J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148

## Jurnal Teknologi dan Manajemen
ISSN (Print) 1693-2285   ISSN (Online) 2808-9995

## Artikel Penelitian

## Analisis Lean Manufacturing Produk Keramik dengan Pendekatan VALSAT dan Pemodelan DES Pada PT. Perkasa Primarindo
Daisy Fannysia 1 , Sri Hartini 1 , Prita Pantau Putri Santosa 1
1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Diterima           : 05 Juli 2022 Direvisi            : 30 Juli 2022 Diterbitkan       : 14 Agustus 2022 PT.  Perkasa  Primarindo  merupakan  perusahaan  manufaktur  di  bidang  industri  keramik.
Permasalahan yang terjadi di PT. Perkasa Primarindo yaitu kemampuan perusahaan yang tidak optimal  dalam  memenuhi  target  produksi  yang  dipengaruhi  oleh  kualitas  produk  dan  waktu produksi hingga ke tangan konsumen keramik akibat banyaknya cacat yang disebabkan antara lain  ketergantungan  beberapa  proses  produksi  pada  kondisi  cuaca.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  bobot  awal  pemborosan,  pemborosan  dominan, lead  time dari aktivitas-aktivitas  dalam  produksi  dan  memberikan  usulan  perbaikan  aktivitas.  Metode  yang digunakan yaitu metode VALSAT dan pemodelan DES dengan menggunakan software Flexsim 6.0  untuk  mengatasi  pemborosan  yang  terjadi  di  PT.  Perkasa  Primarindo.  Berdasarkan  hasil penelitian  yang  dilakukan,  hasil waste  assessment  model pemborosan  yang  dominan  terjadi adalah waste defect sebesar 20,29%, waste transportation sebesar 18,39% dan waste inventory sebesar  13,00%.  Berdasarkan  hasil output VALSAT  yaitu mapping  tools yang terpilih  untuk mengeliminasi  pemborosan  dominan  adalah  PAM  dengan  skor  567,66.  Berdasarkan  analisis PAM,  pada  kondisi  aktual  kategori  aktivitas  NNVA  memiliki  persentase  waktu  yang  cukup tinggi  yaitu  sebesar  46,54%,  kemudian  NVA  sebesar  0,09%  dan  VA  sebesar  53,38%.  Pada kondisi usulan, persentase waktu aktivitas NNVA dapat dikurangi menjadi 45,16%, kemudian NVA berkurang menjadi sebesar 0%, dan VA dalam kondisi sama dengan kondisi awal. Hal ini juga  didukung  terjadinya  penurunan lead  time penyelesaian  pada  hasil  simulasi  model  yang diusulkan, dimana pada simulasi kondisi awal lead time menyelesaikan proses produksi adalah 501688,39 detik menjadi 474128,13 detik pada hasil simulasi kondisi usulan. Sehingga dengan menerapkan usulan perbaikan melalui process activity mapping , usulan kaizen dan pendekatan simulasi dapat menurunkan 5,49% lead time penyelesaiannya dari kondisi awal.
K ATA K UNCI
DES, Software Flexsim , VALSAT, VSM, WAM

## K ORESPONDENSI

## E-mail Author Korespondensi:
daisyfannysia917@gmail.com

## PENDAHULUAN
Permintaan  akan  kebutuhan  konsumen  semakin  lama biasanya  akan  terus  meningkat  dan  tentunya  bervariasi sesuai  dengan  perkembangan  era  globalisasi.  Pengaruh perkembangan  era  globalisasi  membuat  produk-produk yang  dibuat  harus  mampu  bersaing  dengan  kompetitor lainnya.  Oleh  karena  itu,  sebuah  perusahaan  harus mengembangkan  kinerja  dalam  sistem  produksi  yang berperan penting dalam pengembangan produk.
Pengembangan  produk  biasanya  terjadi  pada  perusahaan yang  bergerak  dalam  bidang  industri  manufaktur  yang kegiatannya  mengubah  atau  mentransformasikan  dari bahan baku menjadi barang setengah jadi atau barang jadi. Adhiem  (2021:8)  menyatakan  untuk  perekonomian nasional,  industri  manufaktur  menyumbang  konstribusi
yang  positif,  yang  didukung  oleh  nilai  indeks  manajer pembelian  atau Purchasing  Manager  Index (PMI)
Indonesia yang cukup tinggi, yakni pada bulan April 2021 mencapai angka 54,6, naik dari periode sebelumnya pada bulan Maret 2020, yaitu 45,3. Kenaikan ini menunjukkan bahwa keberadaan industri manufaktur Indonesia eksklusif didukung oleh permintaan pasar yang kuat, tidak terkecuali industri manufaktur yang bergerak pada bidang pembuatan keramik.  Perusahaan  yang  bekerja  dalam  bidang manufaktur  keramik  salah  satunya  adalah  PT.  Perkasa Primarindo.  PT.  Perkasa  Primarindo  adalah  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  manufaktur  keramik  yang  telah berdiri  sejak  tahun  1988  dan  berlokasi  di  wilayah Kabupaten Bekasi. PT. Perkasa Primarindo memproduksi keramik dan di ekspor keluar pulau.
Permasalahan yang ada pada PT. Perkasa Primarindo, yaitu kemampuan perusahaan yang tidak maksimal dalam
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
memenuhi  target  produksi  yang  dipengaruhi  kualitas produk dan waktu   produksi  hingga ke tangan konsumen keramik  karena  banyaknya  cacat  yang  disebabkan  antara lain ketergantungan beberapa proses produksi pada kondisi cuaca  dan  permasalahan  lainnya.  Selain  itu  faktor  lain dapat  disebabkan  adanya  kesalahan  operator  ( human error )  saat  bekerja  dan  adanya  kerusakan  mesin.
Kerusakan  mesin  ini  juga  sering  kali  dialami  oleh  PT. Perkasa Primarindo dimana mesin spray dryer lama sudah sangat  lama  digunakan  dan  memerlukan  perbaikan  dan perawatan  maksimal.  Oleh  karena  itu,  penerapan Lean Manufacturing perlu  digunakan  untuk  mengidentifikasi aktivitas  atau  kegiatan  yang  tidak  memiliki  nilai  tambah sehingga dapat diminimalkan, agar produksi keramik bisa berjalan  dengan  efektif  dan  efisien  yang  akan meningkatkan produktivitas perusahaan.
Lean  manufacturing berfokus  pada  melakukan  perbaikan internal  untuk  menjadikan  perusahaan  di  bidang  operasi manufaktur, yang menghasilkan produk dan layanan yang unggulan kepada konsumen (Soetara, Machfud, Affandi, & Maulana,  2019:188). Lean merupakan  pendekatan  yang sistematis dalam melakukan perbaikan berkelanjutan yang menekankan pada pengurangan berbagai macam pemborosan yang tidak baik berupa pemborosan aktivitas maupun pemborosan sumber daya yang tidak memberikan nilai tambah pada produk (Arnando, F., 2015:10). Prinsip dasar lain dari lean adalah pandangan seluruh sistem ketika mengevaluasi  bisnis  yaitu  aliran  nilai  (Carreira,  2005:2). Sehingga lean berarti  serangkaian  aktivitas  atau  solusi untuk mengeliminasi waste , mengurangi operasi non-value added (NVA)  dan  meningkatkan  operasi value  added (VA),  sedangkan manufacturing sendiri  didefinisikan sebagai proses atau upaya untuk mengolah dan mengubah bahan  baku  (material)  menjadi  suatu  barang  (barang  jadi maupun  setengah  jadi)  yang  dilakukan  secara  mekanis maupun dengan mesin (Viana, N., 2017:7).
Adapun  metode  yang  akan  digunakan  dalam  menunjang penelitian ini menggunakan penerapan Lean
Manufacturing dengan  metode Value  Stream  Mapping (VSM), Waste  Assessment  Model (WAM), Value  Stream Analysis Tools (VALSAT) dan Discrete Event Simulation (DES) dalam menangani permasalahan yang ada pada PT. Perkasa Primarindo.

## METODE
Data  penelitian  ini  data  diambil  langsung  dari  sumber pertama  yaitu  Bapak  Shodri  selaku  KA Quality  Control , data  yang  diperoleh  data  waktu  proses,  jumlah  stasiun kerja, logika alur proses produksi, data kedatangan bahan baku, jarak antar stasiun kerja dan waktu transportasinya, data kapasitas mesin atau stasiun kerja, data historis hasil produksi, data waktu penyelesaian produksi, jadwal kerja. Pada  penelitian  ini  bersumber  dari  Bapak  Shodri  selaku KA Quality Control pihak PT. Perkasa Primarindo selaku
objek penelitian. Penelitian ini dilakukan pada PT. Perkasa Primarindo yang berlokasi di Jl. Setia Mekar No. KM. 38- 39  Setiamekar,  Kecamatan  Tambun  Selatan,  Kabupaten Bekasi, Jawa Barat.
Dalam  menganalisa  data-data  ada  beberapa  metode  yang terangkum  dalam  tahap  metodologi  DMAI  ( Define,
Measure,  Analyse,  Improve ).  Metodologi  ini  bertujuan memudahkan  tahap  pengolahan  dalam  penelitian  ini sehingga  lebih  sistematis  dan  terstruktur.  Teknik  analisis yang dipergunakan, diantaranya sebagai berikut:

## Tahap Define
Tahap Define pada  tahap  ini,  dilakukan  perancangan Current  State Value  Stream  Mapping (CSVSM)  untuk menggambarkan  secara  representatif  terhadap  kondisi aktual sistem produksi sepanjang aliran value stream , baik itu aliran informasi maupun aliran material. Value Stream Mapping atau  VSM  merupakan  metode  pemetaan  arus produksi  dan  arus  informasi  untuk  menghasilkan  sebuah produk, yang tidak hanya pada masing-masing area kerja, tetapi  pada  bagian  total  produksi  serta  mengidentifikasi kegiatan yang termasuk value added dan non value added (Hidayat,  R.,  dkk.  2014:1033).  Adapun  data-data  yang diperlukan  dalam  membuat  VSM  seperti,  alur  proses produksi,  jumlah  WIP  dalam  sistem,  waktu  siklus  setiap proses, lead time dari keseluruhan proses, data uptime dan available  time tiap  stasiun  kerja,  serta  alur  proses bisnisnya.
Berikutnya  adalah  pembuatan  model  awal  untuk mengetahui  bagaimana  kondisi  dan  kinerja  sistem  nyata. Dalam membuat model awal perlu adanya bantuan sebuah software ,  seperti  yang  akan  digunakan  peneliti  yaitu software  Flexsim 6.0.  Model  yang  telah  dibangun kemudian dilakukan verifikasi dan validasi untuk menguji bahwa  model  yang  telah  dibuat  telah  akurat  dan valid dalam mewakili sistem yang sebenarnya.

## Tahap Measure.
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengolahan  data  terkait identifikasi  pemborosan  dengan  menggunakan waste assessment model (WAM). Adapun untuk alur pengolahan data dengan metode WAM secara rincinya adalah sebagai berikut:
1. Seven Waste Relationship
Dalam Seven  Waste  Relationship terdapat  tujuh pemborosan  yang  saling  berhubungan  di  antara  tiap pemborosannya. Selanjutnya hasil kuesioner tersebut akan didapatkan skor untuk masing-masing hubungan pemborosan. Skor tersebut dijumlahkan untuk mendapatkan  nilai  total  tiap  hubungan,  kemudian  nilai total tersebut dikonversi menjadi simbol A , I, U, E, O, X. Hasil  konversi  ini  selanjutnya  akan  digunakan  dalam pembuatan Waste Relationship Matrix (WRM).
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
2. Waste Relationship Matrix (WRM).
Waste  Relationship  Matrix merupakan  matriks  yang digunakan dalam analisis kriteria pengukuran pemborosan dan  untuk  menggambarkan  hubungan  nyata  dari masing- masing jenis pemborosan. Pembobotan pada WRM ditotal untuk mendapatkan skor yang mana dapat menggambarkan  pengaruh  antar  pemborosan.  Skor tersebut  dikonversikan  kedalam  bentuk  persentase  untuk lebih menyederhanakan matriks.
3. Waste Assessment Questionnaire (WAQ)
Kuesioner  ini  terdiri  atas  64  pertanyaan  yang  berbeda, dimana  kuesioner  ini  bertujuan  untuk  menentukan pemborosan  mana  yang  terjadi.  Setiap  pertanyaan mewakili  suatu  aktivitas  atau  kondisi  yang  mungkin menimbulkan suatu jenis pemborosan. Beberapa pertanyaan  ditandai  dengan  tulisan  “ From ”,  maksudnya adalah  pertanyaan  tersebut  menjelaskan  jenis waste yang ada  saat  ini  yang  dapat  memicu  munculnya  jenis waste lainnya  berdasarkan  WRM.  Pertanyaan  lainnya  ditandai dengan  tulisan  “ To ”,  yang  artinya  pertanyaan  tersebut menjelaskan tiap jenis waste yang ada saat ini bisa terjadi karena dipengaruhi jenis waste lainnya.
Hasil  pengolahan  WAM  tersebut  akan  diperoleh persentase  pemborosan  kritis  dan  hasil  pembobotan tersebut  akan  digunakan  sebagai input pada  pengolahan value stream analysis tools (VALSAT). Dalam menganalisis  lebih  lanjut  dan  rinci  terhadap  pemborosan kritis  yang  telah  diperoleh,  diperlukan value  stream analysis tools (VALSAT),  dimana  dari  hasil  VALSAT akan diperoleh tools yang sesuai dengan pemborosan yang
terjadi  untuk  menangani  dan  menganalisis waste tersebut lebih lanjut.

## Tahap Analyse.
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  dengan  WAM  dan VALSAT,  pada  tahap analyse ini  akan  dilakukan identifikasi  akar  penyebab  terjadinya  pemborosan  yang dominan  dengan  analisis  5W1H,  analisis  berdasarkan VSM,  analisis  berdasarkan  PAM,  analisis  berdasarkan hasil  simulasi  model  awal,  dan  analisis  berdasarkan perbaikan dengan konsep Kaizen.
Tahap Improve.
Pada tahap improve , selanjutnya akan dirancang proposed state VSM. Dari hasil rancangan proposed VSM tersebut, akan  dilakukan  perancangan  model  dengan  pendekatan discrete  event  simulation (DES)  untuk  mengetahui  efek dari perbaikan tersebut terhadap sistem secara keseluruhan.

## HASIL DAN DISKUS

## Uji Normalitas dan Kecukupan Data
Pengumpulan data waktu siklus dilakukan dengan metode stopwatch  time  study ,  dimana  data  ini  digunakan sebagai input dalam perancangan value stream mapping dan model simulasi. Pengambilan data waktu siklus dilakukan selama 10 kali pengamatan. Untuk dapat lanjut ke uji kecukupan data,  data  harus  dinyatakan  berdistribusi  normal  atau mendekati  distribusi  tersebut.  Uji  normalitas  dilakukan dengan bantuan software SPSS. Hasil perolehan pengujian dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil dengan Uji Normalitas
Sub Proses Kolmogorov-Smirnov
Shapiro-Wilk
Ket. Uji Statistic df Sig. Statistic df Sig Penimbangan 1 Slip Body .224 10 .168 .927 10 .423 Normal Penimbangan 2 Engobe .166 10 .200 .987 10 .992 Normal Penimbangan 3 Glaze .220 10 .185 .884 10 .147 Normal Milling Slip Body .184 10 .200 .933 10 .478 Normal Milling Engobe .141 10 .200 .969 10 .877 Normal Milling Glaze .33 10 .200 .977 10 .950 Normal Milling Pasta .209 10 .200 .922 10 .375 Normal Penyaringan Slip Body .159 10 .200 .963 10 .824 Normal Mixer Slip Body .183 10 .200 .924 10 .389 Normal Pembuatan Powder .224 10 .168 .838 10 .051 Normal Pencetakan Green Tile .246 10 .088 .869 10 .096 Normal Pengeringan Green Tile .135 10 .200 .935 10 .502 Normal Pendinginan Blower .183 10 .200 .932 10 .464 Normal Pemberian Engobe .262 10 .051 .947 10 .053 Normal Pemberian Glaze .194 10 .200 .931 10 .456 Normal Pemberian Fix Lem .176 10 .200 .954 10 .715 Normal Pemberian Pasta .147 10 .200 .926 10 .413 Normal Pendinginan HC .175 10 .200 .924 10 .390 Normal Printing Motif .154 10 .200 .913 10 .300 Normal Pengeringan Pra-Printing .204 10 .200 .934 10 .487 Normal Pembakaran .142 10 .200 .950 10 .667 Normal Penyortiran .174 10 .200 .888 10 .159 Normal Pengemasan .231 10 .140 .925 10 .397 Normal
*. This ia a lower bound of the true significance. a. Liliefors Siginificance Correction
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Uji  normalitas  menujukkan  hasil  bahwa  seluruh  data dinyatakan normal, dan memungkinkan dilanjutkan ke uji kecukupan  data.  Dengan  rumus  uji  kecukupan  data memiliki persamaan berikut.
𝑁 ′ = [ 𝑘 𝑠 √𝑁.∑ 𝑋𝑖 2 −(∑ 𝑋𝑖) 2 ∑ 𝑋𝑖 ] 2
(1)
Perhitungan  kecukupan  data  dilakukan  sehingga  akan diperoleh hasil pengujian pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Uji Kecukupan Data Waktu Siklus
Sub Proses Rata-Rata SUM N N' Ket. Uji Penimbangan 1 Slip Body 3412.94 34129.38 10 0.00 Cukup Penimbangan 2 Engobe 1845.88 18458.76 10 0.00 Cukup Penimbangan 3 Glaze 1845.88 18458.80 10 0.00 Cukup Milling Slip Body 11838.20 118381.96 10 0.00 Cukup Milling Engobe 33024.63 330246.28 10 0.00 Cukup Milling Glaze 44015.61 440156.10 10 0.00 Cukup Milling Pasta 4709.64 47096.35 10 0.00 Cukup Penyaringan Slip Body 2.52 25.19 10 0.19 Cukup Mixer Slip Body 4.48 44.77 10 0.64 Cukup Pembuatan Powder 1.68 16.84 10 0.08 Cukup Pencetakan Green Tile 308.46 3084.58 10 0.00 Cukup Pengeringan Green Tile 28.71 287.14 10 0.53 Cukup Pendinginan Blower 0.46 4.62 10 3.57 Cukup Pemberian Engobe 48.74 487.39 10 0.13 Cukup Pemberian Glaze 48.31 483.08 10 0.22 Cukup Pemberian Fix Lem 26.78 267.82 10 0.90 Cukup Pemberian Pasta 60.36 603.63 10 0.07 Cukup Pendinginan HC 11.33 113.34 10 4.39 Cukup Printing Moti f 39.04 390.38 10 0.32 Cukup Pengeringan Pra-Printing 13.02 130.20 10 0.52 Cukup Pembakaran 89.04 890.36 10 0.01 Cukup Penyortiran 23.07 230.66 10 1.50 Cukup Pengemasan 17.92 179.15 10 2.41 Cukup
(Sumber : Pengolahan Data, 2022)
Data yang diperoleh dinyatakan bahwa sudah mencukupi data dapat digunakan untuk pengolahan selanjutnya. Data  waktu  siklus  yang  diperoleh  mengacu  pada  proses produksi  keramik 40 cm  x 40 cm saja. Adapun pada saat pengamatan,  terdapat  90565  meter  keramik  yang diproduksi dimana keramik 40 cm x 40 cm sejumlah 52250 meter  dengan  ukuran  lain  sejumlah  38315  meter. Pengamatan dilakukan selama 11 hari, dimulai dari proses produksi  yang  paling  awal  sampai  keramik  siap  untuk dikirim.  Selama  pengamatan  tersebut,  waktu  pengerjaan yang dibutuhkan untuk proses produksi keramik ukuran 40 cm x 40 cm saja memiliki pembagian persentase pada tabel 3 berikut.

## Tabel 3. Persentase Pengerjaan Keramik 40 cm x 40 cm
Ukuran Keramik Berat (kg) Jumlah (meter/dus) Total % 40 cm x 40 cm 1.4 52250 74665.25 58% 25 cm x 25 cm 1.4 38315 54982.03 42% Total 3 90565 129647 100%
(Sumber : Pengolahan Data, 2022)
Sehingga waktu pengerjaan untuk keramik ukuran 40 cm x 40  cm  adalah  58%  dari  total  waktu  keseluruhan.  Total waktu pengerjaan dari hari pertama sampai hari kesebelas adalah 871200 detik. Sedangkan untuk pengerjaan keramik 40 cm x 40 cm saja adalah 58% dari 871200 detik. Dapat dikatakan bahwa proses produksi keramik 40 cm x 40 cm membutuhkan  waktu  kurang  lebih  501733,382  detik. Lamanya  waktu  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  acuan waktu simulasi.

## Data Experfit
Data Experfit merupakan  data  waktu  proses  berupa distribusi  yang  diperoleh  dari  beberapa  kali  pengamatan pada masing-masing stasiun kerja. Data tersebut digunakan sebagai input  modeling pada  pembuatan  model  simulasi. Adapun  data experfit pada  masing-masing  proses  dapat dilihat pada tabel 4 berikut
Tabel 4. Data Experfit Sub Proses
Distribusi Waktu Penimbangan 1 Slip Body weibull( 0.000000, 3413.203478, 8222.854893 Penimbangan 2 Engobe weibull( 1836.700921, 9.477440, 16.274688 Penimbangan 3 Glaze weibull( 0.000000, 1846.116698, 4650.460075 Milling Slip Body johnsonbounded( 11823.918381, 11851.454771, -0.837984, 11.319870 Milling Engobe loglogistic( 7795.455358, 25229.182716, 77372.021115 Milling Glaze loglaplace( 0.000000, 44015.640000, 118004.166302 Milling Pasta johnsonbounded( 4702.556282, 4715.575362, -1.096137, 6.137401 Penyaringan Slip Body johnsonbounded( 0.453435, 3.896269, -0.665748, 1.480713 Mixer Slip Body johnsonbounded( 2.063833, 5.956618, -0.884900, 1.681568 Pembuatan Powder johnsonbounded( 1.077094, 3.226552, 1.364306, 1.269896 Pencetakan Green Tile beta( 0.708986,0.991443,0.466944,0.529070 Pengeringan Green Tile johnsonbounded( 27.909888, 29.512378, -0.020361, 0.471478 Pendinginan Blower johnsonbounded( 0.006881, 0.767608, -0.458751, 0.881169
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Sub Proses Distribusi Waktu Pemberian Engobe johnsonbounded( 0.684838, 1.241394, -0.122885, 0.330423 Pemberian Glaze johnsonbounded( 0.608797, 1.111163, -0.082129, 0.311206 Pemberian Fix Lem beta( 0.336814, 1.175633, 0.549266, 0.567867 Pemberian Pasta loglaplace( 0.000000, 1.084066, 3.843369 Pendinginan HC johnsonbounded( 10.530892, 12.627937, 0.434157, 0.608239 Printing Motif exponential( 3.454686, 0.496314 Pengeringan Pra-Printing loglaplace( 11.508775, 1.486015, 9.126841 Pembakaran johnsonbounded( 32.496391, 33.474107, -0.118393, 0.531515 Penyortiran invertedweibull( 0.000000, 4.408735, 7.284249 Pengemasan
johnsonbounded( 8.550144, 11.102135, -0.507635, 0.517487
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Gambar  Model  Simulasi  dengan  Discrete  Event Simulation (DES)
Discrete Event Simulation (DES) merupakan suatu proses perilaku sistem yang kompleks dan memiliki urutan yang teratur dari peristiwa yang telah di definisikan dengan baik (Suprianto,  Muhammad,  dan  Indriani,  2018:205),  dan berfungsi  melakukan  simulasi  sehingga  peristiwa  akan menciptakan  keterlambatan  dalam  simulasi  untuk mereplika  satu  jalur  waktu  yang  memicu  pada  kejadian terjadwal  dan  kejadian  kondisional  pada  jurnal  Mahar (2020:58).  Perancangan  model  simulasi  didasarkan  pada model  konseptual  yang  telah  dibuat.  Model  simulasi dirancang  dengan software  flexsim  6.0 .  Adapun  untuk model awal dari proses produksi keramik flat 40 cm x 40 cm dapat digambarkan seperti gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Layout Model Simulasi

## Verifikasi dan Validasi
Pada penelitian ini, terdapat dua tahap dalam meyakinkan bahwa  model  telah  merepresentasikan  sistem  nyatanya, yaitu  tahap  verifikasi  dan  tahap  validasi.  Verifikasi merupakan langkah untuk meyakinkan bahwa logika dari model  konseptual  sudah  merepresentasikan  sesuai  dari logika  sistem  nyatanya.  (Lukman  dan  Anto  Tri  Susilo, 2019:153).  Validasi  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa model yang di buat mewakili seluruh aspek seperti sistem nyatanya  (Tiara  Dewi  dan  Muhammad  Amir  Masruhim, 2016:93). Berikut merupakan hasil perhitungan uji validasi data menggunakan tiga pengujian dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Perkalian Bobot Tools Value Stream No Pengujian Nilai Keputusan 1 Uji kesamaan dua rata-rata 1,98313 Diterima 2 Uji kesamaan dua variansi ∞ Ditolak 3 Uji Chi-Square 0,13267011 Diterima
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Berdasarkan  ketiga  pengujian  tersebut  dua  pengujian menyatakan  bahwa  model valid yaitu  berdasarkan  uji kesamaan  dua  rata-rata  dan  uji Chi-Square .  Sedangkan menurut  pengujian  kesamaan  dua  variansi,  model  belum memiliki  validitas  yang  cukup  terhadap  sistem  nyatanya. Akan  tetapi,  data throughput model  memiliki  rata-rata yang  nilainya  mendekati  sama  serta  tidak  adanya perbedaan yang signifikan antara frekuensi observasi dari model  dan  frekuensi  teoritis  dari  sistem  nyatanya. Sehingga  dalam  pengujian  validasi lead  time ini  model dapat  dinyatakan  memiliki  validitas  yang  cukup  dalam mempresentasikan sistem nyatanya .

## Waste Assessment Model (WAM)
Metode  Waste  Assesment  Models (WAM)  merupakan metode  usulan  yang  mengartikulasikan  definisi  masing- masing ketujuh tipe pemborosan dan dampaknya, metode ini  ditujukan  untuk  membantu  melihat  pemborosan  yang terjadi serta mengukur hubungan dan dampak antar waste pada proses (Mulyati dan Rananisa, 2019:32). Idenstifikasi pemborosan  menggunakan  konsep waste  assessment model . Pengumpulan data terkait identifikasi pemborosan ini dilakukan dengan cara diskusi dan wawancara. Proses diskusi  dan  wawancara  tersebut  dilakukan  dengan  pihak yang  paham  mulai  dari  proses  pembuatan  material  dasar hingga pengemasan .

## 1. Seven Waste Relationship
Waste assessment model menggambarkan hubungan antar jenis  pemborosannya,  dimana  terdapat  tujuh  pemborosan yang pertama kali dikembangkan oleh Taici Ohno (1988). Antara  lain defect (D), overproduction (O), waiting (W), transprotation (T), inventory (I), motion (M)  dan processing (P).  Adapun  hasil  analisis seven  waste relationship yang dilakukan pada PT. Perkasa Primarindo yang dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Tabel 6. Rekapitulasi Skor Kuesioner Pemborosan No Pertanyaan Hubungan Total Skor Konversi 1 O_I 8 O 2 O_D 8 O 3 O_M 8 O 4 O_T 11 I 5 O_W 11 I 6 I_O 2 U 7 I_D 5 O 8 I_M 16 E 9 I_T 11 I 10 D_O 8 O 11 D_M 14 E 12 D_T 13 E 13 D_W 11 I 14 M_I 8 O 15 M_D 12 I 16 M_P 14 E 17 M_W 13 E 18 T_O 2 U 19 T_I 3 U 20 T_D 9 I 21 T_M 13 E 22 T_W 17 A 23 P_O 5 O 24 P_I 12 I 25 P_D 16 E 26 P_M 12 I 27 P_W 15 E 28 W_O 4 U 29 W_I 10 I 30 W_D 14 E
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
2. Waste Relationship Matrix (WRM)
Baris pada matriks menunjukkan efek suatu waste dengan enam waste lainnya,  sedangkan  kolom  pada  matriks menunjukkan waste yang dipengaruhi oleh waste lainnya.
Hasil dari WRM akan menjadi input untuk penilaian waste yang  dominan  dari  hasil output  Waste  Assesment Questionnaire (WAQ)  (Sulistiyoningrum,  C.,  2018:16).
Berdasarkan  hasil  kategorisasi  perhitungan  keterkaitan antar pemborosan pada tabel rekapitulasi  hasil kuesioner, akan dikonversikan ke dalam waste relationship matrix ke dalam bentuk persentase lebih sederhana seperti pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Waste Matrix Value
F/F O I
D M
T P W Skor % O 10 4 4 4 6
0 6 34 14,05% I 2 10 4 8
6 0 0 30 12,40% D 4 0 10 8
8 0 6 36 14,88% M 0 4 6 10
0 8 8 36 14,88% T 2 2 6 8
10 0 10 38 15,70% P 4 6 8 6
0 10 8 42 17,36% W 2 6 8 0
0 0 10 26 10,74% Skor 24 32 46 44 30 18 48 242 100% % 9,92% 13,22% 19,01% 18,18% 12,40% 7,44% 19,83% 100%
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Hasil  konversi  pada  tabel  7  kemudian  akan  dikalikan dengan output pada  WAQ  untuk  mengidentifikasi waste dominan yang terjadi pada sistem produksi.
3. Waste Assessment Quetionnaire (WAQ)
Menurut Utama, D., dkk (2016:37) WAQ terdapat delapan tahapan perhitungan skor waste untuk mencapai hasil akhir berupa peringkat dari waste . Nilai pemborosan yang telah didapatkan pada waste relationship matrix akan digunakan untuk  penilaian  WAQ  berdasarkan  jenis  pertanyaan. Pertama dilakukan pengelompokkan jenis pertanyaan pada butir-butir  pertanyaan  WAQ.  Tabel  9  berikut  ini  adalah pengelompokkan jenis pertanyaan pada WAQ.

