang barang jadi. Innapropiate processing Tidak ditemukan. Excessive Transportation Proses keluar masuk barang dari area produksi ke gudang barang jadi tidak lancar karena hanya ada satu  jalur  akses  yang  bisa  dilewati  oleh  satu keranjang besar. Waiting Waktu tunggu perbaikan mesin saat breakdown . Unnecessary Motion
Mencari  bahan  baku  pada  tumpukan  material, tempat penyimpanan packaging yang tidak teratur menghambat  proses  pengambilan  packaging, operator menggapai terlalu tinggi saat menumpuk produk di keranjang besar.
Tabel 3.
Rekapitulasi Borda Voting Method
Jenis Waste Res 1 Res 2 Res 3 Res 4 Res 5 bi Peringkat Overproduction 6 6 7 7 6 3 7 Defects 1 2 1 1 2 28 1 Inventory 5 5 5 5 7 8 5 Processing 7 7 6 6 5 4 6 Transportation 4 1 4 3 3 20 3 Waiting 2 4 3 4 4 18 4 Motion 3 3 2 2 1 24 2
standar adalah karena petugas tidak melakukan pembersihan vacum  loader secara  teratur.  Kemudian  akar  penyebab sub waste berat tidak standar adalah kurangnya pengawas teknik dalam mengontrol dan mengecek temperatur dan kurangnya kontrol  operator  dalam  mengecek  sisa  bahan  pada vacum loader. Akar penyebab untuk sub waste cacat bentuk antara lain  kurangnya  pengawas  teknik  dalam  mengontrol  dan mengecek  temperatur,  kurangnya  kontrol  operator  dalam mengecek  sisa  bahan  pada vacum  loader ,  kurangnya perhatian  dalam  perawatan  komponen,  operator  kurang berkonsentrasi  dalam  melakukan  proses cutting, serta kurangnya tanggung jawab dan skill operator.
Hasil  identifikasi  akar  penyebab waste  motion untuk sub waste mencari material pada tumpukan bahan baku dan sub waste mencari packaging plastik  adalah  karena  perusahaan belum menerapkan 5S. Sedangkan akar penyebab sub waste menumpuk  produk  pada keranjang  besar  yaitu  karena  tidak tersedianya  alat  bantu  untuk  memudahkan  operator menumpuk pada keranjang besar.
F. Perhitungan Risk Priority Number Metode FMEA Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  digunakan untuk  mengklasifikasikan  seluruh  potensi  kegagalan berdasarkan 3 kriteria yaitu severity, occurence dan detection [7].  Nilai risk  priority  number (RPN)  didapatkan  dengan mengalikan  nilai severity,  occurrence, dan detection dari skala  yang  telah  ditentukan.  Dari  perhitungan  RPN didapatkan  tiga  kategori  yaitu  kategori  RPN  tinggi  untuk rentang nilai 250 ≤ RPN < 350, RPN sedang dengan rentang nilai 162.5 ≤ RPN < 250, dan RPN rendah untuk rentang nilai 87.5 ≤ RPN < 162.5.
Tabel 4 adalah rekapitulasi hasil perhitungan RPN kategori tinggi.  Pada  Tabel  4  Terdapat  hasil  perhitungan  potensi kegagalan berupa hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi yang disebabkan kurangnya perhatian perawatan komponen dan  penentuan  jumlah  sampel  inspeksi  sedikit.  Adapun rekomendasi  perbaikan  untuk  kategori  RPN  tinggi  adalah membuat checklist perawatan  komponen  dan  membuat standar pengambilan sampel sesuai dengan military standard. Tabel 5 adalah rekapitulasi hasil perhitungan RPN kategori sedang.  Pada  Tabel  5  terdapat  hasil  perhitungan  potensi kegagalan berupa hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi yang disebabkan kurangnya pengawas mengontrol temperatur,  petugas  tidak  memebersihkan vacum  loader secara teratur, dan kurangnya kontrol operaor mengecek sisa bahan  pada vacum  loader. Selain  itu  juga  terdapat  potensi kegagalan  berupa  mencari  material  dan packaging karena perusahaan belum menerapkan 5S. Serta menumpuk produk yang  disebabkan  karena  tidak  ada  alat  bantu  untuk menumpuk.  Adapun  rekomendasi  perbaikan  untuk  kategori RPN sedang antara lain menambah jumlah pengawas teknik, menerapkan %S di area gudang bahan baku dan penyimpanan
packaging, menyediakan  tangga pijakan, dan  menempelkan SOP di tempat yang terlihat operator.
Tabel 6 adalah rekapitulasi hasil perhitungan RPN kategori rendah.  Pada  Tabel  6  terdapat  hasil  perhitungan  potensi kegagalan berupa hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi yang  disebabkan  kurangnya  tanggung  jawab  dan skill operator  serta  operator  kurang  berkonsentrasi  dalam melakukan cutting. Adapun  rekomendasi  perbaikan  untuk kategori  RPN  rendah  adalah  dengan  mengadakan training dan evaluasi kerja operator.
