## OPTIMALISASI KAPASITAS STASIUN KERJA DENGAN PENERAPAN THEORY OF CONSTRAINTS (TOC)
Desy Rahmawati, Puryani,  dan  Eko Nursubiyantoro Prodi Teknik Industri Jurusan Teknik Industri,  Fakultas Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional ”Veteran” Yogyakarta Jl. Babarsari 2 Tambakbayan, Yogyakarta, 55281 Telp. (0274) 485363 Fak : (0274) 486256 email : purya_ni@yahoo.co.id , eko_nsby072@upnyk.ac.id

## ABSTRAK
CV  Tunas Jaya Abadi adalah perusahaan yang memproduksi kotak makan  ( wooden lunch box) berbahan baku kayu sengon laut ( albasia ). Produk  yang dihasilkan berukuran 165 x 118 x 1,7 mm dan  193 x 118 x 1,7 mm. Proses produksi  yang dilakukan adalah make to order repetitif.  CV Tunas Jaya Abadi memiliki permasalahan dengan  kapasitas  produksi  yang  menyebabkan  pesanan  tidak  terpenuhi.  Lantai  produksi  terdapat  stasiun  kerja bottleneck pada stasiun kerja sanding /penghalusan. Penumpukan tersebut terjadi karena perbedaan waktu standar dan kapasitas maksimum pada stasiun kerja sebelumnya. Penelitian ini digunakan metode Theory of Constraints ( TOC ) untuk mengatasi stasiun kerja yang mengalami bottleneck .  Perhitungan kapasitas maksimum setiap stasiun kerja didapat hasil bahwa stasiun  kerja 7 memiliki  kapasitas lebih sedikit dibanding stasiun  kerja sebelumnya. Pemecahan  masalah bottleneck pada  stasiun  kerja  7  terdapat  dua  alternatif  solusi,  yaitu  dengan overtime atau penambahan shift kerja.  Setelah  dianalisis  dari  permasalahan  yang  ada  maka  untuk  mengatasi bottleneck pada stasiun kerja 7 dilakukan penambahan shift kerja dari 1 shift menjadi 3 shift kerja. Hasil dari penambahan shift kerja ini tidak terjadi bottleneck pada stasiun kerja 7.
Kata kunci:  kapasitas, bottleneck , Theory of Constraints ( TOC )

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  industri  yang tumbuh  dengan  pesat,  maka  persaingan antar industri juga semakin ketat. Perusahaan  perlu  menerapkan  berbagai macam  perbaikan  guna  meningkatkan produktifitas  produksi.  Kegiatan  produksi merupakan  kegiatan  yang  paling  penting dalam perusahaan.  Apabila kegiatan dalam perusahaan  terhenti,  maka  kegiatan  dalam perusahaan  akan  ikut  terhenti  pula. Seandainya terdapat hambatan yang mengakibatkan tersendatnya kegiatan produksi, maka kegiatan dalam perusahaan akan ikut tersendat pula.
CV  Tunas  Jaya  Abadi  merupakan perusahaan pembuat kotak makan  ( wooden lunch  box) dari  bahan  kayu  sengon  laut (albasia),  yang  beralamat  di  Dusun Srontakan  RT  03,  Argomulyo,  Sedayu, Bantul, Yogyakarta. Perusahaan ini menerapkan  sistem  produksi Make  To Order (MTO) repetitif dimana  perusahaan
membuat  produk  berdasarkan  order  atau pesanaan. Wooden lunch box dipesan oleh perusahaan  yang  berada  di  Taiwan. Permintaan order wooden lunch box untuk setiap  bulannya  selalu  ada  dan  jumlahnya pesanannya berbeda-berda setiap bulannya. Jenis wooden  lunch  box ada  dua  macam yaitu berukuran 165 x 118 x1,7 mm dan 193 x 118 x 1,7 mm. Produk wooden lunch box diproduksi  menggunakan  mesin rotari berjumlah  1,  mesin cut  off 2,  oven  2, sending 8, cutting 4, bending 2. Sedangkan jumlah pegawai di perusahaan ini sebanyak 79 karyawan  yang terbagi dalam beberapa stasiun kerja. Terdapat 2 shift pada stasiun pengupasan  sampai quality  control 1, namun ada 3 shift pada pengovenan dan 1 shift pada perakitan sampai pengepakan. CV Tunas Jaya Abadi mendapat jumlah pesanan yang besar untuk setiap order yang harus diselesaikan sesuai waktu yang telah ditentukan  untuk  diekspor.  Banyak  order pada  bulan  Jan  2018  jumlah  order  pada
