## Pengelolaan Risiko untuk Mengurangi Waste Produksi pada Forward Rib Member A321 di PT X dengan Pendekatan House Of Risk

## Retno Widyaningrum, Mohammad Zehan Irfanda, Rayhan Sultan Gani
Departemen Teknik Sistem dan Industri, Fakultas Teknologi Industri dan Rekayasa Sistem, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jl. Raya ITS Keputih, Surabaya, 60117, Indonesia retno.widyaningrum09@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  serta  mengurangi  waste  yang  terjadi  pada  industri dirgantara  untuk  memaksimalkan  koordinasi  secara  efisien  terkait  dengan  permintaan  kualitas, pengiriman biaya, serta fleksibilitas pesawat untuk mencapai kepuasan  pelanggan serta mengurangi biaya operasional untuk meningkatkan daya saing perusahaan. Pendekatan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan House of Quality (HOQ) digunakan untuk mengetahui waste kritis serta memilih alternative rekomendasi perbaikan yang tepat. Hasil dari FMEA menghasilkan 4 waste yang memiliki nilai  RPN  tertinggi  yaitu  antrian  ke  suatu  station  yang  lama,  keterlambatan  pada  suatu  station, perencanaan jadwal proses produksi yang kurang baik, serta lamanya proses inspeksi. Rekomendasi perbaikan  yang  memilki  prioritas  tertinggi  dari  hasil  HOR  adalah  melakukan  evaluasi  kinerja workstation.
Kata  kunci:  Failure Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA),  House  of  Risk  (HOR),  lean Manufacturing, waste

## 1. Pendahuluan
Industri dirgantara adalah industri yang memiliki nilai tambah dan teknologi terintegrasi. Pemasok manufaktur  kedirgantaraan  harus  mengoordinasikan  permintaan  kualitas,  pengiriman,  biaya  dan fleksibilitas pesawat untuk mencapai kepuasan pelanggan. Pemasok manufaktur kedirgantaraan harus mengurangi  biaya  mereka  untuk  meningkatkan  daya  saing  mereka.  (Chang,  dkk..,  2013).  Salah  satu upaya  untuk  mencapai  hal  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  konsep Lean  Manufacturing.  Lean Manufacturing merupakan  metode  yang  sangat  responsif  terhadap  permintaan  pelanggan  dengan mengurangi waste . Lean  Manufacturing bertujuan  menghasilkan  produk  dan  layanan  dengan  biaya terendah dan secepat yang diminta oleh pelanggan (Bhamu dan Singh Sangwan, 2014). Choomlucksana, dkk.  (2015)  berhasil  meningkatkan  produktivitas  area subassembly  stamping lembaran  logam menggunakan  penerapan  prinsip Lean  Manufacturing .    Setelah  perbaikan,  total  waktu  pemrosesan dalam subassembly ,  proses deburring dan polishing ,  adalah  2.468  detik  yang  menghasilkan pengurangan 62,5% dari sebelum perbaikan. Jumlah waste motion telah berkurang secara signifikan dari 1.086 menjadi 261 aktivitas gerakan dalam proses deburring dan pemolesan, atau pengurangan 66,53% limbah gerak. Pengurangan signifikan dalam biaya lembur adalah keuntungan lain dari implementasi lean  manufacturing .  Hasil  paling  penting  dari  penelitian  Choomlucksana,  dkk.  (2015)  menunjukkan bahwa alat dan teknik lean manufacturing tidak memerlukan teknologi dan investasi berbiaya tinggi.
Salah satu teknik yang dapat digunakan dalam Lean Manufacturing adalah Failure Mode and Effect Analysis (FMEA).  Vinoth  dan  Raghuraman  (2013)  menggunakan  FMEA  dalam  penelitiannya  dan berhasil  mengurangi  kelelahan  operator  dan  meningkatkan  efisiensi,  mengurangi  waktu  tunggu keseluruhan sebesar 40%, pemanfaatan ruang lantai produksi yang lebih tinggi, peningkatan leveling produksi dan kinerja proses. Jevgeni, dkk. (2015) menggunakan metodologi Six Sigma DMAIC ( Define, Measure,  Analyze, Improve,  Control ) , FMEA, Theory  of  Constraints (TOC), Failure  Classifier (FC) dan Swimline Diagram untuk mengidentifikasi kegagalan paling kritis didepartemen  yang terkendala,
kemudian  memperbaiki  atau  menghilangkannya  (setidaknya  kegagalan  yang  mempengaruhi process delay, idle time dan scrap rework ). Langkah untuk mengurangi nilai RPN atau jumlah kegagalan dalam constraints memfasilitasi pengurangan lead time produksi, disisi lain meningkatkan throughput produk. Sebagai  hasilnya,  peningkatan throughput produk  mempengaruhi  KPI  ( Key  Performance  Indicator ) pengiriman  produk  yang  memuaskan  pelanggan  dan  meningkatkan  kesejahteraan  dan  pendapatan perusahaan.
House  of  Risk (HOR) merupakan  sebuah  model supply  chain  risk  management dengan  cara memodifikasi Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan model House of Quality (HOQ). Widodo dan Fathimahhayati (2019) menggunakan HOR untuk penerapan Lean Manufacturing. Hasil penerapan HOR  dalam Lean  Manufacturing menghasilkan  rekomendasi  yang  apabila  diterapkan,  maka  akan mengurangi pemborosan sejumlah 45,5 % dengan VA ( Value Added ) bertambah 10% dan NVA ( Non Value Added ) berkurang 10%.
Penelitian ini bertujuan untuk memberi usulan perbaikan pada proses produksi komponen sayap pesawat  terbang.  Usulan  perbaikan  dirancang  menggunakan  konsep Lean  Manufacturing .  Proses produksi akan dipetakan menggunakan Value Stream Mapping untuk mempermudah memvisualisasikan proses produksi. Setelah itu dilakukan brainstorming untuk mengetahui penyebab waste. Penyebab waste akan  dimasukkan  ke  metode  FMEA  untuk  mengetahui  penyebab waste yang kritis. Setelah itu akan dirancang usulan perbaikan berdasarkan penyebab waste. Usulan perbaikan akan dipilih berdasarkan metode HOR.

## 2. Metode Penelitikan
Tahapan  dari  penelitian  ini  diawali  dengan  indentifikasi  permasalahan  berdasarkan  hasil wawancara  yang  dilakukan  dengan  pihak  perusahaan  dan  data  awal  yang  tersedia  pada  perusahaan, seperti  kebutuhan  pelanggan,  alur  informasi,  aliran  material,  alur  proses  produksi,  waktu  siklus  tiap proses, waktu setup proses produksi, pengecekan kualitas dan tingkat cacat tiap proses, jam kerja dan jumlah shift kerja, waktu tunggu antar proses, keluaran produk tiap proses per hari atau per periode, dan data lain yang diperlukan. Selanjutnya dilakukan peninjauan studi literatur yang bersumber dari buku, jurnal,  artikel,  dan  sumber-sumber  lainnya  sebagai  pendukung  dari  perumusan  masalah  yang  telah dilakukan.
Setelah itu dilakukan tahap pemetaan proses produksi. Pemetaan proses produksi bertujuan untuk membantu memvisualisasikan aliran proses produksi, membantu melihat  dan mengidentifikasi waste . Setelah pemetaan proses produksi, dilakukan tahap identifikasi waste pada proses produksi. Pada tahap ini  akan  terlihat  aktivitas  yang  paling  berkontribusi  pada  pemborosan  di  proses  produksi.  Penentuan aktivitas  yang  memberikan waste pada  proses  produksi  dapat  dilihat  dari  beberapa  aspek  antara lain waktu proses produksi serta nilai tambah yang diberikan pada produk. Brainstorming digunakan untuk mengidentifikasi waste yang ada di perusahaan.
Setelah  seluruh waste sudah  diidentifikasi  maka  tahap  selanjutnya  dilakukan  aplikasi  metode FMEA. Metode FMEA bertujuan untuk mengetahui waste mana yang paling kritis dan mempengaruhi proses  produksi. Waste yang  paling  kritis  ditunjukkan  dari  nilai  RPN  yang  paling  tinggi.  Nilai  RPN didapatkan  dari  perkalian  nilai severity,  occurrence dan detection. Nilai severity,  occurrence dan detection ditentukan melalui kuesioner yang disebarkan kepada pihak perusahaan. Setelah waste kritis didapatkan,  dilakukan  perancangan  alternatif  rekomendasi  perbaikan  proses  produksi.  Alternatif rekomendasi perbaikan akan dipilih menggunakan metode House of Risk. Metode House of Risk akan menghasilkan  alternatif  rekomendasi  perbaikan  proses  produksi  yang  paling  efektif  dan  efisien  serta relatif  mudah  direalisasikan  untuk  mengurangi waste pada  proses  produksi.  Tahapan  dalam  metode House  of  Risk yang  digunakan  hanya House  of  Risk fase  2,  yang  bertujuan  untuk  memilih  alternatif rekomendasi perbaikan proses produksi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pembuatan value stream mapping bertujuan untuk mempermudah visualisasi dari kondisi proses produksi  yang  selanjutnya  dapat  diidentifikasi waste kritis  dari  proses  produksi. Waste diidentifikasi melalui brainstorming . Waste yang  sudah  teridentifikasi  lalu  dilakukan  penentuan waste kritis menggunakan FMEA. Setelah itu dilakukan pemilihan alternatif rekomendasi perbaikan proses produksi dengan menggunakan House of Risk.

## 3.1. Value Stream Mapping
Proses produksi komponen sayap pesawat melalui 21 proses. Waktu siklus tiap proses didapatkan dari data historis perusahaan. Proses produksi serta waktu siklus ditunjukkan pada Tabel 1. Waktu siklus setiap proses diperlukan untuk membuat value stream mapping. Perbandingan antara total waktu siklus seluruh proses produksi dengan lead time (waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu produk) menunjukkan seberapa besar value added time . Berdasarkan Value  Stream  Mapping proses  produksi  komponen  sayap  pesawat  terbang  pada Gambar 3, dapat diketahui bahwa value added time pada proses produksi sebesar 6.5 jam, sedangkan untuk lead time yang dibutuhan sebesar 508.61 jam. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa hanya 1% waktu dari lead time yang merupakan kegiatan operasi pada work center , sisa waktunya dihabiskan dengan menunggu operasi di workstation, perpindahan antar workstation dan menunggu antrian dengan proses produksi lain karena workstation sharing dengan proses produksi lain.
Tabel 1. Data Proses Produksi dan Waktu Siklus Proses Produksi Waktu Siklus (jam) Remark 0 Material Inspection 0.012 Circular Saw 0.104 Material Inspection 0.043 CNC PROFILING MACHINE SGMP CNC 0.617 CNC PROFILING MACH DECKEL MAHO DMC210U 1.727 CNC PROFILING MACH DECKEL MAHO DMC210U 1.388 Fitter Machining 0.649 CMM Inspection 0.849 Chemical Cleaning For Aluminium 0.092 Penetran Inspection 0.107 Chemical Cleaning For Aluminium 0.130 Aluminium Treatment Inspection 0.039 Dry Shot Peening Automated 0.169 Mechanical Cleaning Inspection 0.181 Chemical Cleaning For Aluminium 0.156 Aluminium Treatment Inspection 0.011 Chromic Acid Anodizing 0.071 Aluminium Treatment Inspection 0.034 Primer Painting 0.013 Painting Inspection 0.040 Marking 0.015 Final Inspection 0.060
Gambar 1. Value Stream Mapping Proses Produksi Komponen Sayap Pesawat Terbang
3.2. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
Pengambilan  data  dengan  penyebaran  kuisioner  dilakukan  untuk  menentukan waste kritis. Kuisioner  dibagikan  kepada  beberapa  operator  dan  karyawan  yang  terlibat  dalam  proses  produksi. Berdasarkan  hasil  kuisioner  tersebut,  didapatkan  nilai occurance,  severity, dan detection . Occurance merupakan nilai frekuensi dari waste yang terjadi. Severity merupakan dampak dari adanya waste yang terjadi. Detection adalah tingkat kesulitan mendeteksi potensi dari waste yang terjadi. Tabel 2, 3 dan 4 menunjukkan  kriteria severity,  occurance, dan detection .  Kriteria waste tersebut  didapatkan  melalui studi literatur dan disesuaikan dengan kondisi perusahaan.
Tabel 2. Kriteria Severity Severity (Konsekuensi dari waste) Ranking Contoh 10 Peralatan proses kritis rusak dan tidak dapat digunakan atau hancur
9 Kehilangan pelanggan karena keterlambatan pengiriman.
8 Seluruh produk scrapped (di luar scrap seharusnya)
7 Lini operasi down (atau bottleneck ) selama lebih dari 1 minggu
6 Rework pada seluruh proses
5 Scrap pada beberapa proses (diluar scrap seharusnya)
4 Sumber daya teknis (bagian engineering ) diperlukan untuk mengoperasikan lini
3 Rework pada beberapa proses
2 Peralatan down lebih dari 1 hari
1 Disposisi teknis (perlu setting ulang dari operator)
Sumber: FMEA Handbook Version 4.2 , 2011
Tabel 3. Kriteria Occurance Occurance (seberapa sering waste terjadi) Ranking Contoh 10 ≥1 terjadi per shift 9 ≥1 terjadi per hari 8 ≥1 terjadi per 2-3 hari 7 ≥1 terjadi per minggu 6 ≥1 terjadi per 2 minggu 5 ≥1 terjadi per bulan 4 ≥1 terjadi per 3 bulan 3 ≥1 terjadi per 6 bulan 2 ≥1 terjadi per tahun 1 <1 per 1 (sangat jarang terjadi
Sumber: FMEA Handbook Version 4.2 , 2011
Tabel 4. Kriteria Detection
Detection (seberapa mudah waste diketahui) Ranking Contoh 10 Waste tidak  dapat  dideteksi;belum  ada  kontrol  terhadap  proses;tidak  dapat  terdeteksi  atau  tidak dianalisis 9 Waste dan atau dampaknya tidak dapat dideteksi dengan mudah ( misalnya dengan random audit)
8 Deteksi waste pasca pemrosesan oleh operator melalui sarana visual / tactile / audible.
7
Deteksi waste distasiun oleh operator melalui sarana visual / tactile / audible atau pasca-pemrosesan melalui penggunaan pengukuran atribut (pengukuran manual dll).
6 Deteksi Mode Kegagalan pasca-pemrosesan oleh operator melalui penggunaan pengukuran variabel atau in-station oleh operator melalui penggunaan atribut pengukuran (go / no-go, cek torsi manual / kunci pas klik, dll).
5
Waste atau error dideteksi di stasiun oleh operator melalui penggunaan pengukuran variabel atau dengan kontrol otomatis di-stasiun  yang akan  mendeteksi bagian  yang tidak sesuai dan  memberi tahu  operator  (cahaya,  bel,  dll.).  Mengukur  dilakukan  pada  pengaturan  dan  pemeriksaan  bagian pertama (hanya untuk penyebab pengaturan).
4 Waste pasca pemrosesan dengan kontrol otomatis yang akan mendeteksi bagian yang tidak sesuai dan mengunci bagian untuk mencegah pemrosesan lebih lanