Jurnal ASIIMETRIK : Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi Volume 1.1, JANUARI 2019 p-ISSN 772655-186002 Website : http://teknik.univpancasila.ac.id/asiimetrik/ Email : jurnal.asiimetrik@univpancasila.ac.id

## ANALISIS PENGURANGAN WASTE PADA PROSES PERAWATAN KERETA

## Analysis of Waste Reduction in Train Care Process
Ardiansyah Odi 1 , Akhmad Nidhomuz Zaman 1 , Siti Rohana Nasution 2 *, Sambas Sundana 2 1 Teknik Industri, FT UPN ″ Veteran ″ Jakarta,Jl. RS Fatmawati Pondok Labu Jakarta Selatan 12450, Indonesia
2 Teknik Industri, FT Univ. Pancasila, Jl. Srengseng Sawah Jagakarsa, Jakarta Selatan 12640, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 23/02/2019 Direvisi  : 25/02/2019 Disetujui: 25/02/2019

## Abstrak
Tulisan  ini  menjelaskan  tentang  identifikasi waste  pada perawatan kereta  bagian  bogie  dan  memberikan  rekomendasi  perbaikan  yang bertujuan  untuk  mengurangi waste yang  terjadi.  Dengan menggunakan pendekatan lean concept yang lebih dominan ke arah lean  service ,  penelitian  ini  dimulai  dengan  menggambarkan big picture mapping dan pembobotan nilai waste berdasarkan kuesioner menggunakan VALSAT. Waste juga diidentifikasi menggunakan fault tree analysis yang selanjutnya dilakukan perhitungan nilai kritis waste menggunakan  FMEA  kemudian  dilakukan  rekomendasi  perbaikan menggunakan  pendekatan  5W+1H.  Hasil  perhitungan  berdasarkan data yang dikumpulkan, didapatkan bahwa total lead time pengerjaan perawatan  kereta yang  sebelumnya  sebesar  995  menit menjadi  873 menit. Dengan presentase dari value added activity sebesar 93% dan non  –  necessary  value  adding sebesar  7%.  Dan  berdasarkan  analisa FMEA  didapatkan  bahwa waste kritis  yang  diperlukan  perbaikan adalah waste unnecessary motion dengan skor RPN sebesar 140.
Kata Kunci: waste, lean service, VALSAT,FMEA, fault tree analysis.

## Abstract
This paper describes the identification of waste in the maintenance of  bogie  parts  and  provides  recommendations  for  improvements aimed  at  reducing  waste  that  occurs.  By  using  a  lean  concept approach that is more dominant towards lean service, this research begins by describing the big picture mapping and weighting of waste values  based  on  a  questionnaire  using  VALSAT.  Waste  is  also identified  using  a  fault  tree  analysis,  which  then  calculates  the critical value of waste using FMEA and then makes recommendations for  improvements  using  the  5W  + 1H  approach.  Calculation  results based on the data collected, it was found that the total lead time of the  previous  train  maintenance  work  of  995  minutes  became  873 minutes with a percentage of value-added activity of 93% and non- necessary value adding of 7%. And based on the FMEA analysis, it was found  that  the  critical  waste  needed  for  improvement  was  waste unnecessary motion with an RPN score of 140.
Keywords: waste, lean service, VALSAT, FMEA, fault tree analysis.
* Penulis Korespondensi: +62 8161 4008 36 email : siti_rohana@univpancasila.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  yang  didirikan  pasti memiliki tujuan dan visi – misi perusahaan itu sendiri,  untuk  mencapai  tujuan  tersebut tidaklah mudah, karena dipengaruhi berbagai faktor. Salah satu faktor paling penting yang mempengaruhi  pencapaian  tujuan  pada industri  pelayanan  jasa,  adalah  terjadinya pemborosan  ( waste )  yang  menyebabkan waktu  pengerjaan  selama  proses  pelayanan menjadi lebih lama dari ketentuan yang telah ditetapkan.  Dalam  industri  jasa  pengertian waste dapat dipahami sebagai suatu aktivitas yang  tidak  sesuai  dengan  proses  pelayanan konsumen  yang  memberikan  dampak  pada proses lainnya.
PT.  XYZ  adalah  sebuah  industri  jasa dimana objek pengerjaannya adalah perawatan  kereta.   Bila  mengacu  pada peraturan yang ditetapkan  pada perusahaan, lead  time yang  dibutuhkan  satu  rangkaian kereta  untuk  dilakukan  perawatan  paling lama adalah satu bulan atau 30 hari. Namun pada  pelaksanaannya  selalu  terjadi  deviasi dari lead  time tersebut,  atau  dengan  kata lain  terjadi  pemborosan  ( waste )  selama proses perawatan kereta sehingga mengakibatkan  waktu  pengerjaan  melewati dari  jadwal  yang  telah  ditetapkan.  Hal tersebut  dapat  dibuktikan  pada  tabel realisasi  perawatan  kereta  tiap  bulan  yang terjadi pada tahun 2017 sebagai berikut:

## Tabel 1 Realisasi Perawatan Kereta 2017
Berdasarkan permasalahan diatas, dilakukan  identifikasi  dan  minimisasi  dari waste yang  terjadi  pada  proses  perawatan kereta  dengan  menggunakan  pendekatan Lean Service . Identifikasi dilakukan pada ruas perawatan bogie.
Lean Service Lean service
adalah sekumpulan peralatan dan metode yang dirancang untuk mengeliminasi waste ,  mengurangi  waktu tunggu,  memperbaiki  performansi,  dan mengurangi biaya. Menurut sumber lain, lean adalah mengeliminasi waste dan menciptakan customer value , dan terdiri dari beberapa  prinsip  yang  menjadi  landasan filosofinya. (Setyaningsih, 2013)
Lean  service dalam  bidang  pelayanan menyandang prinsip yang sama dengan lean manufacture ,  yaitu  melakukan  perbaikan yang  berkesinambungan  dan  menghilangkan aktivitas non-value adding dan waste .

## Big Picture Mapping
Big  picture  mapping adalah  pemetaan proses  pada  level  tinggi  yang   melingkupi proses  secara  luas  namun  dengan  tingkat kedetailan yang masih rendah. Peta gambar besar  atau Big  Picture  Mapping merupakan sebuah  alat  yang  diadopsi  dari  sistem produksi  Toyota.  Alat  ini  sangat  membantu dalam mengidentifikasi
terjadinya pemborosan  ( waste ).  Pemborosan  dapat diketahui dengan mengetahui aliran fisik dan aliran  informasi  dari  perusahaan  dan menggambarkannya dalam satu kesatuan.
Gambar 1 Simbol – simbol big picture mapping

