## ANALISIS CARBON FOOTPRINT PADA UMKM MAKANAN DAN MINUMAN MELALUI INTEGRASI LEAN DAN GREEN WASTE PRODUCTION
Daniella C. Sampepajung 1 , Sarniati 2 , Muhammad Rifai 3 , Nurazmi Afifah 4
1,2, 3, 4 Manajemen, Universitas Hasanuddin, Indonesia, Makassar
ARTICLE INFORMATION ABSTRAK ISSN: 2579-7204 (Online) ISSN: 0216-4132 (Print) DOI: 10.26487/jbmi.v19i3.22302 Indonesia  menghadapi  masalah  sampah  makanan yang  serius.  Sampah  makanan  ( food  waste )  dapat menyebabkan  pemanasan  global  karena  menjadi salah  satu  kontributor  yang  menghasilkan  emisi karbon ke  lingkungan. UMKM  sektor Makanan dan Minuman  yang  beroperasi  dalam  bentuk  prasmanan menghasilkan  lebih  banyak  food  waste  dalam kegiatan  operasionalnya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  nilai  tambah  ( Value  added ) produk,  efektivitas  dan  efisiensi  produksi  guna mengurangi food  waste dengan  melakukan  analisisi carbon  footprint  melalui  pengembangan  model integrasi pendekatan lean dan green waste production pada  UMKM  Prasmaan  di  Kota  Makassar.  Jenis penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  deskriptif dengan  20  responden  menggunakan purposive sampling method . Penelitian ini dianalisis menggunakan  analisis  faktor.  Hasil  penelitian menunjukkan  adanya  energi  dan  material  sebagai variabel green waste , sehingga carbon footprint dapat dianalisis  melalui  selisih pengggunaan  listrik, BBM, gas  alam,  dan  sampah.  Total  emisis  karbon  dari penggunaan  energi  terbesar  yaitu  di  Rumah  Makan Mba Sari sebanyak 0,72 ton CO2eq. Sedangkan emisi karbon  dari  limbah  sampah  yang  dianalisis menunjukkan  bahwa  Warung Mardati  menghasilkan emisi  sebesar  25%  dari  total  emisi  karbon  sampah pada 20 UMKM Prasmanan di Kota Makassar.

## SUBMISSION TRACK
Received: 26 August 2022 Final Revision: 16 February 2023 Available Online: 18 February 2023

## KATA KUNCI
Limbah makanan; Carbon footprint ; UMKM  ; Lean Waste; Green Waste
KEYWORD

## ABSTRACT
Food Waste; Carbon footprint; MSMEs; Lean Waste; Green Waste Indonesia  faces a serious  food waste problem.  Food waste can cause global warming because it is one of the contributors that produce carbon emissions to the environment.  MSMEs  in  the  Food  and  Beverage sector that operate in the form of buffets produce more food waste in their  operational  activities.  This  study aims  to  increase  product  value,  effectiveness  and production efficiency in order to reduce food waste by

## CORRESPONDENCE
Phone: +6281288374563 E-mail: daniellacynthia@unhas.ac.id
conducting  carbon  footprint  analysis  through  the development  of  an  integration  model  of  lean  and green  waste  production  approaches  at  Prasmaan MSMEs in Makassar City. This type of research is a descriptive  quantitative  study  with  20  respondents using the purposive sampling method. This study was analyzed  using  factor  analysis.  The  results  showed that  the  presence  of  energy  and  materials  as  green waste  variables,  so  that  the  carbon  footprint  can  be analyzed  through  the  difference  in  the  use  of electricity,  fuel,  natural  gas,  and  waste.  The  total carbon  emission  from  the  largest  energy  use  at  the Mba  Sari  Restaurant,  was  0.72  tons  of  CO2eq. Meanwhile,  carbon  emissions  from  waste  analyzed showed that Warung Mardati produced emissions of 25% of the total waste carbon emissions at 20 MSMEs buffet in Makassar City.

## PENDAHULUAN
Berdasarkan data Bappenas (2021), diperkirakan dari tahun 2000 hingga 2019, timbulan sampah makanan Indonesia akan mencapai 115 hingga 184 kg/orang/tahun. Data tersebut diperkuat  oleh  Sistem  Informasi  Pengelolaan  Sampah Nasional  (SIPSN)  Kementerian LHK  yang  menunjukkan  bahwa  komposisi  sampah terbesar  di  Indonesia  pada  tahun 2021  adalah  sampah  makanan,  yaitu  mencapai  27,8%  (SIPSN,  2021).  Secara  lebih spesifik,  SIPSN  menunjukkan  bahwa  dari  2018  hingga  2021, timbunan  sampah  kota Makassar  didominasi  oleh  sisa  makanan  yang  menyumbang  48,32%.  Usaha  kecil  dan menengah (UMKM) yang bergerak di bidang kuliner seperti penjual makanan, restoran, katering, dan bisnis pengiriman makanan lainnya ternyata menjadi penyumbang terbesar peningkatan  limbah  makanan.  Warung  makan  merupakan salah  satu  sumber  sampah baik makanan maupun non makanan (Wulansari, Ekayani & Karlinasari, 2019).
Katering  yang  menerapkan  konsep  prasmanan  dapat  menghasilkan  lebih  banyak  sisa makanan. Sebuah studi baru-baru ini yang diterbitkan di The New York Times menemukan bahwa biasanya setengah dari makanan di prasmanan hotel terbuang sia-sia (Himelstein, 2017).  Hal  ini  diperparah  dengan  perilaku  masyarakat  Indonesia  yang  lebih  memilih menggunakan jasa catering atau makan di restoran dengan menu buffet yang dinilai lebih nyaman  (Prabowo,  2020).  Limbah  makanan  tidak  hanya  berdampak  pada  kinerja keuangan,  tetapi  juga  lingkungan.  Makanan  dibuat  menggunakan  karbon  dan  energi seperti air, listrik, dan bahan bakar. Jadi ketika makanan terbuang, karbon dan energi yang
digunakan juga dibuang ke lingkungan. 25% dari seluruh air bersih yang tersedia, atau setara  dengan  600  kilometer  kubik,  digunakan  untuk  memproduksi  makanan  yang berakhir sebagai limbah (Kusumastuti et al., 2020).
Menurut  FAO  ( Food  and  Agriculture  Organization ),  penyebab food  loss  and  waste (FLW) dapat ditemukan dari tingkat produksi hingga konsumsi (Wulansari, Ekayani & Karlinasari,  2019).  Perbedaan  preferensi  konsumen  dalam  menentukan  jenis  dan kuantitas  makanan  menjadi  penyumbang  utama food  waste di  industri  kuliner  dengan menggunakan menu buffet (Ramadhita, Ekayani & Suharti, 2021). Selain itu, kurangnya pengetahuan  dan  keterampilan  pelaku  UMKM  bidang  kuliner  dalam  merencanakan produksi  pangan  dan  menganalisis  preferensi  konsumen  menjadi  penyebab  lain  yang menyebabkan  terjadinya food  waste dari  tahap  produksi  hingga  tahap  akhir  konsumsi. Kurangnya  pengetahuan,  keterampilan,  dan  perilaku  dalam  perencanaan  makan  dapat meningkatkan timbulan limbah makanan (Van der Werf, Seabrook & Gilliland, 2019). Oleh  karena  itu,  para  pelaku  UMKM  khususnya  di  bidang  kuliner  harus  memiliki pengetahuan dan pemahaman yang baik tentang perencanaan dan pengelolaan makanan yang tidak hanya efisien dan efektif, tetapi juga berkelanjutan.
Pelaku  UMKM  umumnya  menghadapi  kesulitan  dan  hambatan  dalam  menerapkan UMKM hijau dan berkelanjutan karena keterbatasan biaya dan sumber daya,  skala bisnis yang  masih  kecil,  pendapatan  rendah  dan  modal  yang  langka.  Hambatan  utama  untuk mempromosikan UMKM hijau dan berkelanjutan adalah biaya dan pengetahuan teknis yang  terkait  dengan  industri  hijau  (Ghadge  et  al.,  2017).  Misalnya  karena  ingin menghemat waktu dan uang, makanan yang dimasak dalam jumlah banyak sekaligus akan tertinggal setelah dikonsumsi dan berakhir di tempat sampah. Selain itu, untuk menjaga kualitas, makanan dimasak secara bertahap sesuai pesanan dan jumlah orang, sehingga energi seperti air, listrik, dan bahan bakar terbuang percuma. Ini mungkin terlihat efektif dan efisien dalam hal produksi, tetapi dianggap boros dalam hal lingkungan. Pengurangan limbah  yang  efektif  hanya  dapat  dicapai dengan  konsumsi  sumber  daya  (karbon) yang minimal  tanpa  mengorbankan  nilai  produk.  Dalam  proses  penggunaan  sumber  daya secara efisien dan pengurangan jumlah limbah, upaya harus dilakukan untuk mengurangi jejak karbon secara keseluruhan (Thanki & Thakkar, 2016).
Berdasarkan penelitian Choudhary et al. (2019), salah satu cara UKM dapat berproduksi secara  efisien  dan  ramah  lingkungan  adalah  integrasi  pendekatan lean dan green menggunakan metode VSM ( Value stream mapping ). Dengan mengukur jejak karbon di seluruh  peta  proses  dan  menggabungkannya  dengan  VSM  tradisional,  peluang  untuk secara  bersamaan  meningkatkan  kinerja  operasional  dan  lingkungan  dapat divisualisasikan  (Choudhary  et  al.,  2019).  VSM  adalah  salah  satu  metode lean manufacturing yang paling populer dan cukup sederhana untuk diterapkan pada industri kecil seperti UMKM. VSM diterapkan dengan mengidentifikasi dan membedakan antara aktivitas  bernilai  tambah  dan  tidak  bernilai  tambah.  Prinsip lean  manufacturing menganggap  aktivitas  non-nilai  tambah  sebagai  pemborosan  dan  harus  diminimalkan atau  dihilangkan  tidak  hanya  dari  produksi  hingga  konsumsi  tetapi  juga  dari  rantai pasokan makanan. Mengintegrasikan lean dan green waste memerlukan identifikasi jejak karbon dari aktivitas yang tidak bernilai tambah dan meminimalkan atau menghilangkan aktivitas tersebut.
Oleh karena itu, berdasarkan permasalahan yang terjadi, penelitian ini selanjutnya akan menganalisis carbon footprint melalui model integrasi lean dan green waste production pada UMKM kuliner dengan studi  kasus usaha prasmanan sebagai solusi bagi UMKM kuliner  untuk  dapat  berproduksi  secara  efektif  dan  efisien  serta  berkelanjutan  dengan mengurangi food waste dari penggunaan karbon dan energi yang berlebih.

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Food loss and Food waste
Merujuk pada definisi oleh Food and Agricultural Organization (FAO), Bappenas (2021) mendefinisikan food  loss sebagai  penurunan  kuantitas  pangan  yang  dihasilkan  dari keputusan dan tindakan pemasok makanan dalam rantai makanan, tidak termasuk ritel, penyedia layanan makanan dan konsumen. Sedangkan food waste didefinisikan sebagai penurunan  kuantitas  pangan  yang  dihasilkan  dari  keputusan  dan  tindakan  pengecer, layanan makanan dan konsumen.
Dalam  Food  Supply  Chain  (FSC),  pangan  (produk)  bergerak  mengalir  secara berkesinambungan  dari  produsen  ke  konsumen  melalui  proses  produksi,  pengolahan, distribusi, ritel dan konsumen. Menurut FAO, food loss terjadi selama tiga tahap pertama
Produksi Pascapanen dan Penyimpanan Pemrosesan dan Pengemasan Distribusi dan Pemasaran Konsumsi
food supply chain, dan food waste berarti pemborosan yang terjadi pada tahap akhir food supply  chain.  Menurut  definisi  ini, food  waste terkait  dengan  pengecer  dan  perilaku konsumen.
Food loss Food waste
Sumber: Bappenas, 2021
Gambar 1. Kerangka Definisi Food loss and Waste (FLW)
Pada tahap produksi, food loss terjadi ketika akses yang tepat ke peralatan panen, pestisida dan pupuk, dan layanan lainnya sulit karena keterbatasan infrastruktur. Selain itu, metode panen  dan  peralatan  dengan  kinerja  yang  buruk  dapat  pula  menyebabkan food  loss . Beberapa  produk  tidak  dipanen  atau  dibuang  langsung  setelah  panen  karena  gagal memenuhi  standar  kualitas,  seperti  bentuk,  ukuran,  warna,  dan  berat,  yang  dibutuhkan oleh pengolah atau pasar sasaran.
Pada tahap pascapanen dan penyimpanan, terjadinya food loss bervariasi tergantung pada jenis produk makanan. Produk seperti sayuran mengalami kerugian akibat degradasi dan tumpahan  saat  bongkar  muat,  transportasi  (dari  pertanian  ke  distribusi),  dan penyimpanan.  Tingkat food  loss dalam  transportasi  bisa  relatif  rendah  dengan infrastruktur  jalan  yang  baik,  fasilitas  di  lapangan,  dan  fasilitas  bongkar  muat  yang memadai.  Selain  itu,  kondisi  penyimpanan  yang  baik,  yang  dapat  mengontrol  cahaya, kelembapan, tingkat oksigen, sanitasi, dan suhu dengan baik, membantu mengurangi food loss produk yang mudah rusak.
Pada tahap pemrosesan dan pengemasan, terjadinya food loss sebagian besar disebabkan oleh inefisiensi teknis dan malfungsi. Kesalahan dalam pemrosesan menyebabkan cacat pada  produk  akhir,  seperti  bentuk,  ukuran,  berat,  atau  kerusakan  kemasan  yang  salah. Selain  itu,  perubahan  yang  sering  terjadi  pada  makanan  yang  diproduksi  di  fasilitas pengolahan serta pencemaran pada jalur pengolahan yang terjadi karena unit pengolahan yang tidak dibersihkan dengan baik dari proses sebelumnya juga merupakan salah satu penyebab utama terjadinya food loss .
Pada tahap distribusi dan pemasaran, tahap ini meliputi kegiatan pengangkutan makanan dari  satu  tempat  (pertanian,  pabrik,  penyimpanan,  dan  lain-lain)  ke  tempat  lain.  Untuk menghindari food waste dalam kegiatan distribusi, penting untuk menggunakan kondisi alat angkut yang sesuai, misalnya, pesawat dan kapal dengan pengatur suhu.
Pada  tahap  konsumsi, food  waste berarti  sisa  makanan  di  rumah,  tempat  usaha,  atau restoran (kantin). Makanan yang dibeli dan dimasak tetapi tidak dikonsumsi berkontribusi terhadap food waste selama tahap ini.

## B. Carbon footprint
Menurut  Lissy  (2012), carbon  footprint merupakan  ukuran  dampak  aktivitas  manusia terhadap  lingkungan  dan  perubahan iklim.  Hal  ini  berkaitan  dengan  jumlah  gas  rumah kaca  (GRK)  yang  dihasilkan  dalam  kehidupan  sehari-hari. Carbon  footprint dapat dihitung  sebagai  karbon  dioksida  ekuivalen  menggunakan  100 years  Global  Warming Potential (GWP 100) dan dinyatakan dalam satuan ton karbon atau ton karbon dioksida ekuivalen. Carbon footprint produk mengukur emisi gas rumah kaca (GRK) selama masa pakai suatu produk (barang atau jasa), dari ekstraksi bahan mentah dan manufaktur hingga penggunaannya dan penggunaan kembali, daur ulang, atau pembuangan akhir.
Menurut  Eludoyin  (2015),  rantai  produksi  makanan  dan  timbulan  limbah  merupakan kontributor penting terhadap carbon footprint makanan. Sektor pertanian berkontribusi besar  terhadap carbon  footprint .  Satu  rantai  seperti  pertanian  berasal  dari  pupuk, pestisida,  dan  bibit.  Setiap  rantai  produksi  makanan  itu  menyumbangkan carbon footprint . Peternakan ternak melepaskan metana (CH4) dan oksida nitrat (NO). Sumber karbon  lainnya  adalah  emisi  dari  mesin  berbasis  traktor  yang  digunakan  untuk pengolahan tanah, dan pergantian karbon tanah selama pengolahan tanah dan penanaman tanaman.
Kegiatan  yang  terlibat  dalam  pengolahan  atau  pemurnian  makanan  sampai  ke supermarket  dan/atau  produk  siap  konsumsi  juga  merupakan  sumber  nyata  karbon  ke lingkungan. Seringkali, daging dibekukan atau dikeringkan dengan oven yang merupakan sumber penting karbon. Distribusi makanan melibatkan transportasi tanaman pangan dari lahan ke tempat mereka diproses. Secara umum, transportasi dan limbah dari distribusi makanan  merupakan  sumber  utama  pelepasan  karbon.  Penduduk  perkotaan  terbiasa mengonsumsi produk olahan, seperti mie instan dan minuman dalam kemasan. Restoran
cepat  saji  serta  gerai-gerai  makanan  di  pusat  kota  biasanya  banyak  dikunjungi  oleh penduduk perkotaan, dimana pada proses perolehannya mereka menggunakan kendaraan bermotor  untuk  menjangkau  tempat-tempat  tersebut.  Tidak  tersedianya  fasilitas pengolahan  bahan  yang  sudah  tidak  terpakai  sehingga  seringkali  berakhir  di  tempat pembuangan  sampah  akhir  yang  merupakan  sumber  polusi  lingkungan  serta  penghasil CO2 dan gas metana

## C. UMKM Sektor Makanan dan Minuman
Di  Indonesia,  Undang-Undang  yang  mengatur  tentang  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Menengah  (UMKM)  adalah  Undang-Undang  Nomor  20  Tahun  2008.  Dalam  undang- undang  tersebut  UMKM  dijelaskan  sebagai:  “Sebuah  perusahaan  yang  digolongkan sebagai UMKM adalah perusahaan kecil yang dimiliki dan dikelola oleh seseorang atau dimiliki oleh sekelompok kecil orang dengan jumlah kekayaan dan pendapatan tertentu.”
Menurut  Bank  Dunia,  UMKM  dapat  dikelompokkan  dalam  tiga  jenis,  yaitu:  1.  Usaha Mikro (jumlah karyawan 10 orang); 2. Usaha Kecil (jumlah karyawan 30 orang); dan 3. Usaha Menengah (jumlah karyawan hingga 300 orang (Bank Indonesia, 2015). Kriteria usaha  kecil  dan  menengah  diatur  dalam Undang-Undang  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil dan Menengah) No. 20 Tahun 2008 pada pasal VI yang tertera pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria UMKM berdasarkan asset dan omzet
Ukuran usaha Aset Omzet Usaha Mikro Maksimum Rp50 juta Maksimum Rp300 juta Usaha Kecil >Rp50 juta – Rp500 juta >Rp300  juta  –  Rp2,5 milyar Usaha Menengah >Rp500 juta – Rp10 milyar  >Rp2,5  milyar  –  Rp50 milyar
Sumber: Bank Indonesia, 2015

## D. Lean Waste Production
Istilah  “ lean “yang  dikenal  luas  dalam  dunia  manufaktur  dewasa  ini  dikenal  dalam berbagai  nama  yang  berbeda  seperti: lean  production , lean  manufacturing ,  toyota production system,  dan  lain-lain.  Definisi Lean  Manufacturing dapat  diartikan  sebagai suatu  pendekatan  sistemik  dan  sistematik  untuk  mengidentifikasi  dan  menghilangkan
waste atau aktivitas dalam proses kerja yang non value-added melalui peningkatan terus- menerus ( continuous improvement ) (Mustofa, Choiri & Riawati, 2014)
Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  dalam lean  production ialah Value  stream mapping (VSM). VSM digunakan untuk menganalisis aliran material dan informasi saat ini  yang  dibutuhkan  untuk  membawa  produk  atau  jasa  hingga  sampai  ke  konsumen (Anugrah, Zaini & Rispianda, 2016). Metode yang digunakan ialah dengan membuat peta alur  produksi  maupun  alur  informasi  yang  didapatkan  perusahaan  untuk  memproduksi produk yang bermutu. Semua informasi yang didapatkan akan dipetakan dalam gambar yang sangat sederhana. Gambar tersebut mencakup input dan output, proses pembuatan barang maupun keberadaan konsumennya. Dengan adanya konsep ini maka perusahaan bisa membangun sense of urgency yang meliputi beberapa anggota suatu organisasi dan juga digunakan sebagai alat komunikasi untuk memperlancar implementasi Lean tersebut (Tambunan, Handayani & Puspitasari, 2018).
Taiichi Ohno ( Chief Engineer Toyota ) mengidentifikasi tujuh jenis limbah industri atau aktivitas tidak bernilai tambah dengan mengadopsi pemikiran dan prinsip lean sebagai berikut (Choudhary et al., 2019).
1. Produksi yang berlebihan ( Overproduction )
Waste terjadi  karena  memproduksi  lebih  dari  permintaan  konsumen  atau  sebelum waktu  yang  dibutuhkan.  Kelebihan  produksi  baik  yang  berbentuk  barang  jadi ( finished goods ) maupun WIP barang setengah jadi ( Work in Process ) tetapi tidak ada order/pesan dari konsumen.
2. Transportasi ( Transportation )
Waste terjadi karena gerakan yang tidak perlu dan penanganan berulang dari bahan atau  produk  jadi  yang  sama.  Tata  letak  ( layout )  produksi  yang  buruk, pengorganisasian  tempat  kerja  yang  kurang  baik  sehingga  memerlukan  kegiatan pemindahan  barang  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya  juga  menjadi  penyebab pemborosan pada aktivitas transportasi.
3. Persediaan ( Inventory )
Waste yang  terjadi  karena  Inventory  merupakan  salah  satu  akibat  dari waste over production . Bahan atau produk jadi yang disimpan dalam persediaan, menunggu untuk diproses, untuk diangkut atau untuk diperiksa, dan lain-lain. Waste of inventory
dapat  menjadi  indikasi  terjadinya  over production ,  maupun  menurunnya  kinerja penjualan/ sales perusahaan.
4. Gerakan ( Motion )
Waste yang  terjadi  karena  gerakan-gerakan  orang  yang  tidak  perlu  tidak menambahkan  nilai  apapun  pada  produk  misalnya  peletakan  komponen  yang  jauh dari  jangkauan  operator,  sehingga  memerlukan  gerakan  melangkah  dari  posisi kerjanya untuk mengambil komponen tersebut.

## 5. Menunggu ( Waiting )
Menunggu  bisa  dikarenakan  proses  yang  tidak  seimbang  sehingga  ada  orang menunggu  informasi,  mesin  menyelesaikan  siklus  otomatisnya,  memperpanjang siklus produksi atau pengiriman. Adanya kerusakkan mesin, supply komponen yang terlambat, hilangnya alat kerja ataupun menunggu keputusan atau informasi tertentu. Hal  ini  dapat  diminimalisir  dengan  mengukur  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menghasilkan setiap produk.
6. Cacat/Kerusakan ( Scrapt / Defects )
Waste yang  terjadi  karena  memproduksi  produk  dengan  cacat,  membutuhkan pengerjaan ulang dan menyebabkan banyak biaya terkait seperti biaya bahan, biaya tenaga kerja, biaya mesin, dan lain-lain.
7. Proses yang berlebihan ( Over-processing )
Setiap  pekerjaan  berlebihan  yang  dilakukan  dalam  proses  produksi  daripada  yang diminta  oleh  pelanggan  misalnya  proses  inspeksi  yang  berulang  kali,  proses persetujuan yang harus melewati banyak orang, proses pembersihan.

## E. Green  Waste Production
Green  production adalah  proses  manufaktur  yang  menggunakan  input  dengan  dampak lingkungan yang relatif rendah, sangat efisien dan menghasilkan sedikit atau tanpa limbah atau polusi.. Green production juga mengarahkan untuk merancang sistem produksi yang ramah lingkungan  dengan  mengubah  manajemen  bahan  baku,  konsumsi energi,  proses manufaktur,  dan  mengurangi  dampak  negatif  terhadap  lingkungan. Green  production juga  dianggap  sebagai  proses  inovatif  karena  alasan  potensial  dan  bermanfaat  seperti pengurangan  limbah,  pencegahan  polusi,  penghematan  energi,  kesehatan,  dan  masalah keselamatan  (Soedarmadji,  Surachman  &  Siswanto,  2015).  Konsep green  production bertujuan untuk meminimalkan limbah dari proses produksi termasuk limbah padat, cair
maupun gas yang berdampak pada manusia maupun makhluk hidup lain dengan integrasi berlanjut dan menitikberatkan pada perbaikan proses produksi.
Wills membagi limbah pada suatu perusahaan ke dalam tujuh jenis yang dikenal dengan seven green waste s, ketujuh seven green waste s tersebut di antaranya adalah energi, air, bahan, sampah, transportasi, emisi dan biodiversitas (Choudhary et al., 2019).

## 1. Energi ( Energy )
Waste pada energi terjadi ketika terlalu berlebihan dalam menggunakan daya dari hal- hal seperti penerangan, motor, dan peralatan elektronik.
2. Air ( Water )
Penggunaan air yang berasal dari sumber mata air maupun perusahaan air diharapkan dapat diminimalisir karena pemborosan terjadi ketika membayar untuk menggunakan lebih banyak air daripada yang dibutuhkan dan membayar lagi untuk mengambil dan membersihkannya.
3. Material
Waste pada  material  terjadi  ketika  merancang  bahan  mentah  menjadi  produk  yang akan berakhir di tempat pembuangan akhir atau merancang produk yang tidak dapat didaur ulang dengan sumber daya yang mahal untuk masa pakai yang singkat.
4. Sampah ( Garbage
Waste pada sampah terjadi ketika membayar untuk sesuatu yang akan dibuang yaitu sesuatu  yang  menghasilkan  dampak  lingkungan  yang  negatif,  dan  kemudian membayar lagi untuk pembuangan.
5. Transportasi ( Transportation )
Waste pada  transportasi  terjadi  ketika  terdapat  transportasi  material,  barang,  dan orang yang tidak perlu.
6. Emisi ( Emissions )
Waste pada emisi apabila melakukan pembayaran  yang tidak perlu untuk membuat dan membuang polutan di tempat, dan kemudian dikenakan denda dan retribusi yang terkait dengan melakukan hal ini
7. Biodiversitas ( Biodiversity )
Kegiatan  alih  fungsi  lahan  yang  dapat  mengakibatkan  berkurangnya  flora  dan  dan fauna  karena  banyak  flora  dan  fauna  alami  yang  musnah  akibat  penggunaan  lahan sehingga berdampak pada penurunan keanekaragaman hayati.

