Identifikasi Waste Pada Proses Produksi Key Set Clarinet Dengan Pendekatan Lean Manufacturing
Dana Marsetya Utama 1 , Shanty Kusuma Dewi 2 , Veronika Indah Mawarti 3
Abstract.  This  study  discusses  lean  manufacturing  concept  to  identify  waste  in  Key  Set  Clarinet production  process  at  Yamaha  Musical  Products  Indonesia,  Ltd.  The  lean  manufacturing  concept  is done intially by big picture mapping, waste assessment  model (WAM), value  stream  mapping (VSM) and  cause  and  effect  diagram  respectively.  The  results  show  that  the  dominant  waste  is  defect (26.04%), motion (19.34%), inventory (19.22%), and waiting (13.91%).
Keywords . cause effect diagram, lean manufacturing, value stream mapping,  waste assessment model. .
Abstrak.  Artikel  ini  menjelaskan  pendekatan    konsep  manufaktur  ramping  untuk  mengidentifikasi waste pada proses produksi Key Set Clarinet di PT. Yamaha Musical Products Indonesia. Pendekatan konsep manufaktur ramping dimulai dengan melakukan big picture mapping dilanjutkan dengan waste assessment  model  (WAM),  value  stream  mapping  (VSM)  serta  diagram  sebab  akibat.  Hasil menunjukan  bahwa  waste  dominan  adalah  cacat  (26.04%),  pergerakan  (19.34%),  persediaan (19.22%), dan menunggu (13.91%).
Kata  kunci.  diagram  sebab  akibat,  manufaktur  ramping,  value  stream  mapping,    waste  assessment model.
.

## I. P ENDAHULUAN
1
Pada era globalisasi saat ini, persaingan dalam dunia  industri  menjadi  semakin  ketat  dan  kuat terutama  pada  perusahaan  manufaktur.  Oleh karena  itu,  suatu  industri  dituntut  untuk  selalu menjadi yang terdepan dalam persaingan industri agar  tidak  ditinggalkan  oleh customer -nya.  Hal ini  membuat  perusahaan  manufaktur  berlomba- lomba  untuk  memberikan  layanan  yang  terbaik pada customer .  Pada  hakikatnya,  perusahaan manufaktur  menggunakan  material  yang  cukup banyak dan tentunya hal ini akan mengakibatkan
1
1 Dana Marsetiya Utama, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang, Indonesia.
(email: dana@umm.ac.id).
2 Shanty Kusuma Dewi, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang, Indonesia.
3 Veronika Indah Mawarti, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang, Indonesia.
Diajukan: 19-02-2016     Diperbaiki: 03-05-2016 Disetujui: 16-06-2016
perusahaan tersebut mempunyai waste (pemborosan)  yang  tidak  sedikit  dalam  proses produksi. Waste pada  umunya  terdiri  dari  tujuh jenis  yaitu overproduction (produksi  berlebihan), waiting (menunggu), motion (pergerakan), transportation (transportasi), unneccessary process (proses  yang  tidak  perlu), inventory (persediaan)  dan defect (cacat)  (Hines  &  Rich, 1997).
Penelitian  dilakukan  di  PT.  Yamaha  Musical Products  Indonesia  (YMPI)  yang  berlokasi  di Bangil,  Jawa  Timur,  adalah  sebuah  perusahaan manufaktur yang memproduksi alat musik tiup di bawah  naungan  Yamaha  Corporation  Japan. Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  tidak tercapainya target produksi Key Set Clarinet yang telah  ditentukan  oleh  pihak Production  Control . Total  permintaan  produksi  selama  6  bulan mencapai  25,099 Key  Set Clarinet,  sedangkan aktual  produksi  hanya  mencapai  23,960 Key  Set Clarinet.  Jumlah  aktual  produksi  sudah  termasuk kerja lembur ( overtime ) yang dilakukan pada hari Sabtu  dan/atau  Minggu.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  optimalisasi  pada  sistem  produksi Key Set Clarinet  pada  lini  produksi Band  Instrument Initial  Process 2  untuk  meningkatkan  efisiensi dan efektivitas proses produksi.
Metode  yang  dapat  digunakan  perusahaan
untuk mengatasi masalah yaitu dengan menggunakan konsep lean manufacturing . Secara terminologi lean berarti  rangkaian  aktivitas  atau solusi  untuk  mengeliminasi waste ,  mereduksi operasi non-value added (NVA) dan meningkatkan operasi value added (VA) (Wee & Wu,  2009). Lean  manufacturing didefinisikan sebagai suatu pendekatan sistemik dan sistematik untuk mengidentifikasi dan menghilangkan pemborosan  ( waste )  atau  aktivitas-aktivitas  yang tidak bernilai tambah ( non-value adding activities )  melalui  peningkatan  terus-menerus ( radical  continuous  improvement )  dengan  cara mengalirkan  produk  ( material , work-in-process , output )  dari  informasi  menggunakan  sistem  tarik ( pull  system )  dari  internal  dan  eksternal  untuk mengejar keunggulan dan kesempurnaan (Gaspersz  &  Fontana,  2007).  Sedangkan  metode yang  dibutuhkan  untuk  mengidentifikasi waste adalah  dengan  menggunakan waste  assessment model (WAM)  yang  terdiri  dari seven  waste relationship (SWR), waste  relationship  matrix (WRM)  dan waste  assessment  questionnaire (WAQ)  (Rawabdeh,  2005).  WAM  mampu memberikan  kontribusi  untuk  mencapai  hasil yang  akurat  dalam  mengidentifikasi waste (Mughni,  2012;  Rochman,  dkk.,  2014).    Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pendekatan  konsep lean  manufacturing yang diharapkan pada hasil akhirnya dapat mengidentifikasi waste yang  paling  dominan terhadap proses produksi, serta untuk meminimasi waste yang  ada  pada  lini  produksi Band  Instrument  Initial  Process 2 Key  Set Clarinet  di  YMPI  guna  meningkatkan  nilai tambah ( value added ).

