## Pemetaan Pemborosan (Waste) Dalam Proses Produksi Pada Seksi Painting Plastic (Studi Kasus Perusahaan Otomotif)
Chrinadio Chrisna, Ahmad Program Studi Teknik Industri Tarumanagara Jln. S Parman, Grogol Jakarta. Indonesia 11440 chrinadio@gmail.com

## (Makalah: Diterima Agustus 2018, dipublikasikan November 2018)
Intisari - Proses pengecatan adalah salah satu proses yang sangat penting dalam industri otomotif sepeda motor, Salah satu permasalahan  dalam  proses  pengecatan  adalah  terjadinya  pemborosan  dalam  penggunaan  material  cat  dan  thinner  atau biasa disebut sebagai overkuota, hal ini disebabkan oleh adanya waste dalam proses pengecatan. Untuk mengurangi waste yang terjadi digunakan metode VSM (Value Stream Mapping) yang bertujuan untuk menggambarkan aliran produk mulai dari masuknya bahan baku sampai produk jadi. Pengidentifikasian waste diawali menggunakan metode Waste Assessment model (WAM) untuk mengetahui persentase waste yang terjadi. Waste yang diidentifikasi adalah 3 jenis waste dengan bobot terbesar, yaitu defect (30,1%), motion (16,1%), dan waiting (13,1%). Selanjutnya dilakukan pemilihan detailed mapping tools menggunakan VALSAT (Value Stream Analysis Tools). Tools yang dipilih merupakan 2 tools dengan nilai terbesar. Analisis terhadap waste defect dilakukan  dengan  menggunakan  diagram  pareto  menunjukkan  reject  yang paling dominan  adalah kotor, meler, dan tipis, sehingga dilakukan analisis lebih lanjut untuk meminimasi defect difokuskan kepada ketiga reject tersebut menggunakan p chart, fishbone diagram, dan FMEA (Failure Method Effect Analysis). Usulan yang diberikan untuk mengurangi  waste  adalah  penggantian  SOP,  perbaikan  stasiun  kerja,  dan  pembuatan  checksheet  dan  form  pengambilan material. Setelah usulan diterapkan didapatkan peningkatan PCE sebesar 17% dan pengurangan nilai Manufacturing Lead Time sebesar 26,15%.
Kata kunci: waste, PCE, WAM, VALSAT, FMEA
Abstract  - The  painting process is one  of the very important  processes in the  automotive  motorcycle industry. One of the problems in the painting process is the occurrence of waste in the use of paint materials or ussualy  referred as overquota, which is caused  by the presence of waste in the  painting process. The  VSM (Value Stream  Mapping)  method was used to reduce the waste that occurs, identifying waste begins using the Waste Assessment model (WAM) to determine the percentage of waste. The identified wastes  are 3 types  of waste with the greatest weight, namely  defect (30.1%),  motion (16.1%), and waiting  (13.1%).  Next  is  the  selection  of  detailed  mapping  tools  using  VALSAT  (Value  Stream  Analysis  Tools).  The  tools chosen are 2 tools with the greatest value. Analysis of waste defect using Pareto diagram shows the most dominant rejects are dirty, saggy, and thin, so further analysis is focused on the three rejects using p chart, fishbone diagram, and FMEA (Failure Method  Effect  Analysis)  .  The  proposals  given  to  reduce  waste  are  replacing  SOPs,  repairing  work  station,  and  making checksheets  and  material  collection  forms.  After  the  proposal  is  applied,  it  is  found  that  PCE  increases  by  17%  and  the reduction in Manufacturing Lead Time value by 26.15%
Keywords: Waste, Process Cycle Efficiency, Waste Assessment Model, VALSAT, FMEA
I. PENDAHULUAN Dalam usaha peningkatan kualitas diperlukan pengendalian  kualitas  untuk  mewujudkan  produk  yang berkualitas  dengan  harga  yang  lebih  murah  dan  yang  paling penting adalah kecepatan dalam menghasilkan produk sehingga sampai  ke  tangan  konsumen  tepat  waktu.  Perbaikan  kualitas dan  percepatan  proses  terhadap  sistem  produksi  secara menyeluruh harus dilakukan jika perusahaan ingin mewujudkan  target  terciptanya  produk  berkualitas  yang  baik dalam  waktu  yang  relatif  singkat.  Namun  terdapat  sebagian cacat dan pemborosan yang tidak bisa hilang, serta kecepatan produksi  yang  susah  ditingkatkan.  Sehingga  untuk  mencapai tujuan  yang  diinginkan  maka  perusahaan  harus  lebih  efisien dalam keseluruhan proses produksi [1].
Peningkatan  produktivitas  akan  tercapai  bila  adanya perampingan  operasi  yang  dapat  mengidentifikasi  lebih  dini pemborosan  pada  saat  produksi,  hal  ini  dikarenakan  upaya mengeliminasi waste diyakini mampu menstimulasi keunggulan  bersaing  perusahaan  terutama  pada  peningkatan produktivitas  dan  kualitas  [2].  Pemborosan (waste) di  lantai adalah  kelebihan  produksi  ( overproduction) ,  gerakan  yang tidak  berguna  ( unnecessary  motion) ,  transportasi  yang berlebihan  ( excessive transportation) ,  cacat  ( defect) ,  proses yang tidak tepat ( inapproriate processing ) [2]. Persediaan yang tidak  penting (unnecessary  inventory), dan  Waktu  tunggu ( waiting) adalah hal yang tidak diinginkan oleh perusahaan [3]. Maka  pemborosan  haruslah  diminimasi  atau  bahkan dihilangkan dalam proses produksi.
Pada proses pengecatan terdapat permasalahan dalam pemakaian  cat  dan  thinner  yang  melebihi  standar  perusahaan pada setiap bulannya atau disebut dengan over kuota . Sehingga perusahaan harus mengeluarkan dana berlebih untuk membeli persediaan  cat  dan  thinner,  namun    ada  kemungkinan  terjadi pemborosan lainnya selain daripada penggunaan material yang berlebih,  oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah: mengetahui waste yang  terjadi  pada  divisi painting  plastic di perusahaan  otomotif,  meneliti  dan  mencari  tahu  penyebab pemborosan  ( waste )  dan  faktor  -  faktor  pemborosan  ( waste ) produksi  yang  menyebabkan  divisi painting  plastic belum berjalan dengan baik dan efektif, lalu memberikan usulan untuk memperbaiki  sistem  kerja  dan  proses  produksi  yang  belum berjalan secara efektif dan efisien serta membuat future value stream mapping .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Lean Manufacturing
Lean  manufacturing merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  menciptakan aliran lancar produk sepanjang proses value stream (v alue stream process) , lean adalah suatu upaya  terus-menerus  untuk  menghilangkan  pemborosan ( waste ) dan meningkatkan nilai tambah ( value added ) produk (barang dan/atau jasa) agar memberikan nilai kepada pelanggan ( customer value ) [1]. Berdasarkan konsep lean manufacturing diharapkan  dapat  memperbaiki  sistem  produksi  serta  dapat
meningkatkan  produktivitas  dengan  cara  menghilangkan pemborosan dan secara tidak langsung dapat menurunkan biaya produksi [4].

## B. Value Stream Mapping
Value  Stream  Mapping  adalah  suatu  metode  untuk memahami  proses  aktual  memproduksi  barang  dengan memetakan baik aliran material dan juga aliran informasi [5]. Menggunakan value stream  mapping berarti memulai dengan gambaran  besar  dalam  menyelesaikan permasalahan  bukan hanya pada proses-proses tunggal dan melakukan peningkatan secara  menyeluruh  dan bukan  hanya  pada  proses-proses tertentu saja [6].
Metode ini dikembangkan dari alur material dan informasi Toyota. value  stream  mapping dapat  digunakan  agar  setiap orang  yang  terlibat  dalam  proses  produksi  dapat  memahami situasi yang ada dalam proses produksi [7].

## C. Value Stream Mapping Analysis  Tools
1) Process Activity Mapping Process activity mapping memberikan gambaran aliran fisik dan informasi, waktu yang diperlukan untuk setiap aktivitas, jarak yang ditempuh dan tingkat persediaan produk dalam setiap  tahap  produksi.  Kemudahan  identifikasi  aktivitas terjadi karena adanya pergolongan aktivitas menjadi 5 jenis yaitu operasi, transportasi, inpeksi, delay , dan penyimpanan.
2) Supply Chain Response Matrix
Merupakan sebuah grafik yang menggambarkan hubungan antara  inventory  dengan lead  time yang  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  kenaikan  atau penurunan  tingkat  persediaan  dan  panjang lead  time pada tiap  area  dalam supply  chain .  Dari  fungsi  yang  diberikan, selanjutnya  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan manajemen  untuk  menaksir  kebutuhan  stok  apabila dikaitkan pencapaian lead time yang pendek.
3) Production Variety Funnel Production variety funnel merupakan alat yang berasal dari disiplin  ilmu  manajemen  operasi  dan  telah  pernah diaplikasikan  pada  industri  tekstil.  Metode  ini  berguna untuk  mengetahui  pada  area  mana  terjadi bottleneck dari input bahan  baku,  proses  produksi  sampai  pengiriman  ke konsumen.    Selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  perbaikan kebijakan inventory ,  dalam  bentuk  bahan  baku,  produk setengah jadi atau produk jadi.
4) Quality Filter Mapping Q uality Filter Mapping adalah hasil identifikasi menunjukkan  adanya  3  jenis defect dari  kualitas  yaitu  (1) produk defect (2) scrap  defect (3) service  defect.  Product defect merupakan  cacat  fisik  produk  yang  tidak  berhasil diseleksi  pada  saat  proses  inspeksi  sehingga  lolos  ke konsumen.  Untuk  memaparkan  permasalahan  kualitas  di
atas  terutama  untuk  cacat  maka quality  filter  mapping menggunakan  data  cacat  produksi  yang  digunakan  umtuk mengetahui  persen  cacat  tersebut.  Dari  persen  cacat  akan terlihat  jelas  apakah  jumlah  cacat  melewati  batasan  yang ditetapkan perusahaan.
Persen cacat produksi = Jumlah Cacat Total Produksi …(1)
5) Demand Amplification Mapping
Demand  amplification  mapping adalah  alat  yang  sering digunakan  pada  disiplin  ilmu  sistem  dinamik  yang menunjukkan  bahwa  jika  permintaan  dikirim  dari serangkaian  persediaan  yang  dimiliki  menggunakan pengendalian stock  order ,  akan  memperlihatkan  adanya amplifikasi  dari  variasi  permintaan  akan  meningkat  untuk setiap  transfer.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengaturan persediaan  sangat  penting  dalam  mengantisipasi  adanya perubahan  permintaan.  Alat  ini  dapat  digunakan  sebagai dasar  pengambilan  keputusan  dan  analisis  kedepan  untuk mendesain  konfigurasi  aliran  nilai,  mengatur  fluktuasi permintaan sehingga permintaan yang ada dapat dikendalikan.
6) Decision Point Analysis
Alat decision  point  analysis ini  sering  digunakan  pada pabrik yang berkarakteristik produk jadinya relatif beragam dari  jumlah  komponen  yang  terbatas,  seperti  industri elektronik  dan  rumah  tangga.  Akan  tetapi  pada perkembangannya juga digunakan pada industri lain. Titik keputusan  adalah  dimana  tarikan  permintaan  aktual memberikan  cara  untuk  mendorong  adanya  peramalan. Adanya  informasi  titik  keputusan  akan  berguna  untuk mengerti  dimana  terjadinya  kekeliruan  penentuan  titik keputusan.
7) Physical Structure
Alat  ini  berguna  untuk  mengetahui  fakta  apa  yang  terjadi pada aliran rantai pasok secara keseluruhan dan mengetahui level  dari  industrinya.  Adanya  pengetahuan  dari  alat  ini, akan sangat berguna mengapresiasikan seperti apa industri manufaktur  sekarang,  mengerti  bagaimana  perusahaan beroperasi dan dapat memperhatikan  secara langsung area mana perlu perhatian khusus untuk dikembangkan.

## D. Perhitungan Nilai PCE
Setelah melakukan pemetaan dengan menggunakan VSM, maka selanjutnya melakukan identifikasi dengan analisa value added dan non  value  added yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  dan    mengeliminasi  proses  yang  tidak dibutuhkan  dan  tidak  memberikan  nilai  tambah  untuk pelanggan.  Lalu  dilakukan  perhitungan proces  cycle  effiency menggunakan rumus :
PCE = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑎𝑑𝑑𝑒𝑑 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑖𝑚𝑒 ………………(2)

## E. Waste Assesment Model
Waste  assessment  model merupakan  suatu  model  yang dikembangkan  untuk  menyederhanakan  pencarian  dan permasalahan waste dan mengidentifikasi untuk mengeleminasi waste [8].  Model  ini  menggambarkan hubungan antara 7 waste (O: overproduction, P: processing, I: inventory, T: transportation, D: defect ,  W: waiting ,  dan  M: motion ).

## F. Fishbone Diagram
Fishbone  diagaram adalah  salah  satu  metode  dari Seven Quality  Tools yang  digunakan  untuk  mencari  penyebab  dari timbulnya  suatu  masalah  dilantai  produksi.  Metode  ini membagi  masalah  terdiri  dari  sebab  dan  akibat  yang  dimana terdiri  dari  beberapa  faktor:  1.  Mesin,  2.  Manajemen,  3. Material, 4. Manpower , 5. Lingkungan, 6. Measurement , dan 7. Metode
G. FMEA ( Failure Method Effect Analysis ) FMEA merupakan suatu teknik yang mengidentifikasi bentuk - bentuk kesalahan potensial dari suatu produk selama siklus  hidupnya,  pengaruh  kesalahan  tersebut,  dan  kritisnya pengaruh  kesalahan  produk  tersebut  dalam  fungsionalitas produk,  FMEA  memberikan  informasi  untuk  prediksi realibilitas, dan desain produk dan proses [9].
FMEA  membantu  menemukan  masalah-masalah potensial  dalam  produk  lebih  dini  dan  dengan  demikian menghindari  perubahan  atau  pengerjaan  ulang  pada  tahap akhir. Dalam proses FMEA, fungsi - fungsi produk dievaluasi secara  hati-hati,  dan  kesalahan-kesalahan  potensial  harus disebutkan.  Menggunakan FMEA tidak dapat dipisahkan dari penggunaan Risk  Priority  Number (RPN)  yang  merupakan hasil perkalian dari pembobotan atau pemberian rating terhadap suatu mode kegagalan [10].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut ini adalah langkah - langkah yang dilakukan untuk penelitian secara keseluruhan yang dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian IV. HASIL & PEMBAHASAN
A. Identifikasi Pemborosan
Identifikasi  pemborosan  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan konsep waste assessment model . Proses identifikasi pemborosan dilakukan dengan cara wawancara dan menyebarkan  kuesioner  pembobotan  dengan  pihak  yang terlibat dalam proses pembuatan sepatu. Wawancara dilakukan untuk mengetahui persepsi terhadap pemborosan dan keterkaitan  antar  pemborosan.  Sedangkan  penyebaran kuesioner dilakukan untuk mendapatkan bobot dari pemborosan tersebut.
B. WRM ( Waste Relationship Matrix ) Waste relationship matrix dibuat dengan cara memberikan kuisioner  kepada  pakar,  yaitu section  head  painting  plastic kemudian  dilakukan  pengolahan  data.  Berdasarkan  tingkat keterkaitan  antar  pemborosan  tersebut  dibuat Waste Relationship Matrix (WRM) yang dapat dilihat pada Tabel 1. Pada  Tabel  2  dijelaskan waste  relationship  value .  Jenis pemborosan yang terdapat pada kolom paling kiri menyatakan “ from ”  sedangkan  baris  paling  atas  menyatakan  “ to ”.  Huruf dalam matrix yang melambangkan tingkat keterkaitan tersebut dikonversi  ke  dalam  bentuk  angka  untuk  didapatkan  bentuk persentasenya.  WRM  dikonversi  ke  dalam  bentuk  angka dengan bobot acuan A=10, E=8, I=6, O=4, U=2, dan X=0.
Tabel 1. Waste Relationship Matrix F/T O I D M T P W O A O E O O X O I O A E U I X X D E E A E A X A M X U E A X A A T U U I E A X E P U U E A X A A W O I A X X X A
Tabel 2. Waste Relationship Value
Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2,  didapatkan  bahwa nilai from dan to paling besar adalah defect , yaitu 21,8% untuk from defect yang  berarti  bahwa  apabila  pemborosan defect terjadi, maka akan memiliki pengaruh yang cukup besar untuk menyebabkan  pemborosan  lain  dan to  defect 20,3%  hal  ini mengindikasikan  bahwa  pemborosan defect merupakan pemborosan yang paling banyak diakibatkan oleh pemborosan yang lain.
O 10 4 8 4 4 0 4 34 12.78 I 4 10 8 2 6 0 0 30 11.28 D 8 8 10 8 10 0 10 54 20.30 M 0 2 8 10 0 10 10 40 15.04 T 2 2 6 8 10 0 8 36 13.53 P 2 2 8 10 0 10 10 42 15.79 W 4 6 10 0 0 0 10 30 11.28 Skor 30 34 58 42 30 20 52 266 1 % 11.28 12.78 21.80 15.79 11.28 7.52 19.55 1 F/T
Skor % O I D M T P W

## .
C. WAQ ( Waste Relationship Questionnaire ) WAQ merupakan kuesioner penilaian yang terbagi dalam dua  jenis  kelompok  pertanyaan  yaitu  from  dan  to.  Kelompok pertanyaan from diisi bila waste tersebut dapat mempengaruhi atau  menghasilkan  pemborosan  lainnya  dan  kelompok pertanyaan to diisi bila pemborosan tersebut dapat dipengaruhi atau  dihasilkan  oleh  pemborosan  lainnya.  Kuisioner  WAQ diberikan  kepada  5  pakar  yang  mengerti  mengenai  proses produksi painting plastic , yaitu section head, foreman, planner, QCL, MTC. Hasil perhitungan WAQ dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Rekapitulasi Waste Assessment Quistionnaire
Tabel 3 merupakan rekapitulasi WAQ untuk menentukan jenis  pemborosan  yang  terjadi  dalam  proses painting  plastic berdasarkan  jumlah  persentase  terbesar.  Berdasarkan  tabel  3 dapat disimpulkan bahwa terdapat 3 jenis pemborosan dengan bobot terbesar, yaitu defect dengan persentase sebesar 30,33%, motion dengan persentase sebesar 16,09%, dan waiting dengan persentase sebesar 13,7%.
D. VALSAT ( Value Stream Mapping Analysis Tools )
Setelah  mendapatkan  hasil  akhir  dari  proses  pembobotan dengan  menggunakan  WRM  dan  WAQ,  langkah  selanjutnya yang  dilakukan  adalah  pemilihan  detail  mapping  tools  yang tepat  sesuai  dengan  jenis  pemborosan  yang  terjadi  pada perusahaan dengan menggunakan VALSAT yang dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4 Hasil Pembobotan VALSAT
Konsep  VALSAT  digunakan  dalam  pemilihan  tools dengan cara mengalikan hasil pembobotan pemborosan dengan skala yang ada pada tabel VALSAT. Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat ada 2 tools yang memiliki bobot terbesar, yaitu Process Activity  Mapping (PAM)  menempati  urutan  pertama  dengan total skor 510,18 dan Quality Filter Mapping menempati urutan kedua dengan total skor 290,61 sehingga alat yang digunakan
untuk menganalisis pemborosan secara terperinci adalah PAM dan QFM.
E. PAM ( Process Activity Mapping )
Penggambaran PAM bertujuan untuk mengetahui proporsi dari kegiatan yang bernilai tambah maupun kegiatan yang tidak bernilai  tambah.  Peta  ini  juga  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  pemborosan  yang  terjadi  pada value  stream dan  mengoptimalkan  proses  agar  lebih  efektif  dan  efisien dengan  cara  merancangnya  lebih  sederhana.  Ringkasan  hasil process activity mapping dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Ringkasan Perhitungan Process Acivity Mapping Kegiatan Jumla h Waktu (detik) Persentase % Operation 43 8287,844 38% Transportation 13 524,38 2% Inspection 13 173,13 1% Storage 2 520,17 2% Delay 12 12074,385 56% Total 83 21715,099 Klasifikasi Jumla h Waktu (detik) Persentase % Value Added 44 8260,764 38% Necesarry Value Added 25 1187,04 5% Non Value Added 15 12330,955 57% Total 83 21715,099
Berdasarkan  Tabel  5  waktu  proses  produksi painting plastic adalah  selama  21715,099  detik.  Total  aktivitas  dalam proses ini sebanyak 83 aktivitas. Dari 83 aktivitas yang ada, 43 aktivitas merupakan aktivitas operasi, 13 aktivitas transportasi, 13 aktivitas inspeksi, 2 aktivitas storage, dan 12 aktivitas delay. Dari 83 aktivitas yang ada, 44 aktivitas diantaranya merupakan aktivitas  yang  memberikan  nilai  tambah  (VA)  dengan  total waktu 8260,764 detik atau 38% dari total waktu. 25 diantaranya merupakan  aktivitas  yang  tidak  bernilai  tambah  namun dibutuhkan (NNVA) dengan total waktu 1187,04 detik atau 5% dari total waktu. 15 aktivitas diantaranya adalah aktivitas yang tidak  bernilai  tambah  (NVA)  dengan  total  waktu  sebesar 12330,955 detik atau 57% dari total waktu.

## F. Perhitungan Manufacturing Lead Time
Perhitungan manufacturing  lead  time dilakukan  untuk mengetahui  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan pengecatan  pada  1 part plastik  dari  masuknya  bahan  baku hingga  seluruh  proses  selesai.  Perhitungan  dilakukan  dengan cara  menjumlahkan  seluruh  waktu  kegiatan operation, transportation,  inspection, dan delay .  Sehingga  didapatkan manufacturing lead time sebesar  21023,406 detik
O I D M T P W Total Skor (Yj) 1.63 1.58 1.51 1.49 1.72 1.30 1.37 10.59 Pj Faktor 144.16 144.16 442.65 237.44 152.64 118.72 220.48 1460.23 Hasil Akhir (Yj Final) 234.34 227.90 668.19 354.53 262.36 153.90 301.73 2202.94 Hasil Akhir (%) 10.64 10.35 30.33 16.09 11.91 6.99 13.70 100 Peringkat 5 6 1 2 4 7 3 Pemborosan (Waste) Bobot PAM SCRM PVF QFM DAM DPA PS O 10.64 10.64 31.91 0.00 10.64 31.91 31.91 0.00 I 10.35 31.04 93.11 31.04 0.00 93.11 31.04 10.35 D 30.33 30.33 0.00 0.00 272.98 0.00 0.00 0.00 M 16.09 144.84 16.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 T 11.91 107.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 11.91 P 6.99 62.88 0.00 20.96 6.99 0.00 6.99 0.00 W 13.70 123.27 123.27 13.70 0.00 41.09 41.09 0.00
510.18 264.38 65.69 290.61 166.11 111.02 22.25 1 3 6 2 4 5 7 Total Peringkat

## G. Pembuatan Current State Value Stream Map
Setelah  dilakukan  perhitungan  PAM  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  pemetaan  proses  produksi dengan  cara  membuat current  state  value  stream  map , kemudian  mengisi data  box dan  waktu  berdasarkan perhitungan  PAM.  Gambar current  state  value  stream  map dapat dilihat pada lampiran
H. Perhitungan PCE ( Process Cycle Eficiency )
PCE = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐴𝑑𝑑𝑒𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑒𝑎𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝑥 100%
= 8258,411 21643,576 x 100%
= 38%
Nilai  PCE  yang  diperoleh  menunjukkan  efisiensi  dari proses painting plastic adalah sebesar 38%. PCE yang didapat sudah mencakup tindakan perbaikan terhadap reject . Nilai PCE yang  didapat  lebih  dari  30%  hal  ini  menunjukkan  proses produksi painting plastic masuk ke dalam kategori lean , namun perusahaan  tetap  menginginkan  adanya  peningkatan  yang berkesinambungan  dalam  proses  produksi  demi  tercapainya keefektifan  dan  keefesienan.  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan tindakan perbaikan dan peningkatan kualitas proses produksi.

## I. Quality Filter Mapping
Quality  filter  mapping digunakan  untuk  mengetahui apakah  reject  melebihi  batas  ambang  yang  ditetapkan  oleh perusahaan.   Dalam proses produksi painting plastic terdapat 2  macam reject ,  yaitu  total reject atau  jumlah reject yang didapat dari produksi dan reject buffing atau reject in process merupakan reject yang  bisa  diperbaiki  menggunakan  kertas amplas  dan  mesin buffing .  Perusahaan  menetapkan  standar reject sebesar 6,67%. Quality filter mapping dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Quality Filter Mapping
Dari data yang ada pada bulan Februari hingga Juli 2018, menunjukkan bahwa reject total dan reject buffing mengalami penurunan  secara  konsisten,  namun  nilainya  masih  melebihi ambang  maksimal  dari  toleransi  yang  diberikan  perusahaan.
Dengan  demikian  perusahaan  harus  melakukan  perbaikan untuk  mengurangi  terjadinya  cacat  dalam  proses  produksi produksi painting plastic . J. Pareto Diagram
Diagram pareto ini dibuat untuk melihat jenis -jenis cacat terbesar yang nantinya akan ditindak lanjuti sebagai penyebab cacat  yang dominan, dengan  prinsip 80% cacat terbesar  yang ditangani  akan  mempengaruhi  20%  jenis  cacat  sisanya. Sehingga dengan menangani secara serius jenis cacat terbesar itu,  maka  jenis  cacat  yang  lainnya  juga  akan  teratasi.  Berikut ini merupakan diagram pareto dari jenis cacat di proses painting plastic  pada  bulan  Januari  sampai  Juli  2018.  Diagram  pareto untuk jenis reject dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram Pareto Jenis Reject
Dari diagram pareto di atas, dapat dilihat bahwa jenis cacat terbesar pada bulan Januari sampai Juli adalah jenis cacat kotor. Tetapi jika dilihat dari segi presentase, 80% cacat terbesar ada 3 jenis, yaitu : Kotor, Tipis, dan Meler. Maka, ketiga jenis cacat itu  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  pengolahan  data selanjutnya.

## K. Pembuatan Peta Kendali
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  peta  kendali  untuk melihat  apakah  proses  produksi  yang  ada  sudah  masuk  ke dalam  batas  control  atau  keluar  dari  batas  kontrol.  Jika  ada proses yang keluar dari batas kontrol, maka tugas selanjutnya adalah  mencari  penyebab  masalah  dari  proses  tersebut.  Peta kendali yang cocok digunakan pada kasus yang ada ini adalah peta kendali atribut dengan jenis p, karena jumlah sampel yang diambil berbeda setiap minggunya. Peta kendali P untuk proses produksi painting plastic dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Peta Kendali P Dari  Gambar  di  atas,  dapat  terlihat  jelas  bahwa  banyak sekali  proses  pengecatan  part  plastic  pada  bulan  Juli  hingga Juni 2018 yang di luar batas kendali. Dari 42 hari kerja, hanya terdapat  12  minggu  kerja  yang  sudah  masuk  ke  dalam  batas kendali. 30 minggu kerja sisanya masih memiliki proses yang tidak sesuai dengan apa yang diharapkan.
L. Analisis Kestabilan Proses
Analisis kestabilan proses dilakukan berdasarkan pengolahan data yang dilakukan menggunakan peta kendali p. Dari  peta  kendali  p  tersebut  diketahui  bahwa  proses painting plastic tidak  stabil,  sehingga  ada  data  proporsi  cacat  yang berada di luar batas kendalinya.
Pada part plastik  yang  masuk  ke  dalam  proses painting plastic terdapat  30  titik  data  di  luar  batas  kendali  baik  atas maupun bawah. Hal ini berarti proses yang berlangsung pada ke  tiga  puluh  hari  tersebut  tidak  berada  dalam  pengendalian statistical sehingga  perlu  diambil  tindakan  korektif  untuk memperbaiki proses yang ada.

## K. Fishbone Diagram
Ketidakmampuan  proses  yang  dibuktikan  dengan  nilai kapabilitas  proses  yang  belum  maksimal  tidak  lepas  dari persoalan  cacat  yang  timbul  pada output .  Dengan  demikian sangat penting bagi perusahaan untuk melakukan pengendalian terhadap  persoalan reject ini  dengan  menemukan  penyebab utamanya.  Jika  penyebab  utama  cacat  dapat  teridentifikasi, maka hampir dari seluruh masalah cacat itu dapat dihilangkan dengan jalan memusatkan perhatian pada penyebab - penyebab utama tadi.
Selanjutnya  guna  mengidentifikasi penyebab utama dari jenis reject kotor yang merupakan reject dominan, digunakan teknik perbaikan kualitas berupa diagram sebab-akibat ( cause- and-effect  diagram )  atau  lebih  dikenal  dengan  diagram fishbone . Penyebab cacat yang paling sering terjadi pada part plastik di proses painting plastic adalah reject kotor, tipis, dan meler.  Diagram  fishbone  untuk  cacat  kotor,  tipis,  dan  meler yang sering terjadi tersebut dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
Gambar 5 Fishbone Reject Tipis dan Meler
Gambar 6 Fishbone Reject Kotor Dari  3  jenir reject hanya  dibuat  2 fishbone diagram dikarenakan reject tipis dan meler mempunyai penyebab yang sama.
M. FMEA ( Failure Method Effect Analysis ) Seksi painting  plastic telah  melakukan  pengendalian kualitas  terhadap  semua  hal  yang  berkaitan  dengan  kegiatan produksi. Mulai dari bahan baku, produk setengah jadi hingga produk  jadi.  Tingkat reject yang  tinggi  berpengaruh  terhadap jumlah produksi yang dapat dihasilkan karena dengan adanya reject yang  tinggi  diperlukan  waktu  lebih  untuk repairmen dalam melakukan pekerjaannya. Metode FMEA ( Failure Mode and  Effect  Analysis )  digunakan  untuk  mengetahui  nilai  RPN ( Risk Priority Number) dari masing - masing penyebab reject . Metode  FMEA  sendiri  merupakan  pendekatan  sistematik yang  menerapkan  suatu  metode  pentabelan  untuk  membantu proses  pemikiran  yang  digunakan  oleh engineer untuk mengidentifikasi  mode  kegagalan  potensial  dan  efeknya. Dalam  membuat  tabel  FMEA  terdapat  kriteria  pembobotan yang terdiri dari severity , occurance , dan detection berdasarkan
41 37 33 29 25 21 1 7 1 3 9 5 1 0.1 4 0.1 3 0.1 2 0.1 1 0.1 0 0.09 0.08 0.07 0.06 0.05 Sample Pr op or tio n _ P=0.07191 UCL=0.07795 LCL=0.06586 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 P Chart of Total Reject Tests performed with unequal sample sizes
potensi efek kegagalan, penyebab kegagalan dan proses kontrol untuk menghasilkan nilai RPN.
Berikut  penjabaran  setiap  akar  permasalahan  serta rekomendasi  yang  didapatkan  oleh  penulis  berdasarkan  hasil brainstorming dengan section head divisi painting plastic dan divisi  QCO  ( Quaity  Control  Operation )  untuk  mengurangi/ menghilangkan  akar  permasalahan  pada  ketiga  jenis reject , yaitu  kotor,  tipis  dan  meler. Tabel  analisis  masing  -  masing reject dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Hasil Analisis FMEA
Potential Failure mode Potential causes RPN Reject Kotor Adanya kontaminan pada cat dan thinner 96 Adanya kontaminan pada part plastik 72 Proses sanding tidak optimal 84 Proses wipping tidak optimal 108 Proses air blow tidak optimal 96 Proses rinsing meninggalkan bekas 36 Sirkulasi udara dalam spray booth tidak baik 96 Terjadinya overspray pada part plastic 144 Operator tidak menggunakan APD standar 42 Alat spray gun berkerak 72 Pompa dan selang berkerak 72 Suhu dalam spray booth terlalu tinggi 54 Tingkat kelembapan pada spray booth terlalu tinggi 96 Spray gun tidak seimbang saat digunakan 162 Sirkulasi udara dalam spray booth tidak baik 48 Udara pada spray booth mengandung debu kotoran 36 Reject Meler dan Tipis Jarak spray gun dengan part plastik tak sesuai standar 96 Viskositas cat tidak sesuai standar 216
Pengecatan tidak merata pada part plastic 144 Thinner terlalu cepat kering 180 Spray gun tidak seimbang saat digunakan 96 Tekanan angin pada spray booth terlalu rendah 90 Sirkulasi udara dalam spray booth tidak baik 48 Suhu dalam spray booth terlalu tinggi 54 Terjadinya overspray pada part plastik 96
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa 3 penyebab cacat  potensial  dengan  nilai  RPN  terbesar  untu reject kotor adalah spray  gun tidak  seimbang  saat  digunakan,  terjadinya overspray pada part plastik, dan proses wipping tidak optimal. Sedangkan 3 penyebab cacat potensial untuk jenis reject meler dan  tipis  adalah  viskositas  cat  tidak  sesuai  standar,  thinner terlalu  cepat  kering,  serta  pengecatan  yang  tidak  merata  pada part plastik.

## N. Usulan Perbaikan
Setelah  mengetahui  penyebab  -  penyebab  dari  terjadinya waste pada  proses  produksi painting  plastic ,  langkah selanjutnya  adalah  mencari  solusi  yang  potensial  untuk mengurangi pemborosan. Usulan perbaikan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Usulan Perbaikan Untuk Mengurangi Waste No  Permasalahan Usulan Perbaikan Output 1 Viskositas cat tidak sesuai standar Pihak mixing langsung mengantar hasil mixing ke pada lini produksi Melakukan pergantian SOP mixing 2 Spray gun tidak seimbang saat digunakan Operator melakukan pergantian dan pembersihan aircap setiap
1 jam
Melengkapi SOP
Sprayer 3 Proses wipping tidak optimal Operator membilas kain lap setelah pengelapan 10 hanger Melengkapi SOP Wipping
4 Thinner terlalu cepat kering Membuat jadwal untuk melakukan perbaikan pendingin ruangan Tidak ada, karena perusahaan masih mempertimbangkan usulan perbaikan 5 Suhu dalam
spray booth
terlalu tinggi

## ………………………………………………..
22 Area Stasiun Kerja Loading tidak rapih Merapihkan stasiun kerja loading Memberikan desain stasiun kerja yang lebih rapih 23 Adanya proses yang tidak terdata secara lengkap Mengusulkan pembuatan form data Membuat checksheet dan formulir pengambilan material
Usulan  perbaikan  telah  dikonsultasikan  dengan section  head painting  plastic ,  dan  dapat  disimpulkan  dari  13 usulan  perbaikan. 8  usulan  dapat  dilaksanakan  dan diimplementasikan  di  masa  yang  akan  datang,  2  usulan dipertimbangkan,  dan  3  usulan  ditolak  karena  tidak  bisa dilaksanakan.
O. Analisa Usulan Perbaikan
Setelah usulan dilaksanakan maka diharapkan waste pada proses  produksi  bisa  dikurangi,  efisiensi  proses  produksi meningkat dan mengurangi lead time . Ringkasan perbandingan waktu sebelum dan sesudah dilakukan perbaikan dapat dilihat Tabel 8.
Tabel 8 Ringkasan Perbandingan Waktu No Kategori Sebelum Sesudah Persentase Perubahan 1 Value added 8197,104 detik 8171,544 detik -0,31 % 2 Necessary Non Value Added 1187,04 detik 1192,72 detik 0,48 % 3 Non Value Added 12330,955 detik 6189,26 detik -49,81% 4 Operation -0,64% 5 Transportation -4,87% 6 Inspection -36,33% 7 8 9 10 11 Storage Delay Lead Time Manufacturing Lead Time PCE 38% 55% 0,00% -48,74% -24,23% -26,15% 17,00%
P. Pembuatan Future State Value Stream Map
Setelah  dilakukan  perhitungan  PAM  perbaikan  maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pemetaan  proses produksi dengan cara membuat future state value stream map , kemudian  mengisi data  box dan  waktu  berdasarkan perhitungan PAM perbaikan. Gambar future state value stream map dapat dilihat pada lampiran
V. KESIMPULAN
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode waste assessment model menunjukkan bahwa terdapat 3 jenis waste dengan bobot tertinggi pada proses produksi painting plastic , yaitu defect dengan persentase sebesar 30,33%, motion dengan persentase  sebesar  16,09%,  dan waiting dengan  persentase sebesar 13,7%. Setelah itu dilakukan perhitungan bobot untuk menentukkan jenis tools VALSAT yang akan digunakan, tools yang  terpilih  adalah Process  Activity  Mapping (PAM) menempati  urutan  pertama  dengan  total  skor  510,18  dan Quality Filter Mapping menempati urutan kedua dengan total skor 290,61 sehingga alat yang digunakan untuk menganalisis pemborosan  secara  terperinci  adalah  PAM  dan  QFM.  Hasil perhitungan  PAM  menunjukkan  waktu  proses  produksi painting plastic sebesar 21715,099 detik, kemudian persentase VA  ( value added)  adalah  38%,  persentase  NNVA  ( necessary value  added )  adalah  5%,  dan  persentase  NVA  ( non  value added ) adalah 57% .Selanjutnya adalah menghitung nilai PCE dengan hasil 38%
Dari  diagram  pareto  dapat  dilihat  bahwa  jenis  cacat terbesar pada bulan Januari sampai Juli adalah Kotor sebanyak 45,7%,  Tipis  sebanyak  27,6%,  dan  Meler  sebanyak  18,1%. Maka,  ketiga  jenis  cacat  itu  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam pengolahan data selanjutnya. Pengolahan data lanjutan adalah menggunakan p chart untuk menganalisa kestabilan proses dan fishbone untuk  mengetahui  penyebab  dari  ketiga reject tersebut,  kemudian  penyebab reject diproses  dengan menggunakan  metode  FMEA  untuk  mengetahui  penyebab reject dengan nilai RPN terbesar.
Setelah  mengetahui  penyebab-  penyebab  dari  terjadinya waste pada  proses  produksi painting  plastic ,  langkah selanjutnya  adalah  mencari  solusi  yang  potensial  untuk mengurangi  pemborosan  dan  melakukan  konsultasi  terhadap usulan  yang  direkomendasikan  adalah  mengubah  dan melengkapi  SOP  untuk  stasiun  kerja mixing,  wipping, dan sprayer , membuat checksheet serta form pengamblan material, kemudian mendesain area stasiun kerja bagian loading menjadi lebih  rapih.  Usulan  tersebut  diterima  oleh  bagian  produksi maka langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan ulang data  dengan  menghilangkan waste yang  diusulkan  untuk diperbaiki dengan hasil Berdasarkan hasil perhitungan setelah diberikan  usulan  perbaikan  waktu  proses  produksi painting plastic berkurang  sebesar  24,23%.  Hasil  perhitungan menunjukkan  adanya  penurunan  persentase  nilai  VA( value added ) sebesar 0,31%,  penngkatan persentase NNVA sebesar 0,48%,  dan  penurunan  persentase  NVA( non  value  added ) sebesar  49,81%.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan  PCE  dan didapatkan  kenaikan  nilai  efisiensi  menjadi  55%  atau mengalami kenaikan sebanyak 17%.

## REFERENSI
1. Gaspersz,  Vincent, Continuos  Cost  Reduction  Through  Lean-Sigma Approach . PT. Gramedia Pustaka Utama : Jakarta, 2006.
2. Shingo, S. A Study of the Toyota Production System from an Industrial Engineering , Viewpoint, Productivity Press, Cambridge, MA, 1989.
3. Hines,  P,  and  N.  Rich. The  Seven  Value  stream  Mapping  Tools. Manufacturing  Operations  and  Supply  Chain  Managemen:  Lean Approach .  David  Taylor  and  David  Brunt  (editor).  Thomson  Learning, London, 2001..
4. Fernando,  dan  Noya.  Optimasi  lini  produksi  dengan  value  stream mapping dan value stream analysis tools. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , Vol. 13, No.2, , pp 125-133, 2014 5. Rother, M and Jhon Shook. Learning to See: Value Stream Mapping to Create Value and Eliminate Muda . USA: The Learn Enterprise Institute, Inc. 1999. 6. M.L. George. Lean Six Sigma: Combining Six Sigma Quality with Lean Production Speed, McGraw-Hill Companies Inc. US, 2002. 7. Saputra., Penurunan Waste Proses Produksi Produk RJK di Departemen DEW PT. X dengan Value Stream Mapping , Jurnal Titra , Vol. 1,  No. 2, pp.  233–240.2013.
8. Rawabdeh,  I.  A.  A  model  for  the  assessment  of  waste  in  job  shop environments. International  Journal  of  Operations  &  Production Management . Vol 25 Issue 8, pp 800-822, 2005 9. S.N.  Waghmare.  "Failure  Mode  Effect  Analysis  and  Total  Productive Maintenance : A Review", International Journal Of Innovative Research In Advanced Engineering , Vol 1, Issue 6, pp 183-184, 2014. 10. L.J. Susilo dan V.R. Kaho . Manajemen Risiko berbasis ISO 31000  untuk industri non perbankan , Penerbit PPM, Jakarta, 2010.
11. P.  Moengin.  Polynomial  Penalty  Method  for  Solving  Linear Programming  Problems  on IAENG  International  Journal  of  Applied Mathematics , 40(3), pp. 167-171, 2010. 12. P.  Moengin.  Model  of  integrated  production-inventory-distribution system: The case of billet steel manufacturing. Proceedings of the World Congress on Engineering 2015 WCE 2015 , London, July 1 - 3, 2015. 13. P. Moengin, W. Septiani and S. Herviana. A Discrete-event Simulation Methodology to Optimize the Number of Beds in Hospital. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2014 , San Francisco, 22-24 October, 2014.
14. R.  Fitriana,  P.  Moengin  dan  M.  Riana.    Information  system  design  of inventory  control  spare  parts  maintenance  (valuation  class  5000)  (case study: plant kW). Proceeding of iMEC-APCOMS, 2015 .

## Lampiran 1 Current State Value Stream Map

## Lampiran 2 Future State Value Stream Map