## F. Lean and Green  Interrelations
Green  production menurut  Amaranti,  Irianto  &  Govindaraju  (2017)  erat  kaitannya dengan Sustainable  manufacturing yaitu  penciptaan  produk  yang  bernilai  ekonomis melalui  proses  yang  meminimalkan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan,  menghemat energi  dan  sumber  daya  alam,  serta  melestarikan  sumber  daya  alam  dan  energi  untuk menjamin  ketersediaannya  di  masa  yang  akan  datang. Sustainable  Manufacturing merupakan  pengembangan  dari  sistem  manufaktur  mulai  dari  sistem  manufaktur  yang tradisional,  kemudian lean  manufacturing yang  lebih  terfokus  pada  pengurangan pemborosan ( waste reduction based ), green manufacturing dengan 3R, hingga akhirnya pada konsep sustainable manufacturing dengan pendekatan 6R pada siklus hidup produk. Penerapan Sustainable  Manufacturing mengarah  pada  tercapainya  pembangunan berkelanjutan ( sustainable development ).
Sumber: Hallam & Contreras, 2016
Gambar 2. Filosofi lean and green production
Hubungan antara dua konsep lean and green production ini muncul dari hipotesis bahwa ketika  diterapkan,  fokus Lean untuk  mengurangi  aktivitas  yang  tidak  bernilai  tambah membantu  secara  langsung  atau  tidak  langsung  menurunkan  efek  negatif  dari  limbah lingkungan  yang  berbeda  dengan  memproduksi  lebih  sedikit  (Hallam  dan  Contreras, 2016). Ada beberapa manfaat yang terkait dengan gabungan penerapan lean and green production dalam  organisasi.  Diantaranya  ialah  pengurangan  limbah,  pengurangan konsumsi energi dan bahan baku, peningkatan efisiensi, peningkatan reputasi dan
Lean Manufacturing Green Manufacturing  Improve quality, reduce costs,
increase flexibility, and minimize lead time
 Reduce lean waste s  Key performance indicator (KPI):
cost
 Tool: value stream mapping
 Reduce environmental impacts
 Reduce environmental waste s through efficient use of resources  Key performance indicator (KPI): CO 2  Tool: product life cycle
 Waste reduction
 Value added
 Supply chain scope
kepuasan pelanggan serta pengurangan biaya operasi. Manfaat ini dicapai karena prinsip lean - green dari total  quality  management , process  mapping,  inventory  management, team-working,  total  productive  maintenance,  six  sigma  and  community  engagement (Bhattacharya, Nand dan Castka, 2019).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan selama 6 (enam) bulan dari bulan Juli hingga Desember 2022 dan  berlokasi  di  Kota  Makassar.  Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  deskriptif. Subjek  penelitian  ini  adalah  UMKM  Prasmanan  di  Kota  Makassar,  adapun  objek penelitan  ini  yaitu  mengkaji  tentang lean  waste dan  variabel  yang  mempengaruhinya yakni over  production , transportation , inventory , motion , waiting , defect ,  dan over- processing ,  serta  mengkaji  tentang green  waste dan  variabel  yang  memperngaruhinya yakni energy , water , material , garbage , transportation , emissions , dan biodiversity .

## A. Populasi dan Sampel

## 1. Populasi
Adapun  yang  menjadi  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  pelaku  UMKM sektor  makanan  dan  minuman  dengan  fokus  usaha  prasmanan  di  kota  Makassar. Menurut  data  dari  Kementerian  Koperasi  dan  Usaha  Kecil  dan  Menengah  Republik Indonesia  (2021)  terdapat  25  pelaku  UMKM  sektor  makanan  dan  minuman  (usaha prasmanan) di kota Makassar (Kemenkopumkm, 2021).

## 2. Sampel
Dalam  menentukan  besar  sampel,  penelitian  ini  didasarkan  pada  rumus  yang  Slovin sebagai berikut:
n = N/(1+N(e))2
Dimana:
n = ukuran sampel
N = ukuran populasi yaitu pelaku UMKM Prasman an
e =  Toleransi  untuk  ketidakakuratan  karena  kesalahan  pengambilan  sampel  bisa setinggi 0,1 atau 10%.
Dari rumus perhitungn tersebut, maka jumlah sampel yang diambil dari penelitian ini sebagai berikut:
n = 25/(1+25 (0,1))2 = 20 responden
Metode pengambilan sampel yang digunakan untuk menentukan sampel adalah metode Purposive  sampling .  Artinya,  Menentukan  sampel  berdasarkan  pertimbangan  peneliti mengenai sampel mana yang paling tepat dan berguna serta dianggap mewakili populasi ( representative ).

## B. Metode Pengumpulan Data
Untuk  memperoleh  data  dalam  penelitian  ini,  maka  digunakan  teknik  pengumpulan penelitian  melalui  kepustakaan  dan field  survey menggunakan purposive  sampling dengan  menetapkan  kriteria  responden yaitu  bentuk  usaha  UMKM  prasmanan  ( self service ),  berada  di  Kota  Makassar,  dan  telah  beroperasi  selama  minimal  3  tahun. Kriteria  lama  operasi  ditentukan  untuk  memastikan  bahwa  UMKM  yang  terlibat  telah memiliki ritme dan rutinitas kegiatan operasional yang stabil setiap harinya.

## C. Analisis dan Pengolahan Data
Data primer dari hasil kuesioner yang telah dikumpulkan terlebih dahulu diuji validitas dan reliabilitasnya. Hal ini sangat penting dilakukan karena kualitas data yang valid dan reliable  nantinya  akan  sangat  mempengaruhi  kualitas  hasil  penelitian.  Langkah selanjutnya  melakukan  uji  normalitas  sebagai  syarat  untuk  melakukan  analisis  faktor. Untuk  mereduksi  variabel  yang  ada,  selanjutnya  dilakukan  analisis  data  dengan menggunakan  analisis  faktor  dalam  menentukan  beberapa  dimensi  yang  mendasari sekumpulan  variabel  yang  saling  berkaitan.  Tujuan  umum  dari  analisis  faktor  adalah untuk  meringkas  kandungan  isi  informasi  variabel  dalam  jumlah  yang  besar  menjadi jumlah yang lebih kecil. Analisis faktor dimulai dari menyusun kelompok variable baru berdasarkan hubungan sebagaimana ditunjukkan matrik korelas (Ghozali, Imam 2006). Analisis data menggunakan software SPSS 26.

## HASIL DAN DISKUSI

## Responden
Data diperoleh dari 20 UMKM prasmanan yang berada di Kota Makassar. Sebagian besar UMKM prasmanan yang menjadi responden memiliki umur usaha yang telah berjalan 3- 6 tahun (55%) dengan durasi operasi selama seminggu antara 71-100 jam (40%) atau > 100  jam  (40%).  Berdasarkan  kriteris  UMKM  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia (2015),  UMKM  prasmanan  yang  diidentifikasi  sebagian  besar  memiliki  usaha  ukuran
kecil  dengan  omset  atau  pendapatan  per  tahun  adalah  >300  juta  hingga  2,5M  (60%). Adapun mayoritas responden memiliki jumlah karyawan 0-3 orang (60%).
Tabel 2. Karakteristik responden Karakteristik Total Karakteristik Total Umur usaha Durasi operasi (per minggu) 3-6 tahun 55% 40-70 jam 20% 7-10 tahun 5% 71-100 jam 40% >10 tahun 40% >100 jam 40% Omset (per tahun) Jumlah karyawan <300 juta 40% 0-3 orang 65% >300 juta-2,5 M 60% 4-7 orang 30% >2,5 M 0% 8-10 orang 5% Sumber: Data primer, 2022 (diolah)

## HASIL

## A. Uji Validitas
Pengujian  validitas  setiap  pertanyaan  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  korelasi product moment (r) antara skor item dengan skor total. Setiap butir pertanyaan dinyatakan valid  apabila  memiliki  nilai  rhitung  >  rtabel.  Berikut  ini  merupakan  hasil  uji  validitas pada masing-masing variabel penelitian yang telah dilakukan:
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Variabel Pertanyaan r hitung r tabel Ket OP1 0,880 0,444 Valid OP2 0,687 0,444 Valid OP3 0,737 0,444 Valid Overproduction OP4 0,536 0,444 Valid OP5 0,742 0,444 Valid OP6 0,727 0,444 Valid OP7 0,696 0,444 Valid TR1 0,811 0,444 Valid TR2 0,698 0,444 Valid Transportation TR3 0,731 0,444 Valid TR4 0,776 0,444 Valid
TR5 0,507 0,444 Valid TR6 0,526 0,444 Valid IN1 0,631 0,444 Valid IN2 0,706 0,444 Valid Inventory IN3 0,787 0,444 Valid IN4 0,527 0,444 Valid WT1 0,521 0,444 Valid WT2 0,611 0,444 Valid WT3 0,584 0,444 Valid WT4 0,746 0,444 Valid WT5 0,802 0,444 Valid Waiting WT6 0,734 0,444 Valid WT7 0,710 0,444 Valid WT8 0,487 0,444 Valid WT9 0,705 0,444 Valid WT10 0,474 0,444 Valid SC1 0,670 0,444 Valid SC2 0,799 0,444 Valid SC3 0,672 0,444 Valid Scrapt SC4 0,640 0,444 Valid SC5 0,778 0,444 Valid SC6 0,658 0,444 Valid OS1 0,573 0,444 Valid OS2 0,802 0,444 Valid Overprocessing OS3 0,800 0,444 Valid OS4 0,771 0,444 Valid
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  yang  telah  dilakukan  pada  masing-masing  pertanyaan dalam variabel penelitian ( overproduction, transportation, inventory, waiting, scrap t, dan overprocessing ) diketahui bahwa semua butir pertanyaan memiliki nilai rhitung > rtabel dengan nilai signifikan 0,05. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa semua butir pertanyaan
yang berhubungan dengan seluruh variabel penelitian dinyatakan valid sehingga masing- masing pertanyaan dalam kuisioner dapat digunakan dalam penelitian.