## II. M ETODOLOGI
Proses  pengidentifikasian waste pada  proses produksi Key  Set Clarinet  di  YMPI  dilakukan melalui  tiga  tahapan,  yaitu:  (1) value  stream mapping dengan  menggunakan big  picture mapping, (2)  WAM,  dan  (3)  pemilihan detail mapping dengan value  stream  analysis  tools (VALSAT).
Big  picture  mapping merupakan  sebuah  alat yang  digunakan  untuk  menggambarkan  suatu sistem  secara  keseluruhan  beserta  aliran  nilai ( value  stream )  yang  terdapat  di  perusahaan (Hines  &  Taylor,  2000).  Sehingga  nantinya diperoleh  gambaran  mengenai  aliran  informasi
dan  aliran  fisik  dari  sistem yang  ada, mengidentifikasi  dimana  terjadinya waste ,  serta menggambarkan lead  time yang  dibutuhkan  dari masing-masing karakteristik proses yang terjadi.
WAM dimulai dengan mengungkapkan definisi  dari  setiap  jenis waste ,  kemudian membentuk  WRM  yang  mengklasifikasikan kekuatan waste relationship dengan menggunakan  skala  mulai  dari  sangat  lemah hingga  sangat  kuat.  Selanjutnya  penggunaan WAQ  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi dan  mengalokasikan waste yang  terjadi  pada  lini produksi. Hal ini memungkinkan untuk menentukan peringkat waste dengan menggabungkan  WRM  dan  hasil  dari  WAQ (Rawabdeh, 2005).
WAQ  terdapat  delapan  tahapan  perhitungan skor waste untuk  mencapai  hasil  akhir  berupa peringkat dari waste , yaitu sebagai berikut:
1) Mengelompokkan  dan  menghitung  jumlah pertanyaan kuesioner berdasarkan jenis pertanyaan.
2) Melakukan pembobotan untuk tiap jenis waste pada tiap jenis pertanyaan kuesioner berdasarkan bobot dari WRM
3) Menghilangkan  pengaruh  variasi  jumlah pertanyaan untuk tiap jenis pertanyaan dengan membagi  bobot  setiap  baris  dengan  jumlah pertanyaan  yang  dikelompokkan  ( N i )  untuk setiap pertanyaan dengan menggunakan persamaan berikut (Rawabdeh, 2005):
   K K i K j j N W S 1 , ...(1)
dimana:
S j =  skor waste W j =  bobot hubungan dari tiap jenis waste K =  nomor  pertanyaan  (berkisar  antara  1 sampai 68) N i =  jumlah pertanyaan yang dikelompokkan 4) Menghitung  jumlah  skor  ( S j )  berdasarkan persamaan  (1)  dan  frekuensi  ( F j )  dari munculnya  nilai  pada  tiap  kolom waste dengan mengabaikan nilai 0 (nol)
5) Memasukkan  nilai  dari  hasil  kuesioner  (nilai rata-rata jawaban) ke dalam tiap bobot nilai di tabel dengan menggunakan persamaan berikut:
i K j K K K j N W X s , 1     ...(2)
Utama, dkk./ Identifikasi Waste Pada Proses Produksi ....
dimana: s j =  total untuk nilai bobot waste X K =  nilai  dari  jawaban  tiap  pertanyaan kuesioner (1, 0.5, atau 0)
6) Menghitung  jumlah  skor  ( s j )  berdasarkan persamaan  (2)  dan  frekuensi  ( f j )  untuk  tiap nilai bobot pada kolom waste.
7) Menghitung  indikator  awal  untuk  tiap waste ( Y j ) dengan menggunakan persamaan berikut:
j j j j j F f S s
Y   ...(3)
dimana:
Y j =  faktor  indikasi  awal  dari  setiap  jenis waste f j =  frekuensi dari munculnya nilai pada tiap kolom waste dengan  mengabaikan  nilai 0 (nol) (frekuensi untuk s j ) F j =  frekuensi dari munculnya nilai pada tiap kolom waste dengan  mengabaikan  nilai 0 (nol) (frekuensi untuk S j ) 8) Menghitung  nilai final  waste  factor ( Y jfinal ) dengan memasukkan faktor probabilitas pengaruh  antara  jenis waste ( P j )  berdasarkan total  " from "  dan  " to "  pada  WRM.  Kemudian
memprosentasekan bentuk Y jfinal yang diperoleh  sehingga  bisa  diketahui  peringkat level  dari  masing-masing waste . Y jfinal dapat dihasilkan  dengan  menggunakan  persamaan berikut:
j j j j j j j j P F f S s P Y Y      ...(4)
dimana:
Y j =  faktor akhir dari setiap jenis waste P j =  probabilitas pengaruh antar jenis waste Value  stream  analysis  tool  ( VALSAT) digunakan  dalam  pemilihan detail  mapping  tool berdasarkan waste yang  telah  didefinisikan sebelumnya. Detail  mapping ini  merupakan pemetaan  aliran  nilai  secara  detail  yang difokuskan  pada value  adding  activity sehingga dapat  diidentifikasikan waste yang  terjadi  serta penyebabnya.  Terdapat  tujuh  macam detail mapping  tool ,  diantaranya:  (1) process  activity mapping, (2) supply chain matrix, (3) production variety  funnel, (4) quality  filter  mapping, (5) demand amplification mapping, (6) decision point analysis, dan  (7) physical  structure (Hines  & Rich, 1997).
Buffing/ Tumbling YCJ Order Production Control BI Production Production Planning Working Day Production Capacity WH Raw Material MC : 10 units MP : 5 men CT : 678 s AT : 55800 s Sanding MC : 2 units MP : 2 men CT : 412 s AT : 55800 s Spot MC : 1 unit MP : 1 man CT : 300 s AT : 55800 s Flux Boiling MC : 1 unit MP : 1 man CT : 293 s AT : 55800 s Burner MC : 1 unit MP : 1 man CT : 1615 s AT : 55800 s Cuci Asam MC : - MP : 1 man CT : 163 s AT : 55800 s Kensha MC : 5 units MP : 5 men CT : 577 s AT : 55800 s Soldering PHS MC : - MP : 1 man CT : 102 s AT : 55800 s Kensha MC : 5 units MP : 5 men CT : 1173 s AT : 55800 s Soldering HSA MC : - MP : 1 man CT : 259 s AT : 55800 s Kensha RM Key Set CL F G K ey S et C L I I FG Key Set CL WIP Order for 6 Months 3 Days Before the Month of Production 573 s 412 s 836 s 300 s 1668 s 293 s 45 s 1615 s 908 s 163 s 348 s 577 s 295 s 102 s 67 s 1173 s 108 s I 678 s 4880 s 28.5 m 16 m 0 m 21 m 141 s 259 s 294 s 12.5 m
4 m
14 m
14 m
3 m 3 m 3 m 3 m 0 m 135 s WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP Total CT                                       5572        seconds Lead Time Producition               15870       seconds Total Distance                               122          meters
Total Man Power per Shift            16             men
Keterangan: MC      : Machine MP      : Man Power CT       : Cycle Time AT       : Available Time 4 hours 93 minutes Daily Production Planning for a Month Keterangan: : Manual Information : Pull Arrow (Kanban) : Push Arrow (Shipment) : Physical Stream Arrow
Gambar 1. Big picture mapping pada lini produksi Band Instrument Initial Process 2 Key Set Clarinet

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  aliran  informasi  dan  aliran  fisik pada  lini  produksi Band  Instrument  Initial Process 2 Key Set Clarinet, maka dapat dibuat big picture  mapping untuk  memperoleh  gambaran dimana waste yang terjadi, serta menggambarkan lead  time yang  dibutukan  dari  masing-masing karakteristik  proses  yang  terjadi. Big  picture mapping untuk  lini  produksi Band  Instrument Initial  Process 2 Key  Set Clarinet  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 menunjukan bahwa dalam memproduksi  dua  jenis key sekaligus  (sebagai sample yaitu  CL  250 Key 1A  dan  CL  250 Key 2A)  yang  dilakukan  oleh  operator  memiliki lead time yang  sangat  panjang  dan work  in  process (WIP) yang cukup besar. Total lead time produksi sebesar  15,870  detik  atau  4.4083  jam  dan  total jarak tempuh proses adalah 122 meter. Hal inilah yang menyebabkan terdapat penumpukan material  di store WIP,  terutama  saat  menjelang jam  kerja  di  tiap shift akan  berakhir  dan  juga menjadi  penyebab  tidak  tercapainya  target produksi.

## Seven waste relationship
Perhitungan keterkaitan antar waste dilakukan secara  diskusi  dengan  Ketua-ketua  Kelompok lantai  produksi Key  Set Clarinet.  Setelah  tiap bobot ditotal, maka selanjutnya ditentukan tingkat keterkaitannya.  Hasil  dari  skor  dan  tingkat keterkaitan antar waste pada proses produksi Key Set Clarinet dapat dilihat pada Tabel 1.

## Waste relationship matrix (WRM)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  keterkaitan waste pada  Tabel  1  di  atas,  maka  dapat  dibuat WRM  proses  produksi Key  Set Clarinet  yang dapat dilihat pada Tabel 2 dan waste matrix value pada Tabel 3.
Tabel 1.  Tabulasi keterkaitan antar waste Key
Set Clarinet No. Tipe Pertanyaan Total Skor Tingkat Keterkaitan 1 O – I 3 U 2 O – D 7 O 3 O – M 4 U 4 O – T 3 U 5 O – W 3 U 6 I – O 2 U 7 I – D 5 O 8 I – M 5 O 9 I – T 14 E 10 D – O 8 O 11 D – I 10 I 12 D – M 18 A 13 D – T 7 O 14 D – W 17 A 15 M – I 6 O 16 M – D 13 E 17 M – W 12 I 18 M – P 14 E 19 T – O 2 U 20 T – I 2 U 21 T – D 2 U 22 T – M 10 I 23 T – W 4 U 24 P – O 4 U 25 P – I 9 I 26 P – D 10 I 27 P – M 11 I 28 P – W 12 I 29 W – O 4 U 30 W – I 13 E 31 W – D 9 I Keterangan: A = nilai 17 - 20 ( absolutely necessary ) B = nilai 13 - 16 ( especially important ) C = nilai 9 - 12 ( important ) D = nilai 5 - 8 ( ordinary closeness ) E = nilai 1 - 4 ( unimportant )
Utama, dkk./ Identifikasi Waste Pada Proses Produksi ....

## Waste assessment questionnaire (WAQ)
Nilai waste yang  didapat  dari  WRM selanjutnya  digunakan  untuk  penilaian  awal WAQ  berdasarkan  jenis  pertanyaan.  Kuesioner assessment ini  terdiri  dari  68  pertanyaan. Perhitungan menggunakan Pers. (1), (2), (3), dan (4).  Hasil  perhitungan  akhir waste  assessment dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Berdasarkan  tabel perhitungan di atas, maka  dapat dilihat peringkat
waste pada  proses  produksi Key  Set Clarinet dalam bentuk grafik pada Gambar 2.
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  oleh Diagram  Pareto  di  atas,  maka  dapat  diambil empat  jenis waste tertinggi  berdasarkan  prinsip 80/20  yaitu  20%  penyebab  bertanggungjawab terhadap  80%  masalah  yang  muncul  atau sebaliknya.  Mengacu  pada  prinsip  80/20,  maka waste tertinggi  yang  diambil  untuk  kemudian
Tabel 2. Waste relationship matrix Key Set Clarinet F/T O I D M T P W O A U O U U X U I U A O O E X X D O I A A O X A M X O E A X I E T U U U I A X U P U I I I X A I W U E I X X X A Tabel 3. Waste matrix value Key Set Clarinet F/T O I D M T P W Score % O 10 2 4 2 2 0 2 22 10.185 I 2 10 4 4 8 0 0 28 12.963 D 4 6 10 10 4 0 10 44 20.37 M 0 4 8 10 0 6 8 36 16.667 T 2 2 2 6
10 0 2 24 11.111 P 2 6 6 6 0 10 6 36 16.667 W 2 8 6 0 0 0 10 26 12.037 Score 22 38 40 38 24
16 38 216 100 % 10.185 17.593 18.518 17.593 11.111 7.407 17.593 100 Based on A:10, E:8, I:6, O:4, U:2, and X:0
Tabel 4.  Hasil akhir perhitungan waste assessment O I D M T P W Skor (Y j ) 0.05633  0.07854  0.06414  0.06149  0.08568  0.02923  0.06123 P j Faktor 103.734  228.058  377.212  293.223  123.454  123.452  211.767 Hasil Akhir (Y j Final) 5.84 17.91 24.27 18.03 10.58 3.61 12.97 Hasil Akhir (%) 6.27 19.22 26.04 19.34 11.35 3.87 13.91 Ranking 6 3 1 2 5 7 4
dianalisa  yaitu defect , motion , inventory ,  dan waiting .  Rekapan  hasil  Kuesioner  di  atas dijadikan sebagai acuan dalam pembobotan waste dalam pemilihan value stream analysis tools yang akan digunakan.

## Value stream analysis tools (VALSAT)
Konsep VALSAT digunakan dalam pemilihan mapping  tools dengan  cara  mengalikan  hasil pembobotan waste dengan  skala  yang  ada  pada tabel  VALSAT.  Hasil  pembobotan  dengan menggunakan VALSAT tercantum pada Tabel 5. Berdasarkan hasil yang ditunjukkan oleh Tabel 5, maka  terdapat  tiga tools dengan  bobot  terbesar yang sesuai dengan jenis waste yang terjadi yang akan  digunakan,  yaitu process  activity  mapping (PAM), supply  chain  response  matrix (SCRM),
dan quality filter mapping (QFM).

## Process activity mapping (PAM)
PAM  digunakan  untuk  mengetahui  proporsi dari  kegiatan  yang  termasuk value  added (VA), non-value  added (NVA),  dan non-value  added but  neccessary (NNVA).  Hasil  dari  PAM  pada lini  produksi Band  Instrument  Initial  Process 2 Key Set Clarinet dapat dilihat pada Tabel 6. Berdasarkan  hasil  PAM  di  atas  terdapat  129 jenis aktivitas dengan total waktu sebesar 15,870 detik  atau  4.4083  jam  untuk  membuat  dua  jenis key yaitu  CL  250 Key 1A  dan  CL  250 Key 2A. Detail  prosentase  perbandingan  dari  tiap  jenis aktivitas  pada  proses  produksi Key  Set dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Diagram Pareto waste
Tabel 5.  Hasil pembobotan VALSAT
Waste Weight Mapping Tool Process Activity Mapping Supply Chain Response Matrix Production Variety Funnel Quality Filter Mapping Demand Amplification Mapping Decision Point Analysis Physical Structure Overproduction 6.27 6.27 18.81 - 6.27 18.81 18.81 - Inventory 19.22 57.66 172.98 57.66 - 172.98 57.66 19.22 Defect 26.04 26.04 - - 234.36 - - - Motion 19.34 174.06 19.34 - - - - - Transportation 11.35 102.15 - - - - - 11.35 Unneccessary Processing 3.87 34.83 - 11.61 3.87 - 3.87 - Waiting 13.91 125.19 125.19 13.91 - 41.73 41.73 - Total 526.2 336.32 83.18 244.5 233.52 122.07 30.57 D M I W T O P Series1 26.04% 19.34% 19.22% 13.91% 11.35% 6.27% 3.87% Series2 26.04% 45.38% 64.60% 78.51% 89.86% 96.13% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Diagram Pareto Waste
Utama, dkk./ Identifikasi Waste Pada Proses Produksi ....
Gambar  3  menunjukan  bahwa  aktivitas transportation merupakan  jenis  aktivitas  yang paling mendominasi daripada aktivitas operation . Hal  ini  yang  memicu  terjadinya waste  motion maupun waiting serta lead  time yang  tinggi  di sepanjang aliran supply chain lantai produksi Key Set Clarinet  karena  tingginya  jumlah  aktivitas transportation yang  mencapai  dua  kali  lipat
jumlah  aktivitas operation .  Perbandingan  lama waktu yang dibutuhkan dalam aktivitas transportation pada  keseluruhan  proses  dapat dilihat pada Tabel 7.
Aktivitas transportation tertinggi  terjadi  pada proses Soldering dan Sanding dengan  akumulasi waktu  masing-masing  adalah  185  detik  dan  120 detik.  Untuk  perbandingan  antara  aktivitas  VA, NVA  dan  NNVA  dari  129  aktivitas  yang  ada dapat dilihat pada Tabel 8.
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  8, didapatkan  hasil  bahwa value  ratio untuk  proses produksi Key  Set Clarinet  seri  CL  250  Key  1A dan  2A  sebesar  0.2  yang  menandakan  bahwa terdapat pemborosan yang sangat tinggi. Sehingga  103  dari  129  aktivitas  yang  ada  harus diminimalisir agar meningkatkan  keefektifan dan keefesiensian yang dapat meningkatkan produktivitas pada lini produksi Band Instrument
Initial Process 2 Key Set Clarinet.