## Tabel 8. Klasifikasi Jenis Pertanyaan
No Type Total 1 From overproduction 3 2 From inventory 7 3 From defects 11 4 From motion 11 5 From transportation 3 6 From process 7 7 From waiting 7 8 To defects 1 9 To motion 8 10 To transportation 1 11 To waiting 5 Total Keseluruhan 64 (Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Butir  pertanyaan  pada  tabel  8,  akan  digunakan  sebagai pembagi untuk menghitung bobot waste pada WAQ. Dapat dilihat  bahwa  jumlah  pengelompokkan  jenis  pertanyaan adalah  64.  Mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  butir pertanyaan yang hilang selanjutnya pada pembobotan awal berdasarkan  WRM,  hasil  WMV  pada  proses  sebelumnya kemudian  dimasukkan  ke  butir-butir  pertanyaan.  Tiap waste akan  memiliki  nilai  sesuai  dengan  nilai  matriks WRM yang sudah dijabarkan. Dengan begitu, maka dapat diketahui bobot awal tiap pemborosan.
Selanjutnya  menghitung  nilai  indikator  awal  untuk  tiap jenis  pemborosan,  dimana  dapat  diperoleh  dengan mengalikan  rasio  skor  perkalian  bobot  dengan  hasil kuesioner pada proses sebelumnya dan frekuensi indikator awal  untuk  masing-masing  pemborosan.  Adapun  hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut .
Tabel 9. Hasil Perhitungan Waste Assessment Model O I D M T P W Skor Yj 0,12 0,11 0,10 0,08 0,13 0,11 0,08 Pj 139,38 163,93 282,87 270,52 194,68 129,1 6 212,97 Hasil Akhir (Yj final ) 16,05 18,56 28,97 21,15 26,25 13,89 17,92 Hasil Akhir (%) 11,24 % 13,00 % 20,29 % 14,81 % 18,39 % 9,73 % 12,55 % Rank 6 3 1 4 2 7 5 (Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Berdasarkan  tabel  9,  dapat  diketahui  bahwa  pemborosan yang  paling  dominan  terjadi  jenis  pemborosan defect dengan  hasil  akhir  20,29%, transportation dengan  hasil akhir  18,39%  dan inventory dengan  hasil  akhir  sebesar 13,00%.  Apabila  dijumlahkan  ketiga  persentase  tersebut maka diperoleh nilai sebesar 51,67%.

## Value Stream Analysis Tools (VALSAT)
Value stream analysis tools (VALSAT) merupakan sebuah pendekatan yang digunakan dengan melakukan pembobotan waste ,  kemudian  dari  pembobotan  tersebut dilakukan pemilihan terhadap tools dengan menggunakan matrik  (Satria,  T.,  dan  Yuliawati,  E.,  2018:58). Value stream  analysis  tools (VALSAT)  dapat  mengakomodasi tools  value  stream mana  yang  tepat  sesuai  dengan pemborosan  yang  terjadi.  VALSAT  memiliki  konsep dengan  mengalikan  hasil  pembobotan  dari  pemborosan dengan  skala  yang  sudah  ditetapkan.  Adapun  hasil pembobotan yang telah dimasukkan dalam tabel pemilihan tools  value  stream dapat  dilihat  pada  tabel  10  sebagai berikut.

## Tabel 10. Hasil Perkalian Bobot Tools Value Stream
No Detailed Mapping Tools Skor Rank 1 Process Activity Mapping 567,66 1 2 Supply Chain Response Matrix 240,31 2 3 Production Variety Funnel 57,94 6 4 Quality Filter Mapping 153,68 3 5 Demand Amplification Mapping 108,85 5 6 Decision Point Analysis 112,58 4 7 Physical Struture 14,81 7 (Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Berdasarkan detailed  mapping  tools yang  terpilih  yaitu Process  Activity  Mapping (PAM),  semua  proses  dan aktivitas dalam sepanjang aliran proses produksi diuraikan secara  detail.  Semua  aktivitas  telah  diklasifikasikan berdasarkan  aktivitas value  added (VA), necessary  non- value  added (NNVA),  dan non-value  added (NVA).
Adapun  hasil  pengelompokan  aktivitas  pada  proses produksi keramik flat 40 cm x 40 cm menurut kategori VA,
NVA  dan  NNVA  secara  representatif  dapat  dilihat  pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Klasifikasi Aktivitas VA, NVA, NNVA
Dapat  diketahui  bahwa  aktivitas  NNVA  memiliki persentase  waktu  yang  besar  yaitu  46,54%,  dimana tingginya  nilai  persentase  ini  disumbang  terbesar  oleh aktivitas milling dan  penimbangan  dari  masing-masing bahan baku. Sedangkan untuk  aktivitas VA yaitu sebesar 53,38%  dan  akivitas  NVA  sebesar  0,09  %  dari  total keseluruhan  waktunya.  Berdasarkan  PAM  dari  proses produksi  pada  tabel  11  berikut,  tabel  merupakan rekapitulasi waktu dan persentase setiap kategori aktivitas.

## Tabel 11. Rekapitulasi PAM
Aktivitas Jumlah Waktu (detik) % Waktu % Aktivitas Operasi (O) 20 5741,81 5,66% 35,09% Transportasi (T) 3 3552,35 3,50% 5,26% Inspeksi (I) 1 4,79 0,00% 1,75% Storage (S) 6 90003,89 88,75% 10,53% Delay (D) 27 2102,93 2,07% 47,37% Total 57 101416,701 100% 100% Klasifikasi Jumlah Waktu (detik) % Waktu % Aktivitas VA 21 54131,81 53,38% 36,84% NVA 5 86,26 0,09% 8,77% NNVA 31 47198,627 46,54% 54,39% Total 57 101416,70 100% 100% Cycle Time (detik) 54131,814 Lead Time (detik) 101416,70
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Adapun  ringkasan  PAM  dari  hasil  usulan  perbaikan merupakan  rekapitulasi  waktu  dan  persentase  setiap kategori aktivitas, berdasarkan PAM dari proses produksi pada tabel 12 berikut.

## Tabel 12. Rekapitulasi PAM
Aktivitas Jumlah Waktu (detik) % Waktu % Aktivitas Operasi (O) 19 4713,9 4,78% 36,54% Transportasi (T) 3 2152,35 2,18% 5,77% Inspeksi (I) 1 4,79 0,0049% 1,92% Storage (S) 6 90003,89 91,20% 11,54%
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Delay (D) 23 1772,72 1,80% 44,23% Total 53 98647,65 100% 100% Klasifikasi Jumlah Waktu (detik) % Waktu % Aktivitas VA 20 54113,86 54,84% 37,74% NVA 0 0,00 0,00% 0,00% NNVA 33 44554,497 45,16% 62,26% Total 53 98668,36 100% 100% Cycle Time (detik) 54113,864 Lead Time (detik) 98668,36 (Sumber: Pengolahan Data, 2022 )