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
wooden  lunch  box berukuran  165  x  118  x 1,7 mm  sebanyak 262.500 pcs  dan hanya mampu  mengirim  sebanyak  256.550  pcs, sedang  ukuran  193  x  118  x  1,7  mm  dapat terpenuhi    jumlah  pengirimannya  dengan jumlah  order    253.500  pcs.  Selanjutnya bulan  Feb    order wooden  lunch  box berukuran 165 x 118 x 1,7 mm  sebanyak 240.000  pcs  yang  mampu  dipenuhi, selanjutnya  pada  ukuran  193  x  118  x  1,7 mm  order  sebanyak  235.000  pcs  yang hanya  terpenuhi  sebanyak  226.200  pcs. Dari  data  pemesanan  dapat  dilihat  adanya pesanan yang tidak terpenuhi. Hal tersebut dikarenakan pada stasiun kerja penghalusan memiliki  waktu  standar  pengerjaan  yang lebih  lama  dibanding  stasiun  kerja  yang lain, sehingga sering terjadi bottleneck yang menyebabkan output produksi tidak mencapai
target. Berdasarkan
permasalahan  tersebut  CV  Tunas  Jaya Abadi perlu menganalisis kapasitas produksi pada perusahaan sehingga mampu mengoptimalkan  kapasitas  produksi  agar dapat memenuhi pesanan. Oleh karena itu, dilakukan  pengoptimalan  pada  kapasitas produksi  menggunakan  metode Theory  of Constraints ( TOC ).  Penerapan  metode Theory  of  Constraints ( TOC )  diharapkan mampu menyelesaikan permasalahan yang ada dan mampu memenuhi setiap pesanan.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Pengukuran Waktu Kerja dengan Jam Henti
Waktu siklus ( Ws ) merupakan data waktu sesungguhnya  yang  terukur  oleh  pengamat yang  diawali  dan  diakhiri  oleh  suatu  elemen operasi  yang  sama.  Waktu  siklus  dihitung dengan  merata-ratakan  waktu  yang  diperoleh dalam  pengukuran.  Waktu  normal  diperoleh dengan  mempertimbangkan rating  factor operator.
Persamaan (Wignjosoebroto, 2000) : Wn = Wt x Rf ..............................................  (1)
Waktu standar diperoleh dengan mempertimbangkan allowance operator. Ws = Wn  x 100% 100%−% 𝐴𝑙𝑙𝑜𝑤𝑎𝑛𝑐𝑒 .................... (2)
2.2 Rating Factor dan Allowance a. Rating factor Rating Factor (faktor penyesuaian)
merupakan perbandingan performansi
seseorang  pekerja  atau  individual  dengan konsep  normalnya.  Ada  beberapa    kriteria rating factor (Rf) dari pekerja yaitu (Sutalaksana,2006):
1. Pekerja normal
Rf = 100% =1 (waktu normal).
2. Pekerja terampil Rf  >  1  (  waktu  pekerja  lebih  kecil  dari waktu normal).
3. Pekerja lamban Rf  <  1  (  waktu  pekerja  lebih  besar  dari waktu normal).
b. Kelonggaran (Allowance)
Kelonggaran  merupakan  waktu  yang diperlukan  oleh  setiap  operator,  dalam melakukan  pekerjaan  operator  tentunya  tidak akan  mampu  bekerja terus  menerus  sepanjang hari tanpa adanya waktu untuk istirahat. Dalam kenyataannya  akan  sering  menghentikan  kerja dan  membutuhkan  waktu  untuk  keperluan pribadi,  untuk  melepaskan  lelah  dan  untuk keperluan lainnya.
2.3 Rought Cut Capacity Planning (RCCP)
RCCP digunakan untuk menghitung kebutuhan kapasitas secara kasar dan membandingkannya  dengan  kapasitas  yang tersedia.  Perhitungan  secara  kasar  yang dimaksd  adalah  kebutuhan  kapasitas  masih didasarkan  pada  kelompok  produk,  bukan produk per produk dan tidak memperhitungkan jumlah persediaan yang telah ada (Sinulingga, 2009).