## B. Uji Reliabilitas
Uji  Reliabilitas  dapat  dilakukan  secara  kolektif  terhadap  seluruh  butir  atau  item pertanyaan dalam kuesioner penelitian. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji Reliabilitas adalah sebagai berikut.
1. Jika Nilai Cronbach’s Alpha > 0.60 maka kuesioner atau angket dinyatakan Reliabel atau Konsisten.
2. Jika  Nilai  Cronbach’s  Alpha  <  0.60  maka  kuesioner  atau  angket  dinyatakan  tidak Reliabel atau tidak Konsisten.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach’s Alpha N of items Ket Overproduction Transportation Inventory 0,882 37 Reliabel Waiting
Scrapt
Overprocessing
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Berdasarkan  uji  reliabilitas  yang  telah  dilakukan  pada  variabel  penelitian,  hasilnya menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha 0,882 yang artinya nilai Cronbach’s Alpha variabel >  0,60.  Sehingga  jawaban  responden  yang  berhubungan  dengan  seluruh  variabel penelitian tersebut  dinyatakan  reliabel  dan  pertanyaan  pada  kuisioner  dapat  digunakan untuk penelitian selanjutnya.

## C. Uji Normalitas
Sebelum  dilakukan  pengujian  menggunakan  metode  faktor,  dilakukan  uji  normalitas terhadap data yang telah diperoleh menggunakan SPSS.

## Tabel 5. Hasil Uji Normalitas Data
Variabel Asymp. Sig. (2 tailed) Nilai Standar Minimum
Overproduction 0,101 Transportation 0,200 Inventory 0,200 0,5 Waiting 0,200 Scrapt 0,139 Overprocessing 0,054
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Hasil Uji normalitas menunjukkan bahwa semua variabel memiliki nilai signifikansi lebih besar  dari  0,5,  hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  data  terdistribusi  normal.  Hasil  uji normalitas memungkinkan untuk dilakukan analisis faktor.

## D. Analisis Faktor

## 1. Uji Asumsi Menggunakan Metode Faktor
Penelitian  dilakukan  dengan  penyebaran  kuisioner  berbentuk google  form yang  terdiri atas 37 pertanyaan tertutup sebagai variabel independen, di mana 37 pertanyaan tersebut mengarah pada 6 indikator lean waste Manufacturing yang diidentifikasi menghasilkan karbon  dalam  prosesnya: overproduction (produksi  berlebihan), transportation (transportasi), inventory (persediaan), waiting (wantu  tunggu), scrapt (cacat), overprocessing (proses  yang  berlebihan).  Analisis  data  penelitian  dilakukan  dengan metode  faktor  menggunakan  software  SPSS.  Untuk  mengetahui  apakah  data  dapat dianalisis  menggunakan  metode  faktor,  maka  korelasi  antarvariabel  independen  dalam analisis  faktor  harus  lebih  besar  dari  0,5  dan  nilai  signifikannya  kurang  dari  0,05,  di mana ukuran  yang  digunakan  untuk  menguji  asumsi  adalah  nilai  Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), hasil uji Bartlett, dan Measures of Sampling Adequacy (MSA).

## Tabel 6. Tabel KMO dan Uji Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,713 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-square 25.774 Df 15 Sig 0,040
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Tabel 7. Hasil Pengukuran MSA ( Measure of Sampling Adequacy ) Variabel Nilai MSA Nilai Standar Minimum Overproduction 0,727 0,5 Transportation 0,618 Inventory 0,766 Waiting 0,740 Scrapt 0,647 Overprocess 0,584
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Dari hasil perhitungan SPSS, nilai KMO adalah 0,713 lebih besar dari 0,5 dengan nilai signifikan  uji  Bartlett  0,040 lebih  kecil  dari  0,05,  yang  artinya  variabel-variabel  saling berkorelasi dan dapat diproses lebih lanjut menggunakan analisis faktor. Selain itu hasil pengukuran  MSA  yang  tertera  pada  tabel  Anti  Image  Correlation  menunjukan  bahwa besaran MSA untuk masing-masing atribut lebih besar dari nilai standar minimum yaitu 0,5.

## 2. Menentukan Jumlah dan Kompenen Faktor
Langkah  selanjutnya  adalan  menentukan  jumlah  faktor  yang  terbentuk.  Jumlah  faktor yang  terbentuk  didasarkan  pada  kriteria  eigenvalue  minimum  pada  kolom  total  sama dengan  1,  dimana  jika  hasil  eigenvalue  lebih  besar  dari  1  maka  terbentuk  1  faktor. Analisis dapat dilihat pada grafik dalam Scree plot dan tabel total variance explained.
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Gambar 3. Scree Plot

## Tabel 8. Total Variance Explained
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Grafik  scree  plot  dan  tabel  total  variance  explained  menunjukkan  2  kompenen  yang memiliki  nilai  eigenvalue  di  atas  1,  yang  artinya  ada  2  faktor  yang  terbentuk.  Nilai eigenvalue  komponen  1  sebesar  2,493  atau  >1  maka  menjadi  faktor  1  dan  mampu menjelaskan 41,552% variansi. Sedangkan nilai eigenvalue komponen 2 sebesar 1,460 atau >1 maka menjadi faktor 2 dan mampu menjelaskan 24,326 variasi. Oleh karenanya 2  faktor  tersebut  dapat  dianalisis  lebih lanjut  untuk  dapat  diketahui  kompenen  matriks setiap faktor.
Selanjutnya untuk menganalisis kompenen matriks tiap setiap faktor dapat menggunakan tabel component matrix x yang telah dirotasi sebagai beriku.

## Tabel 9. Rotated Component Matrix
1 2 Overproduction 0,862 0,072 Transportation 0,312 0,732 Inventory 0,825 0,131 Waiting 0,844 -0,102 Scrapt 0,492 -0,628 Overprocessing 0,048 0,722

## Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Untuk  menginput  variabel  pada  faktor  tertentu  ditentukan  berdasarkan  besaran  nilai korelasi antar variabel dan faktor, yaitu nilai korelasinya yang paling besar.
a. Variabel overproduction memiliki nilai korelasi dengan faktor 1 = 0,862 dan  faktor 2 = 0,072, karena nilai korelasi variabel overproduction dengan faktor 1 yang paling besar, maka variabel overproduction berada pada faktor 1.
b. Variabel transportation memiliki nilai korelasi dengan faktor 1 = 0,312 dan faktor 2 =  0,732,  karena  nilai  korelasi  variabel  transportation  dengan  faktor  2  yang  paling besar, maka variabel transportation berada pada faktor 2.
c. Variabel inventory memiliki  nilai  korelasi  dengan  faktor  1  =  0,825  dan  faktor  2  = 0,131,  karena  nilai  korelasi  variabel inventory dengan  faktor  1  yang  paling  besar, maka variabel inventory berada pada faktor 1.
d. Variabel waiting memiliki  nilai  korelasi  dengan  faktor  1  =  0,844  dan  faktor  2  =  - 0,102, karena nilai korelasi variabel waiting dengan faktor 1 yang paling besar, maka variabel waiting berada pada faktor 1.
e. Variabel scrapt memiliki nilai korelasi dengan faktor 1 = 0,492 dan  faktor 2 = -0,628 karena nilai korelasi variabel scrapt dengan faktor 2 yang paling besar, maka variabel scrapt berada pada faktor 2.
f. Variabel overprocessing memiliki nilai korelasi dengan faktor 1 = 0,048 dan faktor 2 = 0,722, karena nilai korelasi variabel overprocessing dengan faktor 2  yang paling besar, maka variabel overprocessing berada pada faktor 2.
Langkah  terakhir  adalah  menganalisis  hasil  output  Compenent  Transformation  Matrix berikut.
Tabel 10. Compenent Transformation Matrix Component 1 2 1 0,993 0,121 2 -0,121 0,993
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Tabel  10  menunjukkan  terdapat  2  faktor  yang  memiliki  nilai  berbeda  dengan  setiap kompenennya  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0,5,  yaitu  faktor  1  (F1)  sebesar  0,993 (99,3%) dan faktor 2 (F2) dengan 0,993 (99,3%). Karena nilai korelasi semua komponen 0,5  maka  kedua  faktor  yang  terbentuk  ini  dapat  disimpulkan  layak  untuk  merangkum kedua variabel yang dianalisis.