## Kuesioner
Kuesioner merupakan daftar pertanyaan yang  akan  digunakan  oleh  peneliti  untuk memperoleh  data  dari  sumbernya  secara langsung  melalui  proses  komunikasi  atau dengan  mengajukan  pertanyaan  (Hendri, 2009).  Kuesioner  ini  digunakan  untuk mendapatkan ranking dan  skor  rata-rata waste yang, berikut adalah contoh dari tabel kuesioner:
Tabel 2 Skor Kuesioner No Pemborosan Skor (0-5) 1 Defects (kecacatan)
2 Overproduction (produksi berlebih)
3 Waiting (menunggu)
4 Transportation (transportasi berlebih)
5 Unnecessary inventory (persediaan yang tidak perlu)
6 Motion (gerakan yang tidak perlu)
7 Overprocessing (proses yang berlebih)
Value Stream Analysis Tools (VALSAT) Value  Stream  Analysis  Tools (VALSAT) adalah  alat  yang  berfungsi  untuk  memilih alat  dari  pemetaan  aliran  proses  yang nantinya  akan  digunakan  sebagai  pedoman dalam mengidentifikasi pemborosan ( waste ).
Value stream analysis tools merupakan tools yang  tepat  untuk  memetakan  secara  detail waste pada aliran nilai yang fokus pada value adding process dan non-value adding process . Berikut ini adalah tools yang digunakan pada value stream analysis tools yang ditunjukkan sebagai berikut:
Tabel 3 Value Stream Analysis Tools
Catatan : H : high correlation and usefulness , faktor pengali = 9 ; M : medium correlation and usefulness ,faktor pengali =  6 ; L : low correlation and usefulness , faktor pengali  = 1
Fault Tree Analysis (FTA) Fault  Tree  Analysis merupakan  sebuah analytical  tool yang menerjemahkan secara grafik  kombinasi  –  kombinasi  dari  kesalahan yang  menyebabkan  kegagalan  dari  sistem. Teknik  ini  berguna  mendeskripsikan  dan menilai kejadian didalam system (Ferdiana et al , 2015)
Pohon  kesalahan  adalah  suatu  model grafis yang menyangkut berbagai paralel dan kombinasi percontohan
kesalahan – kesalahan yang akan mengakibatkan kejadian dari  peristiwa  tidak  diinginkan  yang  sudah didefinisi  sebelumnya,  atau  juga  dapat diartikan  merupakan  gambaran  hubungan timbal  balik  yang  logis  dari  peristiwa  – peristiwa dasar yang mendorong. Dibawah ini
merupakan  contoh  dari  penggunaan metode Fault  Tree  Analysis (FTA)  adalah  sebagai berikut:
Gambar 2 Contoh Fault Tree Analysis
Failure Mode Effect Analysis (FMEA) Failure  Mode  Effect  Analysis (FMEA) merupakan suatu prosedur terstruktur untuk mengidentifikasi  dan  mencegah  sebanyak mungkin  mode  kegagalan  yang  terjadi. Kegagalan  adalah  apa  saja  yang  termasuk dalam kecacatan / kegagalan dakam desain, kondisi  di  luar  batas  spesifikasi  yang ditetapkan,  atau  perubahan  –  perubahan dalam produk yang menyebabkan
terganggunya  fungsi  dari  produk  itu. (Marastya, 2018) Metode ini dikembangkan sekitar tahun 1960-an, ketika gerakan mutu mulai timbul. Pemakaian secaran formal dimulai di industri dirgantara pada saat itu, dimana kepedulian terhadap  keselamatan  penerbangan  sangat tinggi. Sasaran awal FMEA adalah mencegah terjadinya kecelakaan.
Menggunakan
FMEA tidak dapat dipisahkan  dari  penggunaan Risk  Priority Number (RPN)  yang  merupakan  hasil perkalian  dari  pembobotan  suatu  mode kegagalan.  Adapun  rumus  dari  RPN  adalah (Adrianto & Kholij, 2015):
(1)

## 2. METODOLOGI
Tahap – Tahap Penelitian Pada penelitian ini, tempat pengambilan data di lakukan di PT. XYZ yang bergerak di sebuah  perusahaan  jasa  yang  bertugas merawat  kereta  yang  bertempat  di  Jawa Barat.  Penelitian  dilaksanakan  pada tanggal 08  Januari  2018  sampai  08  Februari  2018 pada  ruas  pengerjaan  perawatan frame  dan suspensi.
Berdasarkan  pada  latar  belakang penelitian  dan  tinjauan  pustaka  yang  ada, selanjutnya  dilakukan  metode  penelitian dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:

## Gambar 3 Flowchart penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  metode  pengembilan data  terdiri  dari  observasi,  wawancara, pengarsipan  dokumen  serta  pmberian kuesioner (detail dapat dilihat pada tabel 4).
Tabel 4 Metode Pengambilan Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Current Big Picture Mapping (BPM) Dari peta diatas didapatkan total waktu perawatansebesar 995 menit atau 16,6 jam. Dengan total waktu Value Added (VA) sebesar
931 menit, dan total waktu untuk Non-Value Adding (NNVA) adalah sebesar 64 menit.

## Gambar 4 Current big picture mapping

## Skor dan Urutan Waste Tertinggi
Berdasarkan  tabel  5  dapat  dipahami bahwa  skor  rata  –  rata  terbesar  ada  pada waste  unnecessary  inventory dengan  skor sebesar 4,2. Dan skor rata – rata terkecil pada waste waiting yaitu sebesar 2,8.
Tabel 5 Skor dan Ranking Waste
Value Stream Analysis Tools (VALSAT) Berdasarkan  tabel  6,  dapat  dipahami bahwa total skor terbesar dimiliki oleh tools Process Activity Mapping (PAM) dengan total skor  98,4.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut dapat  ditentukan  bahwa tools yang  akan digunakan  untuk  mengidentifikasi value stream adalah Process  Activity  Mapping (PAM),  karena  memiliki  skor  terbesar dibandingkan dengan tools lainnya.

## Tabel 6 Perhitungan VALSAT
Process Activity Mapping (PAM) Pembuatan  PAM  mempertimbangkan beberapa faktor diantaranya aktivitas waktu yang  dibutuhkan,  jarak  perpindahan  pada setiap  aktivitas,  dan  jumlah  operator. Aktivitas dikelompokkan menjadi 5 kategori, yaitu operation (operasi), transportation (transportasi), inspection (inspeksi), storage (penyimpanan),  dan delay (menunggu). Berikut adalah tabel 7, pengelompokkan tiap aktivitas:
Tabel 7 Pengelompokkan aktivitas Aktivitas Jumlah Waktu (menit) Value Stream Operation 60 931 VA Transportation 3 14 NNVA Inspection 4 50 NNVA Storage 0 0 - Delay 0 0 - Total 67 995 Setelah aktivitas yang terjadi
dikelompokkan pada jenis value stream yang sesuai,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan presentase  untuk  melihat  jenis  aktivitas mana  yang  paling  dominan.  Berikut  pada tabel  8  adalah  hasil  perhitungan  persentase pada value stream :
Tabel 8 Total Presentase VA, NNVA, dan NVA Value Stream Banyak Aktivitas Waktu (menit) Presentase VA 60 931 94% NNVA 7 64 6% NVA - - - Total 67 995 100%
Berdasarkan  tabel  8  waktu  yang dibutuhkan  untuk  seluruh  proses  perawatan bogie adalah selama 995 menit dengan total aktivitas  sebanyak  67  aktivitas.  Dari  67 aktivitas  tersebut  terdiri  dari  60  aktivitas bersifat value added dan 7 aktivitas bersifat necessary  non  value  adding dimana  7 aktivitas  tersebut  terdiri  dari  4  aktivitas transportation dan 3 aktivitas inspection .
Analisa VALSAT dengan Tool PAM Setelah dilakukan perkalian antara nilai korelasi  dengan  skor  rata  –  rata  dari waste didapatkan tools terbaik  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi value  stream ,yaitu process  activity  mapping (PAM).  PAM digunakan  untuk  mengetahui lead  time secara detil sehingga dapat mengidentifikasi setiap  jenis  aktivitas  dan  perbaikan  yang diperlukan.  Berikut  adalah  tabel  usulan perbaikan terhadap beberapa aktivitas yang digambarkan pada tabel 9 PAM:
Tabel 9 Usulan Perbaikan pada PAM
No Proses Aktivitas Jenis Aktivit as Waktu Aktivitas (menit) Value Stream Awal  Usulan 1 Investig asi Bogie Ukur diameter roda dan tebal flange O 22 12 VA 2  Cuci Bogie Pindahka n bogie ke tempat pencucia n bogie dengan crane T 5 5 NNVA
Tutup seluruh permukaa n air spring. O 2 1 VA
Siram bogie dengan air bertekan an sampai merata O 5 3 VA Beri soda api yang sebelumn ya sudah dilarutka n dengan air. O 10 5 VA Bilas dengan air bertekan an sampai bersih. O 8 4 VA 3 Operasi Inti Revisi Perangka t Rem O 20 0 10 0 VA
Pada  tabel  10,  usulan  perbaikan  diatas dapat  dilihat  terdapat  perbandingan  waktu aktivitas  pada  awal  dan  setelah  usulan diterapkan. Berikut adalah perbandingan dan presentasetotal  waktu  dari  PAM  awal  dan PAM setelah usulan:
Tabel 10 Perbandingan PAM Awal dan
Usulan Aktivitas Jumlah Waktu (menit) Persentase (%) PAM awa l PAM usula n PAM awa l PAM usula n Operation 931 809 94% 93% Transportatio n 14 14 1% 2% Inspection 50 50 5% 6% Storage 0 0 0 0 Delay 0 0 0 0 TOTAL 995 873 100 % 100% Value Stream Jumlah Waktu (menit) Persentase (%)
PAM awa l PAM usula n PAM awa l PAM usula n VA 931 809 94% 93% NNVA 64 64 6% 7% NVA 0 0 0% 0% Total 995 873 100 % 100%
Pada  tabel  10  waktu value  stream activity mengalami  perubahan  pada value added  activity dari  931  menit  menjadi  809 menit, dengan presentase dari 94 % menjadi 93 %.

## Future Big Picture Mapping (BPM)
Berdasarkan  hasil  pengolahan  BPM diatas  dapat  dipahami total lead time yang dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  satu  kali proses perawatan bogie pada satu keretaadalah  sebesar  873  menit  atau  14,5 jam.  Waktu  tersebut  mengalami  penurunan yang signifikan dimana pada pengerjaan awal sebelum  saran  diterapkan  memiliki  total waktu sebesar 995 menit atau 16,6 jam (lihat gambar 5).
Gambar 5 Future big picture mapping
Analisa Fault Tree Analysis
Dari tabel 5 diketahui terdapat 4 waste yang  terjadi  pada  proses  perawatan  bogie. Dari 4 waste tersebut selanjutnya dilakukan analisis  dengan  pohon  akar  masalah  untuk diidentifikasi penyebab dari waste tersebut. Berikut pada gambar 6, adalah hasil analisis dengan pohon kesalahan:
Gambar 6 Fault tree analysis dari masing – masing jenis waste
Analisa Failure Mode Effect and Analysis Dari  hasil  penjabaran  faktor  penyebab terjadinya waste pada  diagram  FTA  diatas, selanjutnya  dianalisis  dengan  menggunakan metode FMEA untuk mengetahui waste kritis yang  diperlukan  penanganan  secepatnya. Maka  langkah  berikutnya  adalah  penentuan rating terjadinya waste berdasarkan dampak/pengaruh  akibat waste ( Severity) , kemungkinan  terjadinya waste ( Occurance ), dan  deteksi waste ( detection )  seperti  yang diperlihatkan pada tabel 11, 12 dan 13.
Tabel 11 Skala Penilaian Severity Rating Kriteria Deskripsi 1 Tidak ada akibat Pengaruh buruk yang dapat diabaikan 2 Sangat ringan Terjadi waste tetapi tidak berpengaruh pada aktivitas proses 3 Ringan Terjadi waste dan berpengaruh kecil pada aktivitas proses 4 s/d 6 Sedang Pengaruh buruk waste yang moderat (masih berada dalam batas toleransi) 7 Tinggi Pengaruh buruk waste yang tinggi (berada di luar batas toleransi) 8 Sangat Tinggi Pengaruh buruk waste yang tinggi dan berpengaruh pada proses lainnya 9 Berbahaya Akibat yang ditimbulkan berbahaya (berkaitan dengan efektifitas proses perawatan) 10 Sangat Berbahaya Akibat yang ditimbulkan berbahaya (berkaitan dengan berhentinya proses perawatan) Tabel 12 Skala Penilaian Occurence Rating Tingkat Kegagalan Deskripsi 1 Tidak ada Tidak terjadi sama sekali 2 Sangat rendah Terjadi ≤ 1 kali 3 Ringan Terjadi ≤ 3 kali 4 Sedang Terjadi ≤ 5 kali 5 Terjadi ≤ 7 kali 6 Terjadi ≤ 9 kali 7 Tinggi Terjadi ≤ 15 kali 8 Terjadi ≤ 20 kali 9 Sangat Tinggi Sering terjadi 10 Selalu terjadi Tabel 13 Skala Penilaian Detection Rating Degree Deskripsi 1 Hampir pasti Sangat jelas, sangat mudah diketahui 2 Sangat tinggi Mudah diketahui namun membutuhkan analisa 3 Tinggi Membutuhkan analisis pada 1 data lain 4 Sedang Membutuhkan analisis pada 2 data lain 5 Membutuhkan analisis pada 3 data lain 6 Membutuhkan analisis pada 4 data lain Rating Degree Deskripsi 7 &8 Rendah Memerlukan departemen lain untuk menganalisis 9 Sangat rendah Kemungkinan besar tidak dapat dideteksi 10 Hampir tidak mungkin Tidak ada alat kontrol yang bisa digunakan untuk mendeteksi kesalahan
Selanjutnya  langkah  yang  dilakukan yaitu  menghitung  masing  masing bobot  dari mode  kegagalan  sesuai dengan  rating  yang ditampilkan  pada tabel 14 berikut ini:
Tabel 14 Usulan Perbaikan Dengan FMEA Waste S O D RPN Usulan Perbaikan Unnece ssary Motion 7 5 4 140 • Adanya penambahan display memberi informasi  letak suku cadang • Penambahan beberapa alat kerja • Rotasi posisi dilakukan hanya pada beberapa pengerjaan yang tidak terlalu membutuhkan pemahaman tingkat tinggi Inappro priate Process ing 4 4 4 64
• Perencanaan jadwal perawatan kereta harus berkaitan dengan ketersediaan komponen / suku cadang
• Penambahan beberapa alat kerja Waitin g
7 3 3 63
•  Penambahan beberapa alat kerja •  Perencanaan jadwal perawatan kereta harus berkaitan dengan ketersediaan komponen / suku cadang Unnece ssary Invento ry 8 1 3 24 •   Merencanakan pemesanan komponen (suku cadang) lebih akurat untuk mengantisipasi keterlambatan barang •  Komunikasi antar ruas perlu ditingkatkan
Berdasarkan tabel 14, waste kritis yaitu unnecessary motion dengan nilai RPN sebesar 140.  Prioritas  kedua  yaitu inappropriate processing , selanjutnya waiting , dan terakhir unnecessary  inventory .  Berdasarkan waste kritis  tersebut  maka  dilakukan  identifikasi usulan  perbaikan  menggunakan  5  W  +  1  H sebagai berikut :
a. Apa saja kegagalan yang terjadi ( What ) ?
Waste yang  terjadi  yaitu  pekerja memerlukan  waktu  lebih  lama  untuk mencari  suku  cadang  yang  dibutuhkan, pada proses perawatan terkadang pekerja bolak  –  balik  ruang  kerja  dengan  ruang bogie  karena  beberapa  alat  tertinggal, dan  pekerja  harus  berjalan  ke  ruas  lain untuk mengambil alat yang dipinjam atau untuk meminjam.
b. Kapan  biasanya waste tersebut  terjadi ( When )? Terjadi  pada  hampir  seluruh  proses perawatan  bogie,  misalnya  adalah pembongkaran frame dengan bogie.
c. Siapa pekerja yang kemungkinan terlibat ( Who ) ?
Pekerja dari ruas bogie, pneumatic, dan body.
d. Dimana waste tersebut terjadi ( Where ) ? Di Departemen Overhaul e. Kenapa waste tersebut  terus  berulang ( Why ) ? Waste  unnecessary  motion disebabkan oleh  3 faktor,  yaitu parts,  human  error, dan tools .  Tiga  faktor  tersebut  secara rinci  dapat  dijabarkan  bahwa  tidak adanya display mengenai  lokasi  suku cadang  secara  rapih,  ketelitian  pekerja pada  saat  bekerja  terkadang  teralihkan karena kelelahan dan mengobrol, terkadang  terdapat  pekerja  yang  belum ahli untuk menyelesaikan pekerjaan, dan terakhir karena minimnya alat kerja.
f. Bagaimana  cara  meminimisasi waste tersebut ( How ) ?
1) Pertama,  dari  pihak  manajemen Overhaul  harus  memberikan display yang  memberikan  informasi  letak tiap  suku  cadang.  Dengan  adanya display , pekerja tidak akan kesulitan untuk  mengambil  suku  cadang  yang telah disediakan.
2) Rotasi  posisi  dilakukan  hanya  pada beberapa  pengerjaan  yang  tidak terlalu  membutuhkan  pemahaman tingkat tinggi, sehingga pekerja yang baru pertama kali mengerjakan ruas bogie  tidak  akan  kesulitan  untuk menyelesaikan  pekerjaannya,  dan
juga tidak akan mengganggu pekerja lain untuk membantunya.