## Supply chain response matrix (SCRM)
SCRM digunakan untuk menggambarkan pola inventory dan lead  time untuk  memperkirakan jumlah inventory yang dibutuhkan dalam pemenuhan order dengan lead time yang tersedia. Penurunan inventory dan lead  time merupakan penghematan value stream pada lini produksi.
Data  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan SCRM  untuk  mengetahui cumulative kedatangan raw material serta hasil produksi berupa WIP dan finished good pada lini produksi Band Instrument Initial Process 2 Key Set Clarinet adalah sebagai berikut:  (a)  data  penerimaan raw  material per hari,  (b)  data input  raw  material dari  area penyimpanan  untuk  diproses  per  hari,  (c)  data output produksi Key Set Clarinet per hari, dan  (d) data  pengiriman  produk finished  good  Key  Set Clarinet per hari.
Tabel 8. Prosentase PAM CL 250 Key 1A dan 2A
Klasifikasi Jumlah Waktu (detik) Prosentase VA 26 5048 20.155% NVA 25 8634 19.38% NNVA 78 2188 60.465% Total 129 15870 100% Value Ratio 0.2
Gambar 3.  Grafik Perbandingan Prosentase Tiap
Aktivitas Tabel 7. Perbandingan waktu transportasi tiap proses Proses Jumlah Waktu (det) Sanding 6 120 Spot 7 104 Flux Boiling 1 12 Burner 10 44 Cuci Asam 3 37 Soldering 6 185 Kensha 8 93 Total 41 595 Tabel 6.  Jumlah aktivitas proses produksi CL 250 Key 1A dan 2A Aktivitas Jumlah Waktu (det) Operation 30 5334 Transportation 61 898 Inspection 8 524 Storage 1 0 Delay 29 9114 Total 129 15870
Secara tabulasi perhitungan inventory dan lead time dapat  dilihat  pada  Tabel  9  dengan  total waktu  dalam supply  chain lini  produksi Band Intrument  Initial  Process 2 Key  Set Clarinet adalah  3.636  hari  dengan  kumulatif inventory sebesar  3.046  hari  dan  kumulatif lead  time sebesar 0.59 hari.
Dari  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  nilai days physical  stock pada stock  raw  material memiliki nilai  tertinggi  yaitu  1.046  hari  dibandingkan dengan stock WIP  dan finished  good yang bernilai  1  hari.  Hal  ini  menandakan  bahwa  pada stock raw material memiliki waktu penyimpanan terlama  karena  penyimpanan raw  material melebihi 1 hari.
Grafik perbandingan lead time antara inventory  raw  material ,  WIP,  dan finished  good dengan takt time inventory yang  telah  ditentukan pihak perusahaan, dapat dilihat pada Gambar 4.
Berdasarkan  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa terjadi  ketidaksesuaian  antara lead  time hasil observasi  dengan takt  time perusahaan.  Pada stockraw material , lead time berada di bawah takt
time yang menandakan pergerakan material lebih cepat  dari  waktu  yang  telah  ditentukan.  Pada stock WIP dan finished good , lead time berada di atas takt  time yang  menandakan  pergerakan material  lebih  lambat  dari  waktu  yang  telah ditentukan.  Hal  ini  dapat  dikatakan  bahwa  pada stock WIP  dan stock FG  terdapat inventory berlebih  yang  seharusnya  tidak  melewati  nilai dari takt time . Penyebab waste inventory ini dapat dilihat  dari  panjangnya lead  time di  tiap  WIP yang  tertera  pada  gambar big  picture  mappin g yang  berdampak  pada  jumlah inventory di  lantai produksi.  Pembengkakan inventory paling  tinggi terjadi  pada stock WIP  dengan  perbedaan  nilai lead  time sebesar  0.02  hari.  Kondisi  ini  sangat sesuai  dengan  yang  terjadi  di  lapangan  yaitu dimana  terjadi  penumpukan  WIP  saat  menjelang jam kerja tiap shift akan berakhir.
Quality filter mapping (QFM) QFM digunakan sebagai tools untuk mengidentifikasi  adanya  masalah  kualitas  (cacat) yang  terjadi  sepanjang supply  chain .  Cacat  yang akan  digambarkan  pada  QFM  disini  yaitu  cacat kualitas  pada  produk  ( reject  part )  yang ditemukan  selama  proses  produksi.  Hasil  QFM terhadap  lini  produksi Band  Instrument  Initial Process 2 Key  Set Clarinet  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Berdasarkan  QFM  dapat  dikatakan  bahwa proses soldering merupakan proses yang memiliki jumlah reject part terbesar dan melebihi target  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan yaitu 0.37%. Tidak hanya  pada proses soldering , proses burner juga  memiliki reject  part yang melebihi  dari  target  perusahaan.  Masing-masing prosentase reject  part dari  proses soldering dan proses burner adalah  1.05%  dan  0.64%.  Nilai prosentase  ini  belum  termasuk  dari reject  part yang  lolos  dari  proses kensha (inspeksi)  sebesar 0.77%. Reject  part yang  lolos  hingga  masuk  ke proses  berikutnya  yaitu buffing / tumbling akan
Gambar 4.   Grafik perbandingan lead time inventory hasil observasi dengan takt time inventory 0.235 0.27 0.083 0.25 0.25 0.075 Stock RM Stock WIP Stock FG
Perbandingan Lead Time Hasil Observasi dengan Takt Time Perusahaan Lead Time Observasi Takt Time Perusahaan
Tabel 9.  Perhitungan SCRM Band InstrumentInitial Process 2 Key Set Clarinet No Item Days Physical Stock Lead Time Cummulative Days Physical Stock Cummulative Lead Time 1 Stock raw material 1.046 0.24 1.046 0.24 2 Stock WIP 1.000 0.26 2.046 0.50 3 Stock finished good 1.000 0.09 3.046 0.59 T O T A L 3.636
Utama, dkk./ Identifikasi Waste Pada Proses Produksi ....
dikembalikan  ke  bagian kensha, agar  diinspeksi ulang dan kemudian diperbaiki.

## Cause and effect diagram
Analisa penyebab waste yang terjadi pada lini produksi Band  Instrument  Initial  Process 2 Key Set Clarinet  dilakukan  dengan  menggunakan cause  and  effect  diagram . Cause  and  effect diagram dibuat  berdasarkan  hasil  observasi  dan diskusi dengan beberapa pihak di lantai produksi. Berikut  dijabarkan  mengenai  analisa  penyebab waste .

## Analisa Penyebab Waste Defect
Cause  and  effect  diagram dari waste  defect terbesar  yaitu  pada  proses soldering tersaji  pada Gambar  6.  Berdasarkan  pada  Gambar  6, penyebab  utama  terjadinya waste  defect adalah dari  faktor manpower dan management .  Pada faktor manpower terdapat dua sebab, yaitu karena operator tidak konsentrasi saat melakukan proses Soldering yang  menyebabkan  pemasangan flux pada  material  menjadi  kebanyakan  sehingga material mengalami reject part berupa timah pada material    terlalu  banyak  ataupun  timah  meluber. Penyebab  kedua  yaitu  operator  tidak  mengikuti
Gambar 5.  Grafik perbandingan aktual reject part dengan target PT. YMPI 0.0% 0.2% 0.4% 0.6% 0.8% 1.0% 1.2% Sanding Spot Soldering Burner Lolos
Perbandingan Aktual Reject Part dengan Target PT. YMPI
Aktual Reject Part Target Maksimal Reject Part Management Man Power Defect Kurangnya kontrol dari pihak KK/ WKK Tidak mengikuti prosedur Pemasangan flux kebanyakan Inspeksi jig tidak dilakukan untuk setiap Kanban Kurang konsentrasi Jika alarm tanda terjadinya reject part > 2 pcs/lot, KK/ WKK tidak langsung mengontrol ke operator Soldering
Gambar 6. Cause and e ffect d iagram untuk w aste d efect
prosedur standarisasi dengan melakukan inspeksi jig  untuk  setiap  Kanban.  Dalam  melakukan proses soldering dibutuhkan  konsentrasi  dan ketelitian,  karena  proses  ini  memiliki  tingkat kesulitan  yang  cukup  tinggi.  Oleh  sebab  itu  jika operator  tidak  konsentrasi  dan  tidak  teliti  maka material  yang  diproses  akan  mengalami reject part . Pada  faktor management ,  disebabkan  oleh kurangnya  kontrol  dari  pihak  KK/  WKK  dalam mengawasi  kinerja  operator soldering .  Pada  saat alarm  sebagai  tanda  peringatan  dibunyikan  oleh operator kensha yang  menunjukkan  terjadinya reject  part melebihi  2  pcs/lot,  pihak  KK/  WKK terkadang  mengabaikan  alarm  tersebut  dan  tidak segera mengontrol kinerja operator soldering . Hal ini  mengakibatkan  tingkat reject  part tiap  lot (satu  Kanban)  dari  proses soldering menjadi semakin tinggi.

## Analisa penyebab waste motion dan waiting
Cause  and  effect  diagram dari waste  motion dan waiting pada  proses sanding dan soldering tersaji  pada  Gambar  7.  Berdasarkan  pada Gambar  7,  penyebab  utama  terjadinya waste motion dan waiting adalah dari faktor manpower , method , management dan tool .
Pada  faktor manpower dikarenakan  operator Sanding berjalan  terlalu  santai  ketika  mengambil kanban di kanban  central Sanding ,  mengambil raw  material di  rak store  raw  material , mengambil paper di  lemari sanding ,  dan
kemudian  menuju  mesin sanding yang  sesuai dengan  jenis  material  yang  akan  diproses. Aktivitas  transportasi  yang  dilakukan  oleh operator  itu  sendiri  menimbulkan motion yang tidak  memberikan nilai tambah dan berefek pada panjangnya lead  time yang  terjadi  dalam  proses sanding .
Pada faktor method , yaitu karena letak kanban central ,  rak store  raw  material ,  dan  lemari  yang menyimpan paper  sanding diletakkan  saling berjauhan  yang  menyebabkan  operator sanding melakukan  pergerakan  yang  sia-sia.  Jarak  yang ditempuh  oleh  operator  sebelum  melakukan proses sanding rata-rata  mencapai  28,5  meter dalam  sekali  proses.  Hal  ini  yang  mendasari terjadinya waste  motion yang  tinggi  pada  proses sanding .
Pada  faktor management ,  yaitu  karena  pihak manajemen  tidak  menggunakan Mizusumashi sebagai tranporter pada  area sanding ,  sehingga berdampak  besar  terhadap  keefektifan  dan keefesiensian  proses  produksi.  Pada  faktor tool , yaitu  karena  operator soldering meminjam  jig pada  operator  lain  ketika  akan  melakukan inspeksi  awal  terhadap  material  yang  sedang diproses sanding . Hal ini menyebabkan terjadinya waste motion dan waiting .