## 2.4 Kapasitas
Kapasitas  didefinisikan  sebagai  jumlah output (produk)  maksimum  yang  dapat dihasilkan suatu fasilitas produksi dalam suatu selang  waktu  tertentu.  .  Persamaan  yang digunakan  untuk  menghitung  ketersediaan kapasitas ialah:
Kapasitas Tersedia = Jumlah Hari Kerja x Jam kerja x Efisiensi x Utilitas x Jumlah mesin dan Operator
................................................... (2.3)
Utilitas merupakan variabel acak karena sebuah mesin dapat saja idle karena rusak atau karena pekerjanya  absen,  atau  karena  tidak  ada pekerjaan  yang  dilakukan.  Efisiensi  ialah
bilangan acak karena tidak dapat menyamaratakan  kecepatan  kerja  satu  pekerja dengan pekerja lainnya.

## 2.5 Theory of Constraints (TOC)
Theory of Constraints (TOC) pertama kali diperkenalkan oleh Goldratt (1985) dalam buku The Goal: A Process of Ongoing Improvement . Buku The  Goal merupakan  suatu  novel  bisnis tentang bagaimana mengatasi hambatan ( barriers )  untuk  menghasilkan  uang  ( making money ).  Teori  ini  menjelaskan  bagaimana memulai  secara  berhasil  dengan  menekankan masalah  produktivitas  dan  mutu  yang  kronis (Widjaja, 2003).
TOC  menantang  manajer  berpikir  kembali beberapa  asumsi  dasar  bagaimana  mencapai tujuan  organisasi  mereka,  tentang  apa  yang dipertimbangkan  manajer  dengan  tindakan yang  produktif,  dan  tentang  tujuan  dari manajemen  biaya.  TOC  memahami  dan mengelola kendala-kendala, kemudian mensubordinasikan  semua  sumber  daya  yang bukan  merupakan  kendala  ( nonconstroing resources )  dari  organisasi  terhadap  kebutuhan dari  kendala  utamanya.  Hasilnya  adalah optimisasi system total dari sumber daya. TOC memberikan  suatu  pandangan  yang  unik  dan fokus dalam  mengidentifikasi produk dan jasa yang akan memaksimalkan nilai tambah kepada pelanggan dan kemampuan organisasi. Konsep TOC  berlaku  bagi  organisasi  besar  dan  kecil, dan  perusahaan-perusahaan  dalam sector usaha.
Langkah-langkah Theory of Constraints (TOC):
Goldratt  telah  mengembangkan  lima  langkah dalam usaha untuk memperbaiki setiap elemen yang  terdapat  di  dalam  sistem.  Lima  langkah tersebut adalah (Dettmer, 1997):
1) Identifikasi kendala sebuah sistem Kendala – kendala ini dapat berupa bentuk material, mesin, orang, tingkat permintaan atau berupa  manajerial.  Sangat  penting  untuk mengidentifikasi kendala dengan baik dan juga membuat  prioritas  berdasarkan  pengaruhnya pada tujuan organisasi.
2) Eksploitasi kendala – kendala yang ada Bagaimana  memanfaatkan  /  mensiasati pembatas (kendala) yang ada untuk memperbaiki  kerja  sistem  lebih  efektif  dan efisien.  Proses  berpikirnya  adalah  lebih  baik berpikir  bagaimana  membuat  sistem  berjalan
baik dengan kendala yang ada, tidak langsung membuang  kendala.  Goldratt  dalam  bukunya memberi  contoh  lebih  baik  menajamkan  mata gergaji  yang  ada  (jikalau  masih  mungkin) daripada  langsung  mengganti  dengan  yang baru.  Jika  kendala  berupa  fisik,  maka  tujuan dalam tahap ini adalah menyiasati kendala agar bekerja  lebih  efektif  lagi,  tapi  jika  kendala berupa  kebijakan  manajerial  maka  kendala ini jangan  disiasati  tapi  harus  dieliminasi  dan diganti  dengan  kebijakan  yang  mendukung perbaikan sistem.
3) Subordinasi
Semua bagian dari sistem yang dipandang non kendala harus diupayakan untuk mendukung secara maksimum keefektifan dari perbaikan  kendala  yang  sudah  ditentukan, bukan memperumit perbaikan kendala. Karena perbaikan throughput perusahaan, maka segala sumber daya yang ada harus disinkronisasikan.