## Process Mapping:

## DISKUSI
1. Model Analisis Carbon footprint pada UMKM Prasmanan di Kota Makassar
Menurut  Garza-Reyes  (2015)  Untuk  mencapai  manufaktur  yang  efisien  dan  ramah lingkungan, perlu untuk mengidentifikasi lean waste dan green waste yang melekat dalam proses,  menganalisis  penyebabnya,  merumuskan  dan  menerapkan  strategi  untuk menghilangkan  limbah.  Berdasarkan  model  GIVSM  ( Green-integrated  Value  stream mapping )  yang dikembangkan oleh Choudhary et al. (2019) mengemukakan hubungan antara lean production dan green production dalam model berikut
Lean waste/Production:
 Tranportation
 Inventory
 Motion
 Waiting
 Over-production
 Over-Processing
 Defect Current State GIVSM: Mapping Manufacturing Process Focussing on lean and green waste Green waste KgCO2e/Production:  Raw Material
 Transportation  Energy  Garbage  Emissions

## Sumber: Choudhary et.al, 2019
Gambar 4. Hubungan Lean and Green Production dalam Model GIVSM
Model  tersebut  mengemukakan  adanya  hubungan  sinergis  antara lean  production dan green production . Hubungan sinergitas lain juga terungkap dalam penelitian Balinski dan Grantham (2013) dalam tabel 11.
Tabel 11. Sinergitas Antara Lean Waste dan Green Waste
Jenis Lean Waste Hasil Green Waste Overproduction Storage,  excess  production  time, scrapt Energy Transportation Travel, Packaging scrapt Transportation, material Inventory Storage,  raw  material  scrapt (shelf life) Energy, material Motion Time and energy loss Garbage Waiting Time and energy loss Energy Defect Scrapt, Excess production time Garbage, material, energy Overprocessing Excess production time Energy
Overproduction Energy Waiting Energy Transportation
Transportation, material Overprocessing
Energy

## Sumber: Balinski & Grantham, 2013
Berdasarkan  hasil  analisis  faktor,  dapat  diidentifikasi  adanya  dua  faktor  baru  yang terbentuk.  Faktor  1  (F1)  terdiri  atas  variabel overproduction,  inventory, dan waiting. Sedangkan  untuk  faktor  2  (F2)  terdiri  atas  variabel transportation,  scrapt ,  dan overprocess ing. Kedua faktor tersebut diidentifikasi sebagai green waste yang dihasilkan dari variabel lean waste , oleh karena ini dapat dibentuk model sinergitas baru antara lean waste dan green waste sebagai berikut.
Gambar 5. Model hubungan lean waste dan green waste UMKM Prasamanan di Kota Makassar
Hasil analisis data penelitian dan visualisasi model dalam gambar 3 menjelaskan bahwa UMKM Prasmanan di Kota Makassar menghasilkan energi dan material sebagai green waste . Menggunakan energi dan material seminimal mungkin menjadi salah satu strategi dalam  penerapan green  production .  Konsep  dari  green  manufacturing  telah  dilihat sebagai paradigma manufaktur baru yang menggunakan strategi hijau dan teknik inovatif, meliputi  produk/sistem  yang  menggunakan  sedikit  energi  dan  material  Hallam  dan Contreras (2016). Hal ini dikarenakan energi maupun material dapat menghasilkan unsur karbon dalam proses penggunaannya, sehingga penggunaan yang berlebihan pada energi dan  material  akan  menyebabkan  jumlah  karbon  yang  dibuang  ke  lingkungan  menjadi lebih  banyak.  Pemanfaatan  karbon  yang  efisien,  dalam  bentuk  energi  dan  material bersama  dengan  pengurangan  karbon  dari  limbah  material,  sama  pentingnya  untuk menjadi fokus saat merencanakan perbaikan (Thanki & Thakkar, 2016).
Inventory
Energy,
Energy (F1) Garbage, material, energy Scrapt Material (F2)
Menurut Balinski dan Grantham (2013), energi secara khusus mengacu pada energi dan bahan  bakar  (seperti  gas  alam)  yang  digunakan  untuk  memberi  daya  pada  perangkat listrik dan mekanik yang menjadi limbah ketika digunakan secara berlebihan, sedangkan limbah material berasal dari cacat desain global—merancang bahan baku murni menjadi produk yang dirancang untuk berakhir di tempat pembuangan sampah. Oleh karena itu, carbon  footprint dari  limbah  energi  dapat  diidentifikasi  melalui  pengguaan  pemanas, pendingin,  alat  listrik,  maupun  bahan  bakar/gas  alam  melalui  aktivitas  operasional UMKM prasmanan. Adapun carbon footprint dari material dapat diidentifikasi melalui limbah  sampah  sisa  makanan  yang  dihasilkan  oleh  UMKM  Prasmanan  dikarenakan penggunaan bahan baku  yang berlebihan. Berikut pendekatan pengukuran green waste oleh Balinski dan Grantham (2013).
Tabel 12. Matriks Pengukuran Green Waste Green Waste Hasil yang dapat diukur Jenis Matriks Energi Energi yang digunakan untuk pemanasan/pendinginan/ dan pencahayaan  Bensin  Diesel  listrik  Gas alam kWh, kg Material Energi yang digunakan untuk  mendaur  ulang atau membuang Sampah lbs, cubic ft, liter, kg
Sumber: Balinski & Grantham, 2013
Berdasarkan pendekatan matriks pengukuran pada tabel 12, untuk memudahkan analisis dan  perhitungan carbon  footprint terhadap  jawaban  responden  dan  alat  ukur  yang digunakan yaitu GHG Calculator, maka penelitian ini menggunakan satuan listrik dengan kWh, gas dalam Kilogram (kg), bahan bakar dalam liter (l), dan sampah dalam kilogram (kg). Adapun carbon footprint pada UMKM Prasmana di Kota Makassar dapat dianalisis melalui pendekatan model pada gambar 6.