3) Penambahan pekerja pada beberapa aktivitas perawatan dibutuhkan karena beban kerja yang cukup besar sehingga menyebabkan pekerja mudah  lelah  dan  lepas  dari konsentrasi.
4) Penambahan  beberapa  alat  kerja sehingga  pekerja  antar  ruas  tidak perlu  membuang  waktu  untuk berjalan ke ruang kerja ruas lainnya.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  identifikasi  tingkat waste dengan  kuesioner, waste kritis  yang  sering terjadi  adalah waste  unnecessary  motion (gerakan yang tidak perlu)dengan skor rata- rata 3,4. Selanjutnya yaitu waste inappropriate  processing (proses  yang  tidak sesuai)  dengan  skor  rata-rata  3.  Kemudian yang  ketiga waste  waiting (menunggu) dengan  skor  rata-rata  2,8. Waste urutan keempat  yaitu unnecessary  inventory (persediaan  yang  tidak  perlu)  dengan  skor rata-rata  2,6.  Kemudian  dilakukan  analisis FMEA  didapatkan waste kritis  yang  dominan untuk  dilakukan  penanganan  yaitu waste unnecessary motion dengan nilai RPN sebesar 140. Usulan  perbaikan  untuk  meminimisasi waste yang  dominan  dilakukan  melalui  dua pendekatan,  yaitu  dengan tool  process activity  mapping (PAM)  dan  dengan menggunakan analisis 5W + 1H.
Process Activity Mapping (PAM)
a) Penambahan  satu  pekerja  pada  proses investigasi  bogie  dengan  waktu  siklus menjadi 12 menit.
b) Penambahan dua pekerja dan penambahan alat  mencuci  bogie  waktu siklus menjadi 18 menit.
c) Penambahan  pekerja  sebanyak  dua orang pada proses revisi perangkat rem, waktu  siklus  menjadi  100  menit  per kereta.
Dari  usulan  perbaikan  tersebut  maka didapatkan  total  waktu  pengerjaan  ( value stream ) dari seluruh proses perawatan bogie adalah  sebesar  809  menit  dari  yang sebelumnya  931  menit.  Dengan  pembagian presentase value added activity (VA) sebesar 93% dan non – necessary value added activity (NNVA) sebesar 7%.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrianto,  W  &  Kholil,  M.  2015. Analisis Penerapan  Lean  Production  Process untuk  Mengurangi  Lead  Time  Process Perawatan Engine (Studi kasus PT. GMF AEROASIA) .  Jurusan  Teknik  Industri. Universitas Mercubuana. Jakarta. Jurnal Optimasi  Sistem  Industri  Vol.14  No.2, 299 – 309. Ferdiana,  T.  Dan  Priadythama,  I.  2015. Analisis  Defect  Menggunakan  Metode Fault  Tree  Analysis  (FTA)  Berdasarkan Data  Ground  Finding  Sheet  (GFS)  PT. GMF AEROASIA . Jurusan Teknik Industri. Universitas Sebelas Maret. Surakarta. Hendri,  John.  2009. Merancang  Kuesioner . Riset Pemasaran. Universitas Gunadarma Marastya, Avinda S. 2018. Analisis Pemborosan Dengan Lean Manufacturing Proses Produksi Kacang Shanghai Di Pt. Abc, Tulungagung, Jawa Timur . Jurusan Teknik Industri. Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta. Jakarta. Setyaningsih,  Ira.  2013. Analisa  Kualitas Pelayanan Rumah Sakit Terhadap Pasien Menggunakan Pendekatan Lean SERVPERV  (Lean  Service  dan  Service
Performance) . Prodi Teknik Industri. UIN Sunan  Kalijaga.  Spektrum  Industri  Vol. 11, No. 2, 117 – 242.