4) Elevasi kendala sistem Jika  perbaikan  kendala  yang  paling  kritis belum  menunjukkan  hasil  (setelah  mengikuti langkah 1–3), maka usaha perbaikan yang keras harus  dilakukan.  Menurut  Goldratt,  saatnya menambah  “kapasitas”  kendala  tersebut. Misalnya,  jika  kendala  berupa  sumber  daya material, mungkin harus dilakukan penambahan shift atau  sub  kontrak.  Jika kendala berupa kualitas bahan baku yang buruk atau suppliers yang tidak bisa diandalkan, maka mungkin  harus  mencari suppliers baru.  Jika kendala  berupa  peraturan  ataupun  kebijakan mungkin harus dilakukan revisi dan penggantian  kebijakan.  Langkah  keempat  ini berusaha  mengatasi  kendala  selangkah  demi selangkah sampai akhirnya kendala ini teratasi dan menjadi non kendala.
5) Kembali ke langkah 1 dan hindari inersia. Jika  sebelum  tiba  pada  langkah  keempat, kendala yang ada sudah berhasil diatasi, maka kembali  ke  langkah  pertama.  Ketika  berhasil mengatasi  kendala  terlemah  dalam  sistem (menjadi  non  kendala),  maka  yang  lain  akan menjadi  yang  paling  lemah  (prinsip  perbaikan terus menerus).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Objek penelitian ini adalah proses pembuatan wooden lunch box di CV Tunas Jaya Abadi yang beralamat di Dusun Srontakan RT 03, Kelurahan Argomulyo, Kecamatan Sedayu, Kabupaten  Bantul,  Yogyakarta.  Perusahaan perlu  melakukan  mengoptimalkan  kapasitas
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
produksi sehingga perusahaan mampu memenuhi jumlah pesanan yang datang.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  proses  produksi  meliputi  jenis produk  dan  jumlah  permintaan,  data  jumlah mesin  yang  digunakan,  data  jumlah  tenaga kerja,  data  jam  kerja,  urutan  stasiun  kerja, waktu penyelesaian produk, dan data kapasitas yang dimiliki oleh lantai produksi.
Langkah-langkah pengolahan data: 1. Menghitung Waktu Standar Tahap  ini  untuk  menghitung  waktu  standar dengan  menghitung  waktu  normal  terlebih dahulu  menggunakan  Persamaan  (1)  lalu menghitung waktu sandar menggunakan Persamaan  (2)  dengan  mempertimbangkan allowance . 2. Menghitung RCCP Tahap  ini  menghitung Rough  Cut  Capacity Planning (RCCP)  untuk  mengetahui  kapasitas yang dibutuhkan.
3. Menentukan Kapasitas yang Tersedia Perhitungan  kapasitas  yang  tersedia  dengan Persamaan (3) 4. Kecukupan Kapsitas Kecukupan  kapasitas  adalah  perbandingan antara kapasitas yang dibutuhkan dan kapasitas yang tersedia apakah cukup atau Tidak. 5. Menghitung Kapasitas Maksimum Menghitung  kapasitas  maksimum  pada  setiap setasiun  kerja  dengan  waktu  7  jam  kerja  (1 shift ). Membuat mapping proses produksi.
6. Melakukan  Pemecahan  Masalah  dengan
Metode Theory of Constraints (TOC).

## 4.   HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan waktu standar (baku)
Perhitungan  waktu  standar  setiap  stasiun kerja digunakan data rating factor dari operator yang  diamati  dan  data allowance .  Penentuan nilai rating factor terlebih dahulu dikelompokkan setiap operasi dari keseluruhan proses  lantai  produksi  berdasarkan  stasiun kerjanya, contoh perhitungan waktu baku pada stasiun kerja 1 (pengupasan).
1) Waktu normal ( Wn )
Perhitungan  mempertimbangkan  faktor penyesuaian westinghouse - Kecepatan kerja
Keterampilan  : Average (D)  = +0,00 Usaha : Average (D)  = +0,00
Kondisi Kerja : Good (C) = +0,02 Konsistensi : Good (C) = +0,01 Jumlah : +0,03 Wn = waktu siklus x rating factor = X x (1+ Rf ) = 2,899 x (1 + 0,03)
= 2,986
2) Waktu standar (Ws) Perhitungan  ini  mempertimbangkan  faktor kelonggaran  ( allowance )  yang  terdapat  pada lampiran.