## UMKM Pramsanan di Kota Makassar
Lean waste/Production  Transportation 
 Invetory 
 Waiting 
 Overproduction 
 Overprocessing 
 Scrapt/defect 
Green Waste:
 Energy 
 Material  pengukuran  Listrik (kWh) 
 Gas (kg) 
 Bahan bakar
(liter) 
 Sampah (kg) 
Gambar 6. Model Pendekatan Analisis Carbon footprint pada UMKM Prasmanan di Kota Makassar
Melalui penggunaan visualisasi model pada gambar 6, Carbon footprint yang dihasilkan dari penggunaan listrik, gas, bahan bakar, dan sampah terhadap 20 UMKM Prasmanan di Kota Makassar dianalisis dan dihitung menggunakan GHG Calculator .
2. Analisis Carbon footprint pada UMKM Prasmanan di Kota Makassar
Pada  penelitian  ini, carbon  footprint yang  dianalisis  berupa greenhouse  gas  emission yang  diukur  dalam ton  carbon  dioxide  equivalent (CO 2 eq).  Adapun  hasil  perhitungan carbon  footprint merupakan  hasil lean  waste dan green  waste yang  diperoleh  melalui selisih penggunaan green waste terbesar dan terkecil selama produksi 1 bulan pada 20 UMKM Prasmanan di Kota Makassar tertera pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Pengkuruan Carbon footprint pada 20 UMKM Prasmanan di Kota
Makassar Nama UMKM Nilai Emisi Karbon (ton CO 2 eq) Listrik BBM Gas Total RM. Mba Sari 0.06 0.58 0.08 0.72 Warung Warsis 2 0.12 0 0.08 0.2 Prasmanan Pak Iwan 0.12 0.01 0.01 0.14 Kantin cempaka 0.24 0.05 0.02 0.31 RM Prasmanan Zam Zam 0.3 0.01 0.03 0.34 RM Ramsis 0 0 0.02 0.02 Warung Ria 0 0 0.04 0.04 Alhamdulillah 0 0.33 0.04 0.37 Hikmah 0.07 0 0.01 0.08 Warung Bandung 0.04 0.01 0.02 0.07 Warung Ainun 0.03 0.01 0.01 0.05 Kantin Mardati 0 0 0.01 0.01 Warung Sumber Rezeki 0.09 0.01 0.08 0.18
Warung Tunjuk Tunjuk 0.05 0 0.01 0.06 WM Vintama 0.01 0 0.08 0.09 Warsis 2 0.06 0 0.08 0.14 Warung Mbak Nunu Surabaya 0.03 0.01 0.08 0.12 Kedai Biru 0.05 0.03 0.08 0.16 Warung Mas Reyhas 0.06 0 0.08 0.14 Warung Makan Selerata 0.09 0 0.04 0.13
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Proses produksi warung prasmanan membutuhkan listrik sebagai energi untuk membantu proses  produksi  menjadi  lebih  efisien.  Nilai  emisi  karbon  yang  didapatkan  dari penggunaan listrik dapat diperoleh dari konsumsi listrik dikali dengan faktor emisi. Nilai emisi  karbon  dari  penggunaan  listrik  yang  dihasilkan  oleh  warung  prasmanan  di  kota Makassar  yang  paling  besar  adalah  Rumah  Makan  Prasmanan  Zam-Zam  dengan  nilai emisi sebesar 0.3 ton CO2 eq. Nilai emisi karbon yang dihasilkan dipengaruhi oleh daya listrik, waktu pemakaian dan nilai faktor emisi.
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Gambar 7. Grafik Nilai Emisi Karbon Penggunaan Listrik UMKM Prasmanan di Kota Makassar
Nilai emisi karbon adalah nilai total emisi yang digunakan oleh responden dari konsumsi listrik pada proses produksinya. Nilai emisi tertinggi pada gambar 7 adalah pada warung makan  Prasmanan  Zam-Zam,  hal  tersebut  dikarenakan  konsumsi  listrik  dari  warung sangat besar.
0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 RM, M b a Sar i
W ar u n g W ar si s 2
Pr as man an Pa k Iw an Kan ti n c empak a RM Pr as man an Z am…
RM Rams is W ar u n g Ri a Al h amd u lil lah H ik mah W ar u n g B an d u n g W ar u n g Ai n u n Kan ti n M ar d at i W ar u n g Su mb er … W ar u n g Tu n ju k… WM V in tama W ar si s 2 W ar u n g M b ak N u n u …
Ked ai B ir u W ar u n g M as Rey h as
0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2
0.1
Bahan bakar minyak digunakan oleh warung makan prasmanan untuk membantu dalam kegiatan proses produksi seperti untuk transportasi, proses memasak, dan lain sebagainya. Penggunaan  bahan  bakar  minyak  dapat  menghasilkan  nilai  emisi  karbon.  Nilai  emisi karbon dari penggunaan bahan bakar minyak yang diperoleh dari warung prasmanan di kota Makassar yang paling besar adalah RM. Mba Sari dengan nilai emisi sebesar 0.58 ton  CO 2 eq.  Nilai  emisi  karbon  yang  dihasilkan  dipengaruhi  oleh  jumlah  bahan  bakar minyak yang dipakai, waktu pemakaian dan nilai faktor emisi.
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Gambar 9. Grafik Nilai Emisi Karbon Penggunaan BBM UMKM Prasmanan di Kota Makassar
Nilai emisi karbon adalah nilai total emisi yang digunakan oleh responden dari konsumsi bahan bakar minyak pada proses produksinya. Nilai emisi tertinggi pada gambar 9 adalah pada  warung  makan  RM  Mba  Sari,  hal  tersebut  dikarenakan  konsumsi  bahan  bakar minyak yang dihasilkan dari warung sangat besar.
Nilai  emisi  yang  diperoleh  dari  penggunaan  bahan  bakar  gas  pada  warung  makan prasmanan disebabkan oleh aktivitas produksi seperti memasak. Berdasarkan data yang didapatkan dari 20 responden warung makan prasmanan, gas atau LPG yang dipakai oleh warung  makan  memiliki  tipe  tabung  3  kilogram.  Terdapat  beberapa  warung  makan prasmanan  di  kota  Makassar  yang  memiliki  nilai  emisi  karbon  besar  dari  penggunaan bahan bakar gas yaitu RM. Mba Sari, Warung Warsis 2, Warung Sumber Rezeki, WM Vintama, Warsis 2, Warung Mba Nunu Surabaya, Kedai Biru, dan Warung Mas Reyhas.
0.09
0.08
0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01
Ketujuh warung makan prasmanan tersebut memiliki nilai emisi yang sama yaitu sebesar 0.8 ton CO 2 eq. Nilai emisi karbon yang dihasilkan dipengaruhi oleh jumlah tabung gas dipakai, waktu pemakaian dan nilai faktor emisi.
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Gambar 10. Grafik Nilai Emisi Karbon Penggunaan Bahan Bakar Gas UMKM Prasmanan di Kota Makassar
Nilai emisi karbon adalah nilai total emisi yang digunakan oleh responden dari konsumsi bahan bakar gas pada proses produksinya. Nilai emisi tertinggi pada gambar 10 adalah pada  warung  makan  RM  Mba  Sari,  Warung  Warsis  2,  Warung  Sumber  Rezeki,  WM Vintama, Warsis 2, Warung Mba Nunu Surabaya, Kedai Biru, dan Warung Mas Reyhas. Hal tersebut dikarenakan konsumsi bahan bakar gas yang dihasilkan dari warung sangat besar.
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)
Gambar 11 Grafik Total Nilai Emisi Karbon Prasmanan di Kota Makassar
Total  nilai  emisi  karbon  adalah  nilai  total  emisi  yang  digunakan  oleh  responden  dari penggunaan listrik, sampah oganik, bahan bakar minyak, dan bahan bakar gas pada proses produksinya. Nilai emisi tertinggi pada gambar 11 adalah pada warung makan RM Mba Sari, yaitu sebesar 0.72 ton CO 2 eq. Nilai emisi karbon yang dihasilkan dipengaruhi oleh penggunaan  listrik,  sampah  oganik,  bahan  bakar  minyak,  dan  bahan  bakar  gas,  waktu pemakaian dan nilai faktor emisi.
Selain  penggunaan  energi,  aktivitas  yang  juga  bisa  menghasilkan  nilai  emisi  karbon adalah berasal dari material yang menjadi sampah baik pada proses daur ulang maupun pembuangan. Nilai emisi diperoleh dari sisa-sisa makanan atau bahan baku yang sudah tidak dapat digunakan kembali. Pengambilan data sampah organik responden dilakukan dengan melihat berapa jumlah sampah organik yang dihasilkan selama 1 bulan.
0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
Sumber: Data primer, 2022 (diolah)

## Gambar 8. Grafik Nilai Emisi Karbon Penggunaan Sampah Organik UMKM
Prasmanan di Kota Makassar
Nilai emisi karbon adalah nilai total emisi yang digunakan oleh responden dari sampah organik  yang  dihasilkan  pada  proses  produksinya.  Nilai emisi  tertinggi  pada  gambar  8 adalah pada warung makan Kantin Mardati yaitu sebesar 25%, hal tersebut dikarenakan sampah organik yang dihasilkan dari warung sangat besar.

## 3. Minimalisasi Carbon Footprint
Carbon  footprint dapat  diminimalisir  dengan  beberapa  cara  salah  satunya  yaitu memanfaatkan  ketersediaan  lahan  sebagai  tempat  untuk  vegetasi  yang  bisa  menyerap CO2  di udara  melalui  media  tanam  seperti  vertical  garden.  Selain  itu,  beberapa  cara yang bisa  dilakukan  adalah  memperbanyak  ruang  terbuka  hijau,  keteresediaan  ruang terbuka  hijau  menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  mengurangi  CO2.  Yang  tidak  kalah penting  adalah  mengubah  gaya  hidup  masyarakat  untuk  lebih  irit  terhadap  aktivitas- aktivitas penggunaan listrik, gas, bahan bakar, dan sebagainya yang dapat menimbulkan emisi  karbon.  Ada  beberapa  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  meminimalisir carbon footprint atau jejak emisi karbon pada warung makan prasmanan, sebagai berikut:
Warung Mas Reyhas 1%
Warung Mbak Nunu Surabaya… RM. Mba Sari 0% Warung Warsis 2 5% Prasmanan Pak Iwan 2% Kedai Biru 13% Kantin cempaka 3% Warsis 2 13% RM Prasmanan Zam Zam 13% WM Vintama 2%
Warung Tunjuk Tunjuk RM Ramsis 1% Warung Ria Alhamdulillah 1% 13% 7%  Warung Sumber Rezeki 1% Kantin Mardati 25% Hikmah 0% Warung Warung Ainun  Bandung 0% 0%
a. Konsumsi Listrik
Penggunaan energi terbarukan dapat menjadi solusi untuk mereduksi carbon footprint seperti  menggunakan  listrik  dari  panel  surya,  namun  penggunaan  listrik  panel  surya dinilai  mahal  dan  pemeliharaannya  yang  memakai  banyak  biaya.  Oleh  karena  itu, beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  dalam  meminimalisir  emisi  karbon  adalah menggunaka n listrik secukupnya, mematikan peralatan-peralatan listrik ketika sedang tidak digunakan, tidak menggunakan peralatan yang memakan listrik yang besar.
b. Sampah Organik
Beberapa  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  meminimalisir  carbon  footprint  yang dihasilkan  dari  sampah  organik  yaitu  menerapkan  konsep  3R  (reduce,  recycle,  dan reuse) dalam mengelola sampah, contohnya mengolah sampah organik menjad kompos. Selain  itu,  untuk  mengurangi  emisi  dan  timbunan  sampah,  pemiliki  warung  bisa mengatur  persediaan  dengan  benar  agar  tidak  menimbulkan  bahan  baku  yang  tidak terpakai  dan  berakhir  dipembuangan  akhir,  serta  mengurangi  produksi  yang  besar- besaran ( overproduction ).
c. Bahan Bakar Minyak
Untuk  mereduksi  carbon  footprint  yang  dihasilkan  bahan  bakar  minyak  pada  warung makan  prasmanan  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  cara  yaitu  menggunakan  BBM dengan  hemat,  mengurangi  pemakaian  transportasi  yang  menimbulkan  emisi  karbon yang  besar,  mengganti  penggunaan  bahan  bakar  minyak  dengan  sesuatu  yang  lebih ramah lingkungan.
d. Bahan Bakar Gas
Cara yang paling efektif untuk mengurangi penggunaan bahan bakar gas dalam proses produksi warung makan prasmanan adalah menghemat penggunaannya, kemudian juga dapat  dilakukan  dengan  mengganti  kompor  gas  menjadi  kompor  yang  lebih  ramah lingkungan seperti kompor listrik.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini  menggunakan  analisis  faktor  sebagai  metode  statistik  untuk memperoleh faktor-faktor yang mendasar dan mampu menjelaskan hubungan antara berbagai variabel independen yang diteliti. Hasil analisis faktor mengidentifikasi adanya 2 faktor baru yang terbentuk  yaitu  energi  dan  material.  Energi  dan  material  merupakan  2  variabel green waste yang  dihasilkan  dari  aktivitas  yang  menimbulkan food  waste pada  20  UMKM Prasmanan  di  Kota  Makassar.  Variabel  energi  dan  material  menjadi  variabel  yang menghubungkan lean  waste dan  pengukuran carbon  footprint sehingga  model  analisis carbon footprint pada UMKM Prasmanan di Kota Makassar terbentuk dengan gas alam, BBM, listrik, dan sampah sebagai pengukurannya. Hasil analisis carbon footprint pada UMKM  Prasmanan  di  Kota  Makassar  menunjukkan bahwa  total  emisis  karbon  dari penggunaan  energi  terbesar  adalah  penggunaan  bahan  bakar  gas  dengan  jumlah  emisi karbon 0,8 ton CO2eq.
Green waste yang dihasilkan oleh UMKM Prasmanan di Kota Makassar dalam bentuk energi dan material diidentifikasi dari kegiatan operasi UMKM yang sering melakukan pemborosan  ( waste) dalam  bentuk overproduction , transportation,  inventory,  waiting, scrapt/defect, dan overprocessing . Pemborosan tersebut sebaiknya diminimalisir dengan mengurangi  aktivitas  yang  tidak  memberikan  nilai  tambah  dala m penggunaan  energi, serta menerapkan konsep 3R ( recycle, reuse , dan reduce ) dalam pengelolaan sampah.
Salah  satu  keterbatasan  utama  penelitian  ini  adalah  terbatasnya  jumlah  sampel  yang dikarenakan  oleh  sektor  objek  penelitian  yang  sangat  spesifik.  Untuk  penelitian berikutnya,  disarankan  untuk  memperluas  sektor  objek  penelitian  sehingga  bisa didapatkan analisis data yang lebih menyeluruh untuk sampah makanan yang dihasilkan industri makanan dan minuman.