## Analisis Hasil Identifikasi Pemborosan
Tiga  jenis  pemborosan  dominan  yang  terpilih  antara  lain defect , transportation dan inventory .  Ketiga  jenis pemborosan ini akan dijadikan sebagai penentu fokus jenis pemborosan  yang  akan  dieliminasi  dalam  penelitian  ini. Analisis perbaikan dilakukan dengan menggunakan 5W1H yang  mana  didasarkan  pada  pemborosan  dominan  yang telah didapatkan dengan analisis waste assessment  model (WAM).  Adapun  analisis  5W1H  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 13 berikut.
Tabel 13. Analisis Perbaikan dengan 5W1H
Jenis Pemborosan (What) Sumber Pemborosan (Where) Penanggung Jawab (Who) Waktu Terjadi (When) Penyebab (Why) Saran Perbaikan (How) Defect Inventory (gudang penyimpanan material bahan baku) dan  stasiun  proses produksi terutama pencetakan. Manajemen produksi dan operator pencetakan Selama tersimpan digudang  dan  proses pencetakan Kondisi cuaca lembab dan hujan serta kurangnya  pelatihan dan controling kinerja operator. Menggunakan  ruangan tertutup rapat atau didalam  ruangan  yang sama dengan proses
produksi. Kemudian lebih banyak melakukan pelatihan, komunikasi dan controling kinerja kepada opertor. Transportation Inventory (gudang penyimpanan  bahan baku dan barang jadi). Operator material handling Selama proses matetrial handling bahan baku dan barang jadi Terdapat jarak sedikit jauh  antara inventory penyimpanan  bahan
baku  dan  terdapat penyimpanan  produk jadi secara tidak teratur dan berjauhan.
Memperpendek antar jalur penyimpanan bahan  baku  dan  proses produksi serta menyusun produk  jadi  secara  lebih teratur dan tertata. Inventory Inventory (gudang penyimpanan  produk jadi) Operator material handling Selama proses penyimpanan  produk jadi dan material pendukung (kardus) Kondisi  area  kerja yang kurang 5S menyebabkan pergerakan pergerakan  operator terbatas dan penyimpanan yang kurang  teratur  dan tertata. Merancang dan menerapkan  konsep  5S pada area kerja di inventory serta
menganalisis layout area
inventory .
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Analisis Hasil Identifikasi Pemborosan Usulan

## Perbaikan
Rancangan  usulan  perbaikan  yang  dapat  diterapkan  pada proses produksi di PT. Perkasa Primarindo seperti usulan pada  konsep  Kaizen  diantaranya  memperpendek  jalur material handling dan  penambahan  kapasitas belt , memberikan  pencahayaan  yang  lebih  lagi  pada  area ball mill , mempercepat proses pemasangan, mengganti metode pada pemberian engobe dan glaze, membuat tempat khusus untuk  peralatan,  perlu  dilakukan  pengecekan  dan perawatan mesin secara berkala dan persiapan dalam stok kardus  yang  sudah  dilipat  disediakan  sehari  sebelum digunakan.
Berdasarkan hasil simulasi model awal diperoleh lead time penyelesaiannya adalah detik 501688,39 detik, sedangkan dari  hasil  simulasi  pada  model  usulan lead  time penyelesaian  yang  diperoleh  adalah  474128,13  detik
sehingga  dengan  menerapkan  usulan  perbaikan  pada kondisi  usulan  dapat  menurunkan lead  time penyelesaian sebesar 5,49% dari kondisi awal.

## Analisis Model Simulasi
Berdasarkan  usulan  perbaikan  yang  telah  dirancang sebelumnya,  sebagian  proses  produksi  mengalami penurunan waktu siklus. Waktu siklus usulan pada masing- masing  proses  kemudian  dijadikan  sebagai input pada perancangan proposed  state  model atau  model  usulan. Adapun  hasil  yang  diperoleh  pada  model  usulan  yaitu terjadi penurunan lead time menjadi 474128,13 detik untuk meyakinkan bahwa terjadi perbedaan yang signifikan antar lead time mode awal dengan lead time model usulan perlu dilakukan  uji  beda.  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan uji validasi data menggunakan dua pengujian dapat dilihat pada tabel 14 berikut.
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Tabel 14. Hasil Perkalian Bobot Tools Value Stream No Pengujian Nilai Keputusan 1 Uji kesamaan dua rata-rata 17,851 Ditolak 2 Uji kesamaan dua variansi 4629,152 Ditolak
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Berdasarkan kedua pengujian tersebut, dapat disimpulkan bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  dari  rata-rata dan  variansi  antar  model  awal  dan  model  usulan.  Pada model  awal,  rata-rata lead  time penyelesaian  adalah 501688,39 detik. Sehingga dapat diketahui bahwa dengan
penerapan  usulan  perbaikan  pada  kondisi  usulan  dapat menurunkan lead time penyelesaian mencapai 5,49% dari hasil model awal.

## Analisis Proposed State VSM
Berdasarkan  rancangan  usulan  perbaikan  yang  telah dilakukan, maka dapat dilihat pemetaan hasil usulan dalam proposed state value  stream  mapping (VSM).  Hasil perbandingan. Berikut ini merupakan perbandingan antara kondisi aktual dengan kondisi usulan pada tabel 15 berikut.
Tabel 15. Perbandingan Uptime dan Cycle Time pada Kondisi Aktual dan Usulan
Sub Proses C/T (detik/unit) Uptime (%) Aktual Usulan Aktual Usulan Penimbangan 1 Slip Body 3412,94 2612,94 0,00% 0,00% Penimbangan 2 Engobe 1845,88 1545,88 0,00% 0,00% Penimbangan 3 Glaze 1845,88 1545,88 0,00% 0,00% Milling Slip Body 11838,20 11538,20 91,23% 93,61% Milling Engobe 33024,63 32652,75 0,00% 0,00% Milling Glaze 44015,61 43600,70 98,15% 99,08% Milling Pasta 4709,64 4603,52 0,00% 0,00% Penyaringan Slip Body 2,52 2,52 79,37% 79,37% Mixer Slip Body 4,48 4,48 92,19% 92,19% Pembuatan Powder 1,68 1,68 100,00% 100,00% Pencetakan Green Tile 308,46 257,24 2,26% 2,71% Pengeringan Green Tile 28,71 25,78 0,00% 0,00% Pendinginan Blower 0,46 0,46 0,00% 0,00% Pemberian Engobe 48,74 48,74 6,81% 6,81% Pemberian Glaze 48,31 48,31 6,60% 6,60% Pemberian Fix Lem 26,78 25,78 15,12% 15,71% Pemberian Pasta 60,36 35,76 1,86% 3,13% Pendinginan HC 11,33 11,33 0,00% 0,00% Printing Motif 3,95 20,21 10,12% 19,54% Pengeringan Pra-Printing 13,02 13,02 0,00% 0,00% Pembakaran 89,04 80,14 76,00% 84,44% Penyortiran 4,79 4,79 20,76% 100,00% Pengemasan 17,92 10,19 56,86% 100,00%
(Sumber: Pengolahan Data, 2022 )
Berikut  gambar  3  adalah  perbandingan  pada  keadaan current statet VSM dan proposed state VSM.