- Faktor kelonggaran ( allowance ) Tenaga yang dikeluarkan : ringan = 9 % Sikap kerja : berdiri diatas  = 2 % Gerakan kerja : normal = 0 % Kelelahan mata : pandangan yang putus2     = 3 % Temperatur : normal = 0 % Keadaan atmosfer : cukup = 1 % Lingkungan : kebisingan rendah = 0 % Kebutuhan pribadi : = 2 % 17 % Ws = 𝑊𝑛 × 100% 100%−% 𝐴𝑙𝑙𝑜𝑤𝑎𝑛𝑐𝑒 = 2,986 x 100% 100%−17%
= 3,598
Hasil perhitungan waktu standar pembuatan wooden lunch box ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil waktu kerja pembuatan wooden lunch box
SK X Rating factor Allo ( %) Waktu normal Waktu standar 1 2,899 1,03 17 2,986 3,598 2 2,599 1,01 20,5 2,625 3,302 3 9,868 0,96 20,05 9,473 11,849 4 14,611 1,01 22,5 14,757 17,916 5 500,200 1,03 16 515,206 651,874 6 10,326 1,03 16 10,636 12,662 7 1,050 0,99 15 1,040 1,223 8 511,867 1,02 14 522,104 607,098 9 0,322 1,03 13 0,332 0,381 10 0,322 1 13,5 0,322 0,372 11 0,018 1,08 11 0,019 0,022 12 0,319 1,11 11 0,354 0,398 13 0,072 1,06 11 0,076 0,086 14 0,037 1,08 11 0,040 0,045 15 134,167 1 12 134,167 152,463 16 7,143 1,04 14 7,429 8,638
4.2 Perhitungan  kapasitas  dibutuhkan ( capacity requirement )
Perhitungan  kapasitas  yang  dibutuhkan dilakukan untuk mengetahui berapa kapasitas tiap stasiun yang dibutuhkan untuk memproduksi  produk wooden  lunch  box berdasarkan pesanan
sebelumnya.
Perhitungan untuk kapasitas yang dibutuhkan menggunakan persamaan: Diasumsikan  1  gelondong  menghasilkan  5 lembar veneer ,  dari  1  lembar veneer menghasilkan 12 pcs. Capacity  requirement = ∑ 𝑎 𝑘 𝑏 𝑘 𝑛 𝑘=1 untuk semua  i, k.
Kapasitas yang dibutuhkan ( CR ) pada bulan Jan untuk Stasiun Kerja 1 = 3,598 x (516000/60) = 30942,80 menit
4.3 Perhitungan  kapasitas  yang  tersedia ( capacity available )
Kapasitas  yang  tesedia  dihitung  dengan menggunakan persamaan :
CA =  jumlah  hari  kerja  x  waktu  kerja  x utilitas x efisiensi x jumlah mesin Berikut  contoh  perhitungan CA pada  bulan Jan untuk Stasiun Kerja 2 adalah : Kapasitas  yang  tersedia  ( CA )  =  26  x  14  x 0,95 x 0,95 x 1 = 19710,6 menit.

## 4.4 Kecukupan kapasitas
Rekapitulasi stasiun kerja yang
mengalami  kapasitas  Tidak  dan  kapasitas cukup dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Rekapitulasi stasiun kerja kapasitas cukup dan Tidak
SK Per Capacity available Capacity requirement Ketera ngan SK1 Jan 40666,08 30942,80 Cukup Feb 37537,92 28484,17 Cukup Mar 40666,08 31197,66 Cukup April 37537,92 27974,45 Cukup Mei 37537,92 29053,85 Cukup Juni 32845,68 31842,30 Cukup SK2 Jan 19710,60 28400,97 Tidak Feb 18194,40 26144,31 Tidak Mar 19710,60 28634,90 Tidak April 18194,40 25676,46 Tidak Mei 18194,40 26667,19 Tidak