Pengkategorian nilai RPN yang telah dilakukan bertujuan untuk  mempermudah  pemberian  rekomendasi,  sehingga rekomendasi-rekomendasi  untuk  perbaikan  kategori  RPN tinggi  merupakan  alternatif  1,  untuk  kategori  RPN  sedang merupakan  alternatif  2,  dan  untuk  kategori  RPN  tinggi merupakan alternatif 3.

## G. Value Analysis
Value  analysis dapat  didefinisikan  sebagai  proses peninjauan  sistematis  yang  bersifat  universal  dan  dapat digunakan  untuk  menganalisis  produk  atau  layanan  agar upaya  pemenuhan  kepuasan customer dapat  dilaksanakan dengan  biaya  seminimum  mungkin  yang  konsisten  pada tingkat performansi dan keandalan tertentu [8]. Rekomendasi-rekomendasi perbaikan yang telah dipaparkan sebelumnya  dikelompokkan  menjadi  3  alternatif  sesuai dengan  kategori  niali  RPN.  Ketiga  alternatif  tersebut dikombinasikan  antara  alternatif  satu  dengan  alternatif lainnya  dan  dihitung  menggunakan value  analysis berdasarkan kriteria performasi persentase defect dan waktu produktif pekerja. Selain dari segi performansi juga ditinjau dari  segi  biaya  perbaikan  yang  dikeluarkan.  Adapun  rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝑃𝐶 𝑛 = 𝑃𝑛 𝑃𝑜 × 𝑃𝐶 𝑜 (2)
𝐶 𝑛 = 𝐶 𝑜 + 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 (3)
𝑉 𝑛 = 𝑃𝐶 𝑛 𝐶 𝑛 (4)
Tabel 4.
Potential Failure dengan Kategori RPN Tinggi No Potential Failure Mode Cause RPN Improvement 1 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Kurangnya perhatian dalam perawatan komponen 378 Membuat checklist perawatan komponen 2 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Penentuan jumlah sampel inspeksi belum sesuai military standard 300 Membuat standar pengambilan sampel sesuai military standard Tabel 5. Potential Failure dengan Kategori RPN Sedang No Potential Failure Mode Cause RPN Improvement 1 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Kurangnya pengawas mengontrol dan mengecek temperatur 216 Menambah jumlah pengawas dalam satu shift
2 Mencari material pada tumpukan bahan baku Perusahaan belum menerapkan 5S 200 Penerapan 5S di area gudang bahan baku 3 Mengambil packaging plastik Perusahaan belum menerapkan 5S 200 Penerapan 5S di area penyimpanan packaging 4 Menumpuk produk pada keranjang besar Tidak ada alat bantu untuk menumpuk 200 Menyediakan tangga pijakan 5 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Petugas tidak membersihkan vacum loader secara teratur 180 Menempelkan SOP di tempat yang terlihat saat operator bekerja 6 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Kurangnya kontrol operator mengecek sisa bahan pada vacum loader 180 Menempelkan SOP di tempat yang terlihat saat operator bekerja
Keterangan:
𝑃𝐶 𝑛 = biaya performansi ke-n 𝑃 𝑛 = performansi alternatif ke-n
𝑃 𝑜 = performansi kondisi eksisting
𝑃𝐶 𝑜 = biaya performansi kondisi eksisting
𝐶 𝑛 = biaya perbaikan alternatif ke-n
𝐶 𝑜 = biaya kondisi eksisting
𝑉 𝑛 = value alternatif ke-n
Nilai  performansi  didapatkan  melalui  kuisioner  dengan skala yang sudah ditentukan. Tabel 7 adalah tabel yang berisi rekapitulasi  hasil  penentuan  nilai  performansi  dan  hasil perhitungan value  analysis setiap  kombinasi  alternatif perbaikan,  dimana  P1  merupakan  performansi  persentase defect dengan  bobot  0.7  dan  P2  merupakan  performansi waktu produktif pekerja dengan bobot 0.3.
Dari Tabel 7 dapat diketahui bahwa kombinasi alternatif 1 dan  2  memberikan value terbesar  yaitu  sebesar  1.250. Ditinjau  dari  segi  performansi  yang  diharapkan  yaitu meningkat  dari  5.6  menjadi  7.6  dan  estimasi  biaya  yang dikeluarkan per bulan Rp 3,123,224,053.57.

## H. Future State Value Stream Mapping
Alternatif  perbaikan  yang  memberikan value terbesar merupakan kombinasi alternatif 1 dan 2. Kombinasi tersebut diantaranya  Membuat checklist perawatan  komponen, membuat  standar  pengambilan  sampel,  menambah  jumlah pengawas  teknik  dalam  satu shift ,  penerapan  5S  di  area produksi  dan  gudang,  menyediakan  tangga  pijakan,  dan menempelkan  SOP  di  area  kerja  agar  mudah  dlihat  oleh operator. Berdasarkan rekomendasi perbaikan terpilih dapat mengurangi  pemborosan  diantaranya  yaitu  mengontrol persentase defect agar  di  bawah  standar  3%  dengan melakukan  pengecekan  konponen  secara  rutin  dan  intens melalui checklist perawatan komponen, penambahan jumlah pengawas teknik dalam satu shift, dan memperbanyak jumlah pengambilan sampel sesuai military standar yaitu sebanyak 125  unit.  Kemudian  untuk  mengurangi  pemborosan motion dilakukan dengan menerapkan 5S dan diharapkan perusahaan dapat mengurangi waktu pencarian material yang semula 180
detik menjadi 20 detik. Gambar 6 merupakan penggambaran future state vallue stram mapping.