## DAFTAR PUSTAKA
Amaranti,  R.,  Irianto,  D.,  &  Govindaraju,  R.  (2017).  Green  manufacturing:  kajian literatur. In Seminar Dan Konferensi Nasional IDEC , 8 , 2579–6429.
Anugrah,  M.,  Zaini,  E.,  &  Rispianda,  R.  (2016).  Usulan  Pengurangan  Waste  Proses Produksi Menggunakan Waste Asessment Model dan Value Stream Mapping Di PT. X. Reka Integra , 4 (1).
Auliya,  D.  F.,  Marlyana,  N.,  &  Fatmawati,  W.  (2021).  Analisis  Penentuan  Faktor Pendorong dalam Penerapan Green Manufacturing di PT. Aneka Adhilogam Karya dengan Metode Fuzzy Topsis. Jurnal Teknik Industri , 11 (2), 156–163.
Balinski, K. D., & Grantham, K. (2013). Quantifying the Carbon Footprint of Lean Waste. Engineerin , 5 (1), 80–91.
Bappenas. (2021). Food Loss and Waste di Indonesia. Bappenas . https://bit.ly/3uvPTsI
Bhattacharya, A., Nand, A., & Castka, P. (2019). Lean-green integration and its impact on  sustainability  performance:  A  critical  review. Journal  of  Cleaner  Production , 236 , 117697.
Choudhary,  S.,  Nayak,  R.,  Dora,  M.,  Mishra,  N.,  &  Ghadge,  A.  (2019).  An  integrated lean and green approach for improving sustainability performance: a case study of a packaging manufacturing SME in the U.K. Production Planning and Control , 30 (5– 6), 353–368. https://doi.org/10.1080/09537287.2018.1501811
Eludoyin,  O.  M.  (2015).  The  Challenge  of  Reducing  Food  Carbon  Footprint  in  a Developing Country. Journal of Climatology & Weather Forecasting , 3 (1), 1–5.
Garza-Reyes, J. A. (2015). Lean and Green in the Transport and Logistics Sector- a Case Study of Simultaneous Deployment. Journal of Cleaner Production , 102 , 18–29.
Ghadge,  A.,  Kaklamanou,  M.,  Choudhary,  S.,  &  Bourlakis,  M.  (2017).  Implementing environmental practices within the Greek dairy supply chain: Drivers and barriers for   SMEs. Industrial   Management  & Data Systems , 117 (9), 1995–2014. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1108/IMDS-07-2016-0270 http://dspace.lib.cranfield.ac.uk/handle/1826/12654
Hallam, C. R., & Contreras, C. (2016). The interrelation of Lean and green manufacturing Practices: A case of push or pull in implementation. In 2016 Portland International Conference  on  Management  of  Engineering  and  Technology  (PICMET) ,  1815– 1823.
Himelstein, L. (2017). Hotel Buffets, A Culprit of Food Waste, Get Downsized . The New York Times. https://nyti.ms/35XARlk
Indonesia, B. (2015). Profil Bisnis Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) . Bank Indonesia. www.bi.go.id
Ishangulyyev, R.,  Kim, S., &  Lee, S.  H.  (2019). Understanding food loss and waste— why are we losing and wasting food? Foods , 8 (8), 297.
Kemenkopumkm.  (2021). Jumlah  UMKM  Sektor  Makanan  dan  Minuman  (usaha Prasmanan) . http://umkm.depkop.go.id/
Kusumastuti,  D.,  Choerudin,  A.,  Kinasih,  W.,  Pramono,  J.,  &  Mardikasari,  S.  (2020). Kajian  Kerangka  Pengaturan  dan  Pengelolaan  Makanan  Berlebih  di  Hotel,
Restoran, dan Catering .
https://assets.rikolto.org/paragraph/attachments/foodwasteprint.pdf
Lissy, P. N. M. (2012). Carbon Footprint of an Educational Institution as a Technique for Sustainable  Development. The  International  Journal  of  Engineering  And  Science (IJES) , 1 (2), 196–200.
Mustofa, S., Choiri, M., & Riawati, L. (2014). Pendekatan  Lean Manufacturing Untuk Mereduksi Waste Menggunakan Value Stream Mapping (Studi Kasus  Pada PT X Bangil-pa. Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem , 2 (2), 337–347.
Prabowo, P. A. (2020). Analisis Perilaku Konsumen Jasa Katering untuk Keperluan Pesta di Surabaya. Jurnal Analisi, Prediksi Dan Informasi (Jurnal EKBIS) , 21 (1), 69–90. https://doi.org/https://doi.org/10.30736/ekbis.v17i1
Ramadhita,  A.  N.,  Ekayani,  M.,  &  Suharti,  S.  (2021).  Apakah  Konsumen  Resto  Hotel Mengetahui  Isu  Food  Waste? Jur.  Ilm.  Kel.  &  Kons , 14 (1),  88–100. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.24156/jikk.2021.14.1.88
SIPSN.  (2021). Data  Pengelolaan  Sampah:  Komposisi  Sampah .  MenLHK. https://bit.ly/3rz8gLv
Soedarmadji,  W.,  Surachman,  S.,  &  Siswanto,  E.  (2015).  Penerapan  konsep  green manufacturing  pada  botol minuman  kemasan  plastik. Journal  of  Engineering  and Management in Industrial System , 3 (2).
Tambunan,  R.  A.,  Handayani,  N.  U.,  &  Puspitasari,  D.  (2018).  Penerapan  Lean Manufacturing  menggunakan  Value  Stream  Mapping  (VSM)  untuk  Identifikasi Waste  &  Performance  Improvement  Pada  UKM  “Shoes  and  Care.” Industrial Engineering Online Journal , 6 (4).
Thanki, S., & Thakkar, J. J. (2016). Value–Value Load Diagram: A Graphical Tool for Lean–Green  Performance  Assessment. Production  Planning  &  Control , 27 (15), 1280–1297. https://doi.org/10.1080/09537287.2016.1220647
Van der Werf, P., Seabrook, J. . A., & Gilliland, J. A. (2019). Food for Naught: Using the Theory  of  Planned  Behavior  to  Better  Understand  Household  Food  Wasting Behavior. The Canadian Geographer , 63 (3), 478–493.
https://doi.org/https://doi.org/10.1111/cag.12519
Wulansari, D., Ekayani, M., & Karlinasari, L. (2019). Kajian Timbulan Sampah Makanan Warung  Makan. ECOTROPHIC :  Jurnal  Ilmu  Lingkungan  (Journal  of Environmental Science) , 13 (2), 125. https://doi.org/10.24843/ejes.2019.v13.i02.p01