## Rekomendasi Perbaikan
Dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan terhadap value  stream  mapping , process  activity mapping , supply  chain  response  matrix , quality
Metode Man Power Motion Jarak yang ditempuh jauh Berjalan terlalu santai Kanban, rak store raw material dan paper Sanding diletakkan saling berjauhan Efek dari jarak yang ditempuh jauh Management Tidak menerapkan sistem Mizusumashi (Transporter) untuk proses Sanding Tools Pinjam jig dari operator lain (Soldering)
Gambar 7. Cause and effect diagram untuk waste motion dan waiting
Utama, dkk./ Identifikasi Waste Pada Proses Produksi ....
filtermapping ,  serta cause  and  effect  diagram , maka akan dijadikan acuan sebagai pertimbangan mengenai  rekomendasi  perbaikan  yang  akan diberikan  kepada  YMPI  agar  dapat  meminimasi waste yang  terjadi  pada  lini  produksi Band Instrument  Initial  Process 2 Key  Set Clarinet. Rekomendasi  perbaikan  meliputi:  pengarahan dari  KK/  WKK  kepada  operator soldering untuk menjalankan  proses  produksi  sesuai  dengan standar operasional, penyediaan paper di sebelah mesin sanding ,  menggunakan Mizusumashi pada area sanding ,  menyediakan  keranjang  material lebih  banyak  disesuaikan  dengan  kebutuhan jumlah  material,  mengantar  material  yang  telah diproses spot langsung oleh Mizusumashi (bukan oleh  operator),  merelokasi  rak store  Akabako berada  diantara  meja kensha Clarinet  dan  Flute, menyediakan  kotak  (wadah)  untuk  material  yang telah diinspeksi lebih banyak, dan
memaksimalkan fungsi Mizusumashi yang sebenarnya.

## IV. S IMPULAN
Permasalahan yang dihadapi oleh YMPI yaitu tidak tercapainya target produksi Key Set Clarinet yang  telah  ditentukan  oleh  pihak production control disebabkan  adanya waste pada  lini produksi Band  Instrument  Initial  Process 2 Key Set Clarinet.  Hasil  identifikasi waste yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  metode  WAM menghasilkan  empat  jenis waste yang  paling dominan yaitu defect (26.04%), motion (19.34%), inventory (19.22%), dan waiting (13.91%).

## D AFTAR P USTAKA
Gaspersz,  V.;  Fontana,  A.  (2007). Lean  Six  Sigma  for Manufacturing  and  Service  Industries .  Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama. Hines, P.; Rich, N. (1997). ‘The seven value stream mapping tools.’ International Journal of Operations & Production Management , Vol. 17 (1), pp. 46 – 64. Mughni, A. (2012). Penaksiran waste pada proses produksi sepatu  dengan  waste  relationship  matrix .  Prosiding Seminas  Competitive  Advantage  II,  Vol.  1  (2). Universitas  Pesantren  Tinggi  Darul  Ulum,  Jombang. (akses online: http://www.journal.unipdu.ac.id/index.php/seminas/articl e/view/202/150 )
Rawabdeh,  I.A.  (2005).  ‘A  model  for  the  assessment  of waste  in  job  shop  environments.’ International  Journal of  Operations  &  Production  Management ,  Vol. 25 ,  pp.
800 – 822.
Rochman,  M.R.F.;  Sugiono,  S.;  Efranto,  R.  Y.  (2014). ‘Penerapan  lean  manufacturing  menggunakan  WRM,
WAQ  dan  VALSAT  untuk  mengurangi  waste  pada proses  finishing  (Studi  kasus  di  PT.  Temprina  Media Grafika  Nganjuk).’ Jurnal  Rekayasa  dan  Manajemen Sistem Industri , Vol. 2, pp. 907 – 918.
Wee, H.; Wu, S. (2009). ‘Lean supply chain and its effect on product  cost  and  quality:  a  case  study  on  Ford  Motor Company’. Supply Chain Management: An International Journal , Vol. 14 , pp.:  335 – 341.