SK Per Capacity available Capacity requirement Ketera ngan Juni 15920,10 29226,58 Tidak SK3 Jan 18280,08 25475,35 Tidak Feb 16873,92 23451,15 Tidak Mar 18280,08 25685,18 Tidak April 16873,92 23031,49 Tidak Mei 16873,92 23920,17 Tidak Juni 14764,68 26215,91 Tidak SK4 Jan 41950,27 18489,31 Cukup Feb 38723,33 17020,20 Cukup Mar 41950,27 18641,60 Cukup April 38723,33 16715,63 Cukup Mei 38723,33 17360,60 Cukup Juni 33882,91 19026,79 Cukup SK5 Jan 27420,12 22424,47 Cukup Feb 25310,88 20642,68 Cukup Mar 27420,12 22609,16 Cukup April 25310,88 20273,28 Cukup Mei 25310,88 21055,53 Cukup Juni 22147,02 23076,34 Cukup SK6 Jan 20975,14 13067,18 Cukup Feb 19361,66 12028,90 Cukup Mar 20975,14 13174,81 Cukup April 19361,66 11813,65 Cukup Mei 19361,66 12269,48 Cukup Juni 16941,46 13447,04 Cukup SK7 Jan 73120,32 315534,00 Tidak Feb 67495,68 290462,50 Tidak Mar 73120,32 318132,88 Tidak April 67495,68 285264,75 Tidak Mei 67495,68 296271,75 Tidak Juni 59058,72 324706,50 Tidak SK8 Jan 21405,38 62651,58 Tidak Feb 19758,82 57673,46 Tidak Mar 21405,38 63167,61 Tidak April 19758,82 56641,40 Tidak Mei 19758,82 58826,92 Tidak Juni 17288,96 64472,85 Tidak SK9 Jan 40666,08 98298,00 Tidak Feb 37537,92 90487,50 Tidak Mar 40666,08 99107,63 Tidak April 37537,92 88868,25 Tidak Mei 37537,92 92297,25 Tidak Juni 32845,68 101155,50 Tidak SK10 Jan 38591,28 191952,00 Tidak Feb 35622,72 176700,00 Tidak Mar 38591,28 193533,00 Tidak April 35622,72 173538,00 Tidak Mei 35622,72 180234,00 Tidak Juni 31169,88 197532,00 Tidak SK11 Jan 32108,08 11352,00 Cukup Feb 29638,22 10450,00 Cukup
SK Per Capacity available Capacity requirement Ketera ngan Mar 32108,08 11445,50 Cukup April 29638,22 10263,00 Cukup Mei 29638,22 10659,00 Cukup Juni 25933,45 11682,00 Cukup SK12 Jan 118263,60 200724,00 Tidak Feb 109166,40 184775,00 Tidak Mar 118263,60 202377,25 Tidak April 109166,40 181468,50 Tidak Mei 109166,40 188470,50 Tidak Juni 95520,60 206559,00 Tidak SK13 Jan 49276,50 44376,00 Cukup Feb 45486,00 40850,00 Cukup Mar 49276,50 44741,50 Cukup April 45486,00 40119,00 Cukup Mei 45486,00 41667,00 Cukup Juni 39800,25 45666,00 Cukup SK14 Jan 32108,08 23220,00 Cukup Feb 29638,22 21375,00 Cukup Mar 32108,08 23411,25 Cukup April 29638,22 20992,50 Cukup Mei 29638,22 21802,50 Cukup Juni 25933,45 23895,00 Cukup SK15 Jan 21189,17 19667,73 Cukup Feb 19559,23 18104,98 Cukup Mar 21189,17 19829,72 Cukup April 19559,23 17781,00 Cukup Mei 19559,23 18467,08 Cukup Juni 17114,33 20239,46 Cukup SK16 Jan 20975,14 5942,94 Cukup Feb 19361,66 5470,73 Cukup Mar 20975,14 5991,89 Cukup April 19361,66 5372,84 Cukup Mei 19361,66 5580,15 Cukup Juni 16941,46 6115,70 Cukup
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  stasiun kerja  2,  3,  7,  8,  9,  10  dan  12  kapasitas  tidak terpenuhi.  Sedangkan  kapasitas  yang  dapat terpenuhi terdapat pada stasiun kerja 1, 4, 5, 6, 11, 13, 14, 15, dan 16.

## 4.5 Perhitungan kapasitas maksimum
Kapasitas maksimum yang dapat dihasilkan pada 1 hari kerja, waktu 7 jam per shift .  Waktu dalam satu shift sama dengan 420 menit dibagi dengan  waktu  perunit  dan  didapat  kasitas maksimum  setiap  stasiun  kerja.  Perhitungan kapasitas maksimum dalam 1 hari dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Kapasitas maksimal tiap stasiun kerja
Stasiun kerja WS (menit) Sat./ Batch Wkt/unit (menit) Kap.max (pcs) 1 3,598 60 0,060 7003 2 3,302 60 0,055 7630
Stasiun kerja WS (menit) Sat./ Batch Wkt/unit (menit) Kap.max (pcs) 3 11,849 240 0,049 8507 4 17,916 500 0,036 11721 5 651,874 15000 0,043 9664 6 12,662 500 0,025 16585 7 1,223 1 1,223 1717 8 607,098 5000 0,121 3459 9 0,381 2 0,191 4406 10 0,372 1 0,372 4513 11 0,022 1 0,022 19228 12 0,398 1 0,398 12668 13 0,086 1 0,086 9795 14 0,045 1 0,045 9354 15 152,463 4000 0,038 11019 16 8,638 750 0,012 36466
Dari  tabel  diatas  dapat  diketahui  kapasitas terbesar  stasiun  kerja  16  ( packing )  sebesar 36.466  pcs,  sedangkan  stasiun  kerja  terkecil terdapat  pada  stasiun  kerja  7  ( bending )  yaitu sebanyak  1.717  pcs.  Untuk  melihat  terjadinya penumpukan atau bottleneck pada stasiun kerja, maka  harus  melihat  proses  produksi  pada pembuatan wooden lunch box ,  proses  produksi dapat dilihat pada Gambar 1.

## 4.6 Pemecahan masalah  dengan  pendekatan
Theory of Constraints (TOC)
Pemecahan masalah dengan metode
pendekatan  TOC  dilakukan  dengan  beberapa langkah, yaitu:
1) Identifikasi kendala-kendala Identifikasi kendala dilakukan dengan mengidentifikasi stasiun kerja yang bottleneck . Dari  gambar  4.2  dapat  dilihat  bahwa  stasiun kerja yang mengalami bottleneck adalah stasiun kerja 7.
2) Mengeksploitasi  kendala-kendala  yang mengikat
Kendala  yang  terjadi  pada  stasiun  kerja  7 diakibatkan  karena  terjadinya  kekurangan kapasitas. Alternatif solusi yang dapat dilakukan  adalah  penambahan shift kerja  dan penambahan mesin.
3) Subordinasi sumber daya
Pada tahap ini melakukan optimasi stasiun kerja bottleneck dengan melakukan beberapa alternatif solusi yaitu:
a) Overtime
Optimasi stasiun kerja bottleneck dengan solusi pertama  yaitu overtime pada  stasiun  kerja  7, dengan menambah waktu kerja 3 jam, sehingga waktu kerja dalam 1 hari 10 jam. Hasil setelah
dilakukan overtime dapat dilihat pada Gambar 2 dan Tabel 4.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Max 7003 Max 7630
Max 8507 Max 11721
Max 9664 Max 16585 Max 1717 10 11 12 13 14 15 16 Max 3459 Max 4406 Max 4513 Max 19228 Max 12668 Max 9795 Max 9354 Max 11019 Max 36466 Terjadi Bottleneck Gambar 1 Mapping (kapasitas maksimum) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Max 7003 Max 7630
Max 8507
Max 11721
Max 9664 Max 16585 Max 2453 10 11 12 13 14 15 16 Max 3459 Max 4406 Max 4513 Max 19228 Max 12668 Max 9795 Max 9354 Max 11019 Max 36466 Terjadi Bottleneck Gambar 2 Mapping (kapasitas maksimum) overtime
Tabel 4 Overtime SK Per Waktu kerja (mnt) Capacity available (menit) Produk (pcs) Produk CA awal (pcs) SK 7 Jan 600 104457,60 170821,9 119575 Feb 600 96422,40 157681,8 110377 Mar 600 104457,60 170821,9 119575 Apr 600 96422,40 157681,8 110377 Mei 600 96422,40 157681,8 110377 Juni 600 84369,60 137971,5 96580 Rata-rata 158776,0 111144
Pada solusi overtime dengan menambah waktu kerja  dari  3  jam  menjadi  10  jam,  kapasitas maksimum  pada  stasiun  kerja  7  semula  1717
pcs  setelah  ditambah overtime menjadi  2453 pcs.  Jumlah  produk  yang  dihasilkan  pada stasiun kerja 7 sejumlah 111144 pcs bertambah menjadi  158776  pcs.  Namun  masih  ada bottleneck dikarenakan kapsitas stasiun kerja 7 sebanyak 2453 pcs sedangkan stasiun kerja 8 sebanyak 3459 pcs.
b) Penambahan shift kerja
Optimasi  stasiun  kerja bottleneck dengan solusi  pertama  yaitu  penambahan shift kerja pada stasiun kerja 7, dari 1 shift menjadi 3 shift kerja.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada Gambar 3 dan Tabel 5.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Max 7003 Max 7630
Max 8507 Max 11721 Max 9664 Max 16585 Max 5151 10 11 12 13 14 15 16 Max 3459 Max 4406 Max 4513 Max 19228 Max 12668 Max 9795 Max 9354 Max 11019 Max 36466
Gambar 3 Mapping (kapasitas maksimum) penambahan shift kerja Tabel 5 Penambahan shift kerja SK Per Waktu kerja (mnt) Capacity available (menit) Produk (pcs) Produ k  CA awal (pcs)
SK 7 Jan 1260 219360,96 358726 119575 Feb 1260 202487,04 331131 110377 Mar 1260 219360,96 358726 119575 Apr 1260 202487,04 331131 110377 Mei 1260 202487,04 331131 110377 Juni 1260 177176,16 289740 96580 Rata-rata 333431 111144
Solusi kedua adalah dengan penambahan shift kerja pada stasiun kerja 7, dari 1 shift menjadi 3 shift kerja. kapasitas maksimum pada stasiun kerja  7  semula  1717  pcs  setelah  dilakukan penambahan shif t  kerja  menjadi  5151    pcs.
Jumlah  produk  yang  dihasilkan  pada  stasiun kerja  7  sejumlah  111144  pcs  bertambah menjadi  333431  pcs.  Alternatif  solusi  yang akan  dipilih  adalah  alternatif  solusi  kedua dengan  tidak  terjadi bottleneck pada  stasiun kerja  7  dan  jumlah  produk  yang  dihaslkan bertambah dua kali lipat menjadi 333431 pcs. Dari  dua  alternatif  solusi  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  alternatif  yang  yang mampu  mengatasi bottleneck pada  stasiun kerja  7  adalah  penambahan shift kerja, kapasitas  tasiun  kerja  yang  sebelumnya  1717 pcs menjadi 5151 pcs.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan analisis yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1) Terdapat 7 stasiun kerja yang kapasitasnya tidak  terpenuhi  dan  9  stasiun  kerja  yang kapasitasnya terpenuhi.
2) Stasiun kerja 7 memiliki kapasitas terkecil dan  stasiun  kerja  16  memiliki  kapasitas terbesar.
3) Mapping kapasitas  maksimal  dapat  dilihat stasiun  kerja  yang  mengalami bottleneck adalah Stasiun Kerja 7,
4) Perbaikan  dengan  penambahan shift kerja menghasilkan pengaruh Stasiun Kerja 7 tidak terjadi bottleneck dengan  hasil  produk  jadi optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Calm, J., 2015, Penerapan Metode Theory of
Constraint untuk Mengoptimalkan Stasiun  Kerja  Bottleneck  di  PT  Asahan Crumb  Rubber ,  Tugas  Akhir  Sarjana Teknik,  Medan,  Universitas  Sumatera Utara.
Dettmer,  W.,  1997, Goldratt’s  Theory  Of Constraint “ A  System  Approach  to Continious  Improvement” ,  USA,  ASQC Quality Press.
Forgarty,  Blackstone,  dan  Hoffmann,  1991,
Production  &  Invetory  Management ,  2 nd Ed,  South  Western  Publishing  Co, Cincinati-Ohi.
Sinulingga,  S.,  2009, Perencanaan  dan Pengendalian  Produksi ,  Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Sutalaksana,  I.,  2006, Teknik  Perancangan Sistem Kerja , Bandung, ITB. Widjaja,  A.,  2003,  “ Theory  Of  Constraint (TOC)  dan Throughput  Accounting “.
Jakarta : Harvarindo.
Wignjosoebroto,  S.,  2000, Ergonomi,  Studi Gerak  dan  Waktu, Surabaya,  Guna Widya.
Wilianto,  Nazaruddin,  dan  Ishak  A.,  2015,
Aplikasi  Theory  of  Constraints  (TOC)
Dalam Upaya Mengoptimalkan Kapasitas  Priduksi  di  PT.  XYZ, ,  Vol  2, No. 2, Juni 2013 pp. 1-6.