Dengan  melakukan  perbandingan curent  state VSM  dan future VSM  maka  dapat  diketahui  dengan  adanya rekomendasi alternatif 2 maka lead time berkurang dari 3058 detik  menjadi  2898  detik.  Sedangkan  nilai value  added bertambah sebanyak 1.2% yaitu yang semula 21.2% menjadi 22.4%.  Selain  itu,  melalui  alternatif  yang  diberikan diharapkan uptime mesin  dapat  terkontrol  hingga  90%  dan persentase defect tidak melebihi 3%.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data dan  analisis  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Berdasarkan  hasil identifikasi  waste  ditemukan  sejumlah  pemborosan  yaitu overproduction, defect , inventory , transportation , waiting , dan unnecessary  motion .  (2)  Hasil  penentuan waste kritis dengan  metode  Borda  yaitu waste  defect dan waste unnecessary  motion .  (3)  Akar  penyebab  terjadinya  waste kritis  didapatkan  melalui  metode  5  whys  dan  perhitungan RPN pada FMEA. Terdapat 3 kategori RPN yaitu RPN tinggi, RPN  sedang,  dan  RPN  rendah.  (4)  Terdapat  3  alternatif perbaikan  yang  diusulkan  berdasarkan  kategori  nilai  RPN. Terpilih kombinasi alternatif 1 dan 2 sebagai alternatif terbaik untuk  diimplementasikan  berdasarkan value  analysis . Dengan penerapan kedua alternatif tersebut dapat dihasilkan future state value stream mapping dengan pengurangan lead time dari 3058 detik menjadi 2898 detik dan nilai value added bertambah sebanyak 1.2%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Kumar,  Dhermendra,  and  Naveen,  “An  exploratory  study  on implementation of lean manufacturing practices (with special reference to automobile sector industry).,” Yönetim ve Ekonomi. , vol. 19, no. 2, pp. 289–299, 2012.
[2]  D.  Hines,  Peter;  Taylor, Going  Lean .  Cardiff,  UK:  Lean  Enterprise Research Centre, 2000.
[3]  M. Rother and J. Shook, “What is Value-Stream Mapping,” Learn. to see Value Stream Mapp. to Add Value Elimin. Muda , no. 1, p. 3, 2003. [4]  M.  J.  Saary,  “Radar  plots:  a  useful  way  for  presenting  multivariate health care data,” J. Clin. Epidemiol. , vol. 61, no. 4, pp. 311–317, 2008. [5]  Z. F. Lansdowne and B. S. Woodward, “Applying the borda ranking method,” Air Force J. Logist. , vol. 20, no. 2, pp. 27–29, 1996.
[6]  J. Glockling, “Root cause,” Fire Risk Manag. , no. December-January, pp. 21–23, 2012, doi: 10.1201/9781420000191.ch36.
Tabel 1.
Potential Failure dengan Kategori RPN Rendah No Potential Failure Mode Cause RPN Improvement 1 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Kurangnya tanggung jawab dan skill operator 160 Mengadakan training dan evaluasi kerja operator 2 Hasil produksi tidak memenuhi spesifikasi Operator kurang berkonsentrasi dalam melakukan proses cutting 120 Mengadakan training sebelum operator resmi bekerja
Tabel 2. Rekapitulasi Perhitungan Value Analysis Alt Bobot Pn PCn (Rn) Cost Cn (Rn) Value P1 P2 0 5 7 5.6 3,106,372,580.00 3,106,372,580.00 1.000 1 7 7 7 3,882,965,725.00 3,106,702,580.00 1.250 2 6 9 6.9 3,827,494,786.07 3,122,894,053.57 1.226 3 6 8 6.6 3,661,081,969.29 3,136,372,580.00 1.167 1,2 7 9 7.6 4,215,791,358.57 3,123,224,053.57 1.350 1,3 7 8 7.3 4,049,378,541.79 3,136,702,580.00 1.291 2,3 6 9 6.9 3,827,494,786.07 3,152,894,053.57 1.214 1,2,3 7 8 7.3 4,049,378,541.79 3,152,224,053.57 1.284
Gambar 6. Future State Value Stream Mapping.
[7]  S.  A.  Sarkar,  A.  R.  Mukhopadhyay,  and  S.  K.  Ghosh,  “Root  cause analysis, Lean Six Sigma and test of hypothesis,” TQM J. , 2013.
[8]  N.  Rich  and  M.  Holweg,  “Value  analysis,” Value  Eng.  Innoregio
Dissem.  Innov.  Knowl.  Manag.  Tech.  Rep.  Prod.  EC  funded  Proj. United Kingdom Lean Enterp. Res. Cent. Cardiff , 2000
.