Gambar 3. Perbandingan Jumlah Aktivitas pada Kondisi Aktual dan Usulan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  bagian sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan bahwa pemborosan  yang  paling  dominan  terjadi  pada  rangkaian proses  produksi  adalah  jenis  pemborosan defect sebesar 20,29%, transportation sebesar  18,39%  dan inventory sebesar 13,00%. Dengan menggunakan Detailed mapping
tools yang  tepat  digunakan  dalam  upaya  mengeliminasi pemborosan defect , transportation dan inventory adalah process  activity  mapping (PAM)  dengan  skor  567,66.
Berdasarkan  hasil  analisis  PAM,  total  waktu  untuk aktivitas value  added adalah  5413,81  detik  atau  sebesar 53,38%  dari  total  waktu  keseluruhan,  aktivitas non-value added adalah  86,26  detik  atau  8,77%  dari  total  waktu keseluruhan  dan  aktivitas necessary  non-value  added adalah  47198,627  detik  atau  54,38%  dari  total  waktu keseluruhan serta rancangan usulan perbaikan yang dapat diterapkan pada proses produksi di PT. Perkasa Primarindo seperti  usulan  pada  konsep  Kaizen,  diantaranya memperpendek  jalur material  handling dan  penambahan kapasitas belt ,  memberikan  pencahayaan  yang  lebih  lagi pada  area ball  mill, mempercepat  proses  pemasangan, mengganti  metode  pada  pemberian  engobe  dan  glaze, membuat  tempat  khusus untuk peralatan, perlu dilakukan pengecekan  dan  perawatan  mesin  secara  berkala  dan persiapan dalam stok kardus yang sudah dilipat disediakan sehari  sebelum  digunakan.  Sehingga  berdasarkan  hasil simulasi model awal diperoleh lead time penyelesaiannya adalah  detik  501688,39  detik,  sedangkan  dari  hasil simulasi  pada  model  usulan lead  time penyelesaian  yang diperoleh  adalah  474128,13  detik  sehingga  dengan
0 20 40 20 3 1 6 27 19 3 1 6 23 Aktual Usulan
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
menerapkan  usulan  perbaikan  pada  kondisi  usulan  dapat menurunkan lead  time penyelesaian  sebesar  5,49%  dari kondisi awal.
Saran  yang  diberikan  kepada  PT.  Perkasa  Primarindo antara  lain,  menerapkan  sistem  kaizen  berupa  perbaikan kecil  pada  setiap  proses  secara  berkelanjutan  untuk mengurangi  pemborosan  proses,  5S  pada  keseluruhan proses  dan  area  kerja  yang  melibatakn  semua  pihak, melakukan kontrol pada setiap lini proses produksi untuk mencegah terjadinya pemborosan, menumbuhkan komitmen seluruh pegawai untuk bersama-sama mewujudkan  kondisi  yang  lebih  baik  berdasarkan rekomendasi perbaikan yang diberikan dan saat penerapan dipastikan  bahwa  untuk  perbaikan  berjalan  sebagaimana mestinya  perlu  ditunjuk  orang  yang  memiliki  latar belakang  teknik  industri  yang  jelas  dan  berkompetensi untuk  mengendalikan  proses  produksi  dan  rekomendasi yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhiem,  M.  A.  (2021).  Prospek  Sektor  Manufaktur  dan Pemulihan  Ekonomi  Nasional. Info  Singkat  Bidang Ekonomi Dan Kebijakan Publik , 13 (9), 19–24. Arnando,  F.  (2015). Analisis  Waste  dan  Peningkatan Kualitas  pada  Proses  Produksi  Pengolahan Stainless Steel dengan Pendekatan Lean Manufaktur (Studi Kasus: PT.X) .
Carreira, B. (2005). Lean Manufacturing That Works . Hidayat,  R.,  Tama,  I.  P.,  &  Efranto,  R.  Y.  (2014).
Penerapan  Lean  Manufacturing  Dengan  Metode VSM  Dan  FMEA  Untuk  Mengurangi  Waste  Pada Produk  Plywood  (Studi  Kasus  Dept.  Produksi  PT Kutai  Timber  Indonesia). Jurnal  Universitas Brawijaya , 5 (2), 1032–1043.
Lukman,  L.,  &  Anto  Tri  Susilo,  A.  (2019).  Sistem
Informasi  dan  Verifikasi  Pengolahan  Data  Guru Sertifikasi  pada  Dinas  Pendidikan  Kabupaten
Musirawas. Jurnal  Ilmiah  Betrik , 10 (03),  150–160. https://doi.org/10.36050/betrik.v10i03.58
Mahar,  M.  Y.  M.  (2020).  Peningkatan  Hasil  Produksi
Kertas  Menggunakan  Pendekatan  Descrete  Event Simulation (Study Kasus Pt Xyz). JISO : Journal of Industrial  and  Systems  Optimization , 3 (2),  58–62. https://doi.org/10.51804/jiso.v3i2.58-62Satria, T., & Yuliawati, E. (2018). Perancangan Lean
Manufacturing dengan Menggunakan Waste Assessment  Model  (WAM)  dan  VALSAT  untuk Meminimumkan  Waste  (Studi  Kasus:  PT.  XYZ). Jurnal  Rekayasa  Sistem  Industri , 7 (1),  55. https://doi.org/10.26593/jrsi.v7i1.2828.55-63
Mulyati,  E.,  &  Rananisa,  H.  (2019).  Analisis  Penerapan
Lean Service Untuk Mengurangi Waste Pada Order Fulfillment  Di  PLB  PT  Agility  International (Semarang). Jurnal Logistik Bisnis , 9 (02), 31.
Satria,  T.,  &  Yuliawati,  E.  (2018).  Perancangan  Lean Manufacturing dengan Menggunakan Waste Assessment  Model  (WAM)  dan  VALSAT  untuk
Meminimumkan  Waste  (Studi  Kasus:  PT.  XYZ). Jurnal  Rekayasa  Sistem  Industri , 7 (1),  55.
https://doi.org/10.26593/jrsi.v7i1.2828.55-63 Soetara, A., Machfud, M., Affandi, M. J., & Maulana, A. (2019). Rancang Bangun Model Strategi Operasional  Implementasi  Lean  Manufacturing Berkesinambungan Untuk Peningkatan Produktivitas Industri Pengolahan Kayu di
Indonesia. Jurnal  Aplikasi  Bisnis  Dan  Manajemen ,
5 (2),
187–199. https://doi.org/10.17358/jabm.5.2.187
Sulistiyoningrum,  C.  E.  (2018). Perancangan  Lean Production  dengan  Pendekatan  Value  Stream Analysis  Tools  (VALSAT)  dan  Pemodelan  Event Simulation  (DES)  pada  Proses  Produksi  Bollard (Studi Kasus di CV. Mega Jaya Logam Klaten) . Suprianto, Muhammad, & Indriani, A. (2018). Penerapan Metode  Simulasi  Kejadian  Diskrit  Pada  Layanan Antar Pesan. SENAPATI , 9 (0362), 27213. Retrieved from http://pti.undiksha.ac.id/senapati
Tiara  Dewi,  Muhammad  Amir  Masruhim,  R.  S.  (2016).
Intervensi  Pemerintah  dalam  Perjanjian  Jual  Beli Tanah dan/atau Bangunan Melalui PP No 34 Tahun 2016. Laboratorium Penelitian Dan Pengembangan FARMAKA  TROPIS  Fakultas  Farmasi  Universitas Mualawarman, Samarinda, Kalimantan Timur , 3 (1), 85–103.
Utama,  D.  M.,  Dewi,  S.  K.,  &  Mawarti,  V.  I.  (2016). Identifikasi  Waste  Pada  Proses  Produksi  Key  Set Clarinet  Dengan  Pendekatan  Lean  Manufacturing. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 15 (1), 36. https://doi.org/10.23917/jiti.v15i1.1572
Viana,  N.  (2017). Analisis  Lean  Manufacturing  untuk
Mengurangi Pemborosan pada Produksi Teh HItam CTC  (Studi  Kasus  PT  Perkebunan  Nusantara  XII Kebun Teh Wonosari, Malang) . https://doi.org/10.31510/infa.v17i2.1000

## NOMENKLATUR
Simbol persamaan 1.
N’ =
Jumlah data yang seharusnya
N  =
Jumlah aktual
s   = Tingkat  ketelitian,  penyimpangan  maksmimum hasil  peramalan  dari  data  sebenarnya  (k  =  95%
dan s = 5%, k/s = 40) k   = Tingkat keyakinan Konversi Skor Keterkaitan Antar Pemborosan. Range Type of Relationship Symbol 17-20 Absolutely Necessary A 13-16 Especially Important E 9-12 Important I 5-8 Ordinary Closeness O 1-4 Unimportant U 0 No Relation X
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Hasil Wawancara WAQ Pertanyaan Tipe Category Jwbn Skor Kategori: Manusia 1 Apakah  pihak manajemen  sering melakukan  pemindahan  operator  untuk  semua pekerja  (mesin)  sehingga  satu  jenis  pekerjaan  dapat  dilakukan  oleh  berbagai operator To Motion B Sedang 0.5 2 Apakah supervisor menetapkan standar untuk jumlah waktu dan kualitas produk yang ditargetkan dalam produksi From Motion B Ya 0 3 Apakah pengawasan untuk pekerjaan shift malam sudah cukup? From Defects B Ya 0 4 Apakah ada langkah positif untuk meningkatkan semangat kerja? From Motion B Tidak 1 5 Apakah ada program pelatihan untuk karyawan baru? From Motion B Ya 0 6 Apakah pekerja memiliki rasa tanggung jawab kepada pekerjaannya? From Defects B Sedang 0.5 7 Apakah perlindungan keselamatan kerja sudah dimanfaatkan di area kerja From Process B Ya 0 Kategori: Material 8 Apakah  keterlambatan  dari  proses  produksi  tersedia  untuk  mengatur  jadwal produksi To Waiting B Ya 0 9 Apakah  sudah terdapat  pengecekan  jadwal  untuk  ketersediaan material  sebelum produksi dimulai? From Waiting B Ya 0 10 Apakah barang/produk diterima dalam satu muatan From Transportation B Ya 0 11 Apakah  bagian  perencanaan  produksi  memberikan  pemberitahuan  yang  cukup sebelumnya kepada tenaga kerja bagian kontrol mengenai aktivitas penyimpangan barang? Form Inventory B Ya 0 12 Apakah tenaga kerja bagian kontrol diingatkan sebelumnya mengenai perubahan inventory yang direncanakan From Inventory B Ya 0 13 Apakah  terdapat  akumulasi  material  berlebihan  yang  menunggu  diperbaiki, dikerjakan ulang, atau dikembalikan ke proses produksi From Defects A Tidak 0 14 Apakah terdapat material tidak penting di sekitas tempat tumpukan materil? From Inventory A Ya 1 15 Apakah  tenaga  kerja  produksi  berdiri  di  sekitar  area  produksi  menunggu kedatangan material From Waiting A Ya 1 16 Apakah material dipindahkan karena kondisi tempat dari pada kebutuhan produksi To Defects A Ya 1 17 Apakah barang yang rapih serigkali rusak diaktivitas transportasi? From Defects A Sedang 0.5 18 Apakah  material  yang  dibongkar  muat  secara  mekanik  harus  ditangani  secara manual? To Motion A Ya 1 19 Apakah digunakan wadah sebelum pengemasan untuk mempermudah perhitungan jumlah dan materil handling ? From Waiting B Ya 0 20 Apakah  jenis  item  disimpan  dalam  satu  lokasi  untuk  meminimasi  waktu  yang dihabiskan dalam proses pencarian dalam penanganan persediaan? From Motion B Tidak 1 21 Apakah tersedia tempat besar yang mudah dibawa untuk menghindari perulangan handling dengan tempat yang kecil? From Transportation B
Ya 0 22 Apakah material dapat diidentifikasi dengan tepat melalui nomor produk? From Defects B Ya 0 23 Apakah material  di uji untuk mengetahui kesesuaian  terhadap spesifikasi  ketika material akan digunakan? From Motion B Ya 0 24 Apakah  terdapat  pemesanan  bahan  baku  yang  kemudian  menyimpannya  dalam persediaan meskipun bahan baku tersebut tidak diperlukan segera? From Inventory A Tidak 0 25 Apakah  terdapat  penyimpanan  produk  yang  masih  dalam  pengerjaan  untuk diproses selanjutnya? From Inventory A Tidak 0 26 Apakah  terdapat  pelonggaran  rute  aliran  pengerjaan  produk  selama  proses produksi? To Waiting B Tidak 1 27 Apakah dilakukannya daur ulang untuk desain produk yang tidak sesuai? From Defects A Tidak 0 28 Apakah bahan baku tiba tepat waktu ketika dibutuhkan? From Inventory B Ya 0 29 Apakah  terdapat  tumpukan  barang  jadi  didalam  gudang  yang  tidak  memiliki pelanggan yang tidak dijadwalkan? From Overproduction A Ya 1 30 Apakah keramik jadi disimpan dengan baik? To Motion B Ya 0 Kategori: Mesin 31 Apakah  pengujian  terhadap  efisiensi  mesin  dan  penguji  standar  spesifikasi manufaktur sudah dilakukan secara periodik? From Process B Sedang 0.5 32 Apakah beban kerja untuk tiap mesin dapat diprediksi dengan jelas? To Waiting B Tidak 1 33 Ketika  dalam  suatu  kali  mesin  telah  dipasang,  apakah  ada  tindak  lanjut  untuk melihat apabila mesin bekerja berdasarkan spesifikasinya? From Process B Ya 0 34 Apakah kapasitas peralatan material handling cukup untuk mengangkat pekerjaan yang paling berat? From Transportation
B
Ya 0 35 Apakah  kebijakan  produksi  menekan  anda  untuk  memproduksi  lebih  dalam rangka mencapai pemanfaatan mesin yang terbaik? From Overproduction A Tidak 0 36 Apakah mesin sering berhenti karena gangguan mekanis? From Waiting A Ya 1 37 Apakah peralatan yang diperlukan sudah tersedia dan cukup untuk tiap proses? From Waiting B Ya 0 38 Apakah peralatan material handling membahayakan produk yang dibawa? To Defects A Tidak 0
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
39 Apakah waku set up mempengaruhi penundaan terhadap aliran operasi? From Waiting A Ya 1 40 Apakah  terdapat  peralatan  yang  tidak  dipakai  atau  rusak  namun  masih  tersedia ditempat kerja? To Motion A Ya 1 41 Apakah  ada  pertimbangan  untuk  meminimasi  frekusensi  dari set  up dengan menyesuaikan penjadwalan dan desain? From Process B Ya 0 Kategori: Metode 42 Apakah luas area stok tersedia untuk menghindari kemacetan jalur transportasi? To Transportatin B Sedang 0.5 43 Apakah  ada  sistem  penomoran  yang  baik  dalam  pengambilan  material  untuk memudahkan dalam mencari untuk penyimpanan material? From Motion B Ya 0 44 Apakah gedung dibagi menjadi dua area, area aktif untuk order yang paling sering dan stok cadanggan untuk orderan lainnya? To Motion B Ya 0 45 Apakah waktu produksi disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan? To Waiting B Ya 0 46 Apakah ruang penyimpanan digunakan secara efektif untuk penyimpanan produk? From Waiting B Tidak 1 47 Apakah jadwal produksi dikomunikasikan antar departemen, sehingga isi jadwal dipahami secara luas? To Defects B Ya 0 48 Apakah  sudah  dibentuk  standar  produksi  untuk  memudahkan  loading  mesin dengan benar? From Motion B Sedang 0.5 49 Apakah sudah ada suatu sistem quality control di dalam perusahaan yang selalu diterapkan? From Defects B Ya 0 50 Apakah  pekerjaan  dan  operasi  memiliki  waktu  standar  yang  dibentuk  melalui metode ilmu teknik industri? From Motion B Ya 0 51 Apabila ditemukan suatu delay , apakah delay tersebut dikomunikasikan ke semua departemen?
To Waiting B Ya 0 52 Apakah  kebutuhan  produk  yang  umum  dijadwalkan  sehingga  tidak  ada pengulangan set up yang tidak semestinya untuk memproduksi item yang sama?
Form Process B Ya 0 53 Apakah  ada  suatu  kemungkinan  mengkombinasikan  langkah  tertentu  untuk membentuk suatu langkah tunggal? From Process B Tidak 1 54 Apakah ada prosedur untuk menginspeksi produk yang dikembalikan To Defects B Ya 0 55 Apakah  arsip inventory digunakan  untuk  tujuan  seperti  membeli  material  dan menjadwalkan produksi? From Inventory B Ya 0 56 Apakah area penyimpanan diberi tanda pada bagian-bagian tertentu? To Motion A Tidak 0 57 Apakah area gedung digunakan untuk menyimpan material yang tidak seharusnya disimpan? To Motion B Tidak 1 58 Apakah kebanyakan aliran produksi mengalir satu arah? From Motion B Ya 0 59 Apakah ada jadwal tetap untuk membersihkan pabrik? To Motion B Tidak 1 60 Apakah ada suatu kelompok yang berurusan dengan deasin konstruksi komponen, drafting dan bentuk lain dari standarisasi? From Motion B Ya 0 61 Apakah standar kerja memiliki tujuan yang jelas dan spesifik? From Motion B Ya 0 62 Apakag  ketidakseimbangan kerja dapat diprediksi? From Overproduction B Ya 0 63 Apakah  prosedur  kerja  yang  sudah  ada  mampu  menghilangkan  pekerjaan  yang tidak perlu atau berlebihan? From Process B Ya 0 64 Apakah  hasil quality  control ,  uji  produk,  dan  evaluasi  dilakukan  melalui  ilmu keteknikan? From Defects B Ya 0

## Lampiran 2. Hasil Pembobotan Awal
Kategori Jenis Pertanyaan Bobot Awal Tiap Jenis Pemborosan O I D M T P W 1 Manusia To Motion 4
8 8
10 8 6 0 2 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 3 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 4 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 5 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 6 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 7 From Process 4 6 8 6 0 10 8
8 Material
To Waiting
6 0 6
8 10 8 10 9 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 10 From Transportation 2 2 6 8 10 0 10 11 Form Inventory 2 10 4 8 6 0 0 12 From Inventory 2 10 4 8 6 0 0 13 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 14 From Inventory 2 10 4 8 6 0 0 15 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 16 To Defects 4 4 10 6 6 8 8 17 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 18 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 19 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 20 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 21 From Transportation 2 2 6 8 10 0 10 22 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 23 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 24 From Inventory 2 10 4 8 6 0 0 25 From Inventory 2 10 4 8 6 0 0 26 To Waiting 6 0 6 8 10 8 10
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
27 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 28 From Inventory 2 10 4 8 6 0 0 29 From Overproduction 10 4 4 4 6 0 6 30 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 31 Mesin From Process 4 6 8 6 0 10 8 32 To Waiting 6 0 6 8 10 8 10 33 From Process 4 6 8 6 0 10 8 34 From Transportation 2 2 6 8 10 0 10 35 From Overproduction 10 4 4 4 6 0 6 36 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 37 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 38 To Defects 4 4 10 6 0 8 8 39 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 40 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 41 From Process 4 6 8 6 0 10 8
42 Metode
To Transportation
6 6
8 0 10 0 0 43 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 44 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 45 To Waiting 6 0 6 8 10 8 10 46 From Waiting 2 6 8 0 0 0 10 47 To Defects 4 4 10 6 0 8 8 48 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 49 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 50 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 51 To Waiting 6 0 6 8 10 8 10 52 Form Process 4 6 8 6 0 10 8 53 From Process 4 6 8 6 0 10 8 54 To Defects 4 4 10 6 0 8 8 55 From Inventory 2 10 4 8 6 0 0 56 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 57 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 58 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 59 To Motion 4 8 8 10 8 6 0 60 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 61 From Motion 0 4 6 10 0 8 8 62 From Overproduction 10 4 4 4 6 0 6 63 From Process 4 6 8 6 0 10 8 64 From Defects 4 0 10 8 8 0 6 Total Skor 208 302 458 452 284 278 392 Lampiran 5. Bobot Tiap Jenis Pemborosan Kategori Jenis Pertanyaan N i Bobot Awal Tiap Jenis Pemborosan W o,k W i,k
W d,k W m,k W t,k W p,k W w,k 1 Manusia To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 2 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 3 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 4 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 5 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 6 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 7 From Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 8 Material To Waiting 5 1.20 0.00 1.20 1.60 2.00 1.60 2.00 9 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43 10 From Transportation 3 0.67 0.67 2.00 2.67 3.33 0.00 3.33 11 Form Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 12 From Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 13 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 14 From Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 15 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43 16 To Defects 1 4.00 4.00 10.00 6.00 6.00 8.00 8.00 17 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 18 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 19 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43 20 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 21 From Transportation 3 0.67 0.67 2.00 2.67 3.33 0.00 3.33 22 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 23 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 24 From Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 25 From Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 26 To Waiting 5 1.20 0.00 1.20 1.60 2.00 1.60 2.00 27 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 28 From Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 29 From Overproduction 3 3.33 1.33 1.33 1.33 2.00 0.00 2.00 30 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 31 Mesin From Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 32 To Waiting 5 1.20 0.00 1.20 1.60 2.00 1.60 2.00 33 From Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 34 From Transportation 3 0.67 0.67 2.00 2.67 3.33 0.00 3.33 35 From Overproduction 3 3.33 1.33 1.33 1.33 2.00 0.00 2.00 36 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
37 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43 38 To Defects 1 4.00 4.00 10.00 6.00 0.00 8.00 8.00 39 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43 40 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 41 From Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 42 Metode To Transportation 1 6.00 6.00 8.00 0.00 10.00 0.00 0.00 43 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 44 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 45 To Waiting 5 1.20 0.00 1.20 1.60 2.00 1.60 2.00 46 From Waiting 7 0.29 0.86 1.14 0.00 0.00 0.00 1.43 47 To Defects 1 4.00 4.00 10.00 6.00 0.00 8.00 8.00 48 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 49 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 50 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 51 To Waiting 5 1.20 0.00 1.20 1.60 2.00 1.60 2.00 52 Form Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 53 From Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 54 To Defects 1 4.00 4.00 10.00 6.00 0.00 8.00 8.00 55 From Inventory 7 0.29 1.43 0.57 1.14 0.86 0.00 0.00 56 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 57 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 58 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 59 To Motion 8 0.50 1.00 1.00 1.25 1.00 0.75 0.00 60 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 61 From Motion 11 0.00 0.36 0.55 0.91 0.00 0.73 0.73 62 From Overproduction 3 3.33 1.33 1.33 1.33 2.00 0.00 2.00 63 From Process 7 0.57 0.86 1.14 0.86 0.00 1.43 1.14 64 From Defects 11 0.36 0.00 0.91 0.73 0.73 0.00 0.55 Skor (Sj) 54.91 62.00 105.27 83.82 61.82 64.00 88.36 Frekuensi (Fj) 53.00 51.00 64.00 56.00 36.00 35.00 48.00
Lampiran 3. Perkalian Antara Bobot dengan Hasil Kuesioner WAQ.
Kategori Jenis Pertanyaan Jwb n Bobot Awal Tiap Jenis Pemborosan W o,k W i,k W d,k W m,k W t,k W p,k W w,k 1 Manusia To Motion 0.5 0.25 0.50 0.50 0.63 0.38 0.50 0.00 2 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3 From Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4 From Motion 1 0.00 0.55 0.55 0.91 0.00 0.73 0.91 5 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6 From Defects 0.5 0.09 0.00 0.45 0.36 0.27 0.00 0.36 7 From Process 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8 Material To Waiting 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 9 From Waiting 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 10 From Transportation 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 11 Form Inventory 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 12 From Inventory 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 13 From Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 14 From Inventory 1 0.57 1.43 0.57 1.14 1.14 0.00 0.00 15 From Waiting 1 0.86 1.14 0.57 0.00 0.00 0.00 1.43 16 To Defects 1 2.00 4.00 10.00 6.00 6.00 8.00 4.00 17 From Defects 0.5 0.09 0.00 0.45 0.36 0.27 0.00 0.36 18 To Motion 1 0.50 1.00 1.00 1.25 0.75 1.00 0.00 19 From Waiting 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 20 From Motion 1 0.00 0.55 0.55 0.91 0.00 0.73 0.91 21 From Transportation 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 22 From Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 23 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 24 From Inventory 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 25 From Inventory 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 26 To Waiting 1 2.00 0.00 1.60 2.00 2.00 1.60 2.00 27 From Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 28 From Inventory 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 29 From Overproduction 1 3.33 1.33 0.67 1.33 0.67 0.00 3.33 30 To Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 31 Mesin From Process 0.5 0.43 0.57 0.57 0.57 0.00 0.71 0.57 32 To Waiting 1 2.00 0.00 1.60 2.00 2.00 1.60 2.00 33 From Process 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 34 From Transportation 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 35 From Overproduction 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 36 From Waiting 1 0.86 1.14 0.57 0.00 0.00 0.00 1.43 37 From Waiting 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 38 To Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 39 From Waiting 1 0.86 1.14 0.57 0.00 0.00 0.00 1.43 40 To Motion 1 0.50 1.00 1.00 1.25 0.75 1.00 0.00 41 From Process 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 42 Metode To Transportation 0.5 1.00 4.00 3.00 0.00 5.00 0.00 0.00 43 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 44 To Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
45 To Waiting 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 46 From Waiting 1 0.86 1.14 0.57 0.00 0.00 0.00 1.43 47 To Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 48 From Motion 0.5 0.00 0.27 0.27 0.45 0.00 0.36 0.45 49 From Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 50 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 51 To Waiting 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 52 Form Process 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 53 From Process 1 0.86 1.14 1.14 1.14 0.00 1.43 1.14 54 To Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 55 From Inventory 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 56 To Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 57 To Motion 1 0.50 1.00 1.00 1.25 0.75 1.00 0.00 58 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 59 To Motion 1 0.50 1.00 1.00 1.25 0.75 1.00 0.00 60 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 61 From Motion 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 62 From Overproduction 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 63 From Process 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 64 From Defects 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Skor (Sj) 18.05 22.91 28.21 22.82 20.73 19.66 21.76 Frekuensi (Fj) 19.00 18.00 22.00 15.00 13.00 12.00 15.00
Lampiran 4. Current State Value Stream Mapping
Konsumen Distributor Supplier Clay dan Fledspar Supervissor Produksi KA. Purchasing Manajer Produksi WIP Penimbangan 1 Slip Body Milling Slip Body Mixer Slip Body Pembuatan Powder Pencetakan Green Tile Pengeringan Green Tile Pendinginan Blower Pemberian Engobe Pemberian Glaze Pemberian Fix Lem Pendinginan HC Printing Motif Pengeringan Pra- Printing Pembakaran Penyortiran Pengemasan Penimbangan 2 Engobe Penimbangan 3 Glaze Milling Engobe Milling Glaze C/T : 1845,88 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 33024,63 detik U/T : 0% A/T : 84600 detik WIP C/T : 1845,88 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 44015,61 detik U/T : 98,15% A/T : 86400 detik C/T : 3412,94 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP Milling Pasta C/T : 11838,20 detik U/T : 91,23% A/T : 86400 detik C/T : 4,48 detik U/T: 92,19% A/T : 86400 detik C/T : 1,68 detik U/T : 100% A/T : 86400 detik C/T : 308,46 detik U/T : 2,26% A/T : 86400 detik C/T : 28,71 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 0,46 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 48,74 detik U/T : 6,81% A/T : 86400 detik C/T : 48,31 detik U/T : 6,60% A/T : 86400 detik C/T : 26,78 detik U/T : 15,12% A/T : 86400 detik C/T : 11,33 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 39,04 detik
U/T : 10,12% A/T : 86400 detik C/T : 13,02 detik
U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 89,04 detik U/T : 76% A/T : 86400 detik C/T : 23,07 detik U/T : 20,76% A/T : 86400 detik C/T : 17,92 detik U/T : 56,86% A/T : 86400 detik C/T : 4709,64 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik Pemberian Pasta C/T : 60,36 detik U/T : 1,86% A/T : 86400 detik WIP WIP WIP 922,94 detik 922,94 detik 32400,73 detik 623,90 detik 922,94 detik 922,94 detik 43200,26 detik 815,35 detik 1706,47 detik 1706,47 detik 10800,53 det ik 1037,67 detik 2,0 detik 0,52 detik 4,13 detik 0,35 detik 4,66 detik 303,80 detik 28,71 detik 0 detik 0,46 detik 0 detik 1,0 detik 47,74 detik 0,87 detik 47,44 detik 0,74 detik 26,04 detik 1,12 detik 59,24 detik 11,33 detik 0 detik 3,95 detik 35,09 detik 13,02 detik 0 detik 33,02 detik 56,02 detik 4,79 detik 18,28 detik 10,19 detik 7,73 detik 3601,21 detik 1108,43 detik Penyariangan Slip Body C/T : 2,52 detik U/T: 79,37% A/T : 86400 detik WIP 1,16 detik 0,52 detik WIP WIP WIP WIP WIP Supplier Bahan Kimia Pengiriman Pengiriman Pengiriman Cycle Time : 54131,81 detik Lead Time : 101416,70 detik Order Produksi
Lampiran 5. Future State Value Stream Mapping
F ANNYSIA / J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 133-148
Konsumen Distributor Supplier Clay dan Fledspar Supervissor Produksi KA. Purchasing Manajer Produksi WIP Penimbangan 1 Slip Body Milling Slip Body Mixer Slip Body Pembuatan Powder Pencetakan Green Tile Pengeringan Green Tile Pendinginan Blower Pemberian Engobe Pemberian Glaze Pemberian Fix Lem Pendinginan HC Printing Motif Pengeringan Pra- Printing Pembakaran Penyortiran Pengemasan Penimbangan 2 Engobe Penimbangan 3 Glaze Milling Engobe Milling Glaze C/T : 1545,88 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 32652,75 detik U/T : 0% A/T : 84600 detik WIP C/T : 1545,88 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 43600,70 detik U/T : 99,08% A/T : 86400 detik C/T : 2612,94 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP WIP Milling Pasta C/T : 11538,2 detik U/T : 93,61% A/T : 86400 detik C/T : 4,48 detik U/T: 92,19% A/T : 86400 detik C/T : 1,68 detik U/T : 100% A/T : 86400 detik C/T : 257,24 detik U/T : 2,71% A/T : 86400 detik C/T : 28,71 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 0,46 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 48,74 detik U/T : 6,81% A/T : 86400 detik C/T : 48,31 detik U/T : 6,60% A/T : 86400 detik C/T : 25,78 detik U/T : 15,71% A/T : 86400 detik C/T : 11,33 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 20,21 detik
U/T : 19,54% A/T : 86400 detik C/T : 13,02 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik C/T : 80,14 detik U/T : 84,44% A/T : 86400 detik C/T : 4,79 detik U/T : 100% A/T : 86400 detik C/T : 10,92 detik U/T : 100% A/T : 86400 detik C/T : 4603,52 detik U/T : 0% A/T : 86400 detik Pemberian Pasta C/T : 35,76 detik U/T : 3,13% A/T : 86400 detik WIP WIP WIP 922,94 detik 622,94 detik 32400,73 detik 252,02 detik 922,94 detik 622,94 detik 43200,26 detik 400,44 detik 1706,47 detik 906,47 detik 10800,53 det ik 737,67 detik 2,0 detik 0,52 detik 4,13 detik 0,35 detik 4,66 detik 252,58 detik 28,71 detik 0 detik 0,46 detik 0 detik 1,0 detik 47,74 detik 0,87 detik 47,44 detik 0,74 detik 25,04 detik 1,12 detik 34,64 detik 11,33 detik 0 detik 3,95 detik 16,26 detik 13,02 detik 0 detik 33,02 detik 47,12 detik 4,79 detik 0 detik 10,19 detik 0 detik 3601,21 detik 1002,31 detik Penyariangan Slip Body C/T : 2,52 detik U/T: 79,37% A/T : 86400 detik WIP 1,16 detik 0,52 detik WIP WIP WIP WIP WIP Supplier Bahan Kimia Pengiriman Pengiriman Pengiriman Cycle Time : 54113,86 detik Lead Time : 98668,36 detik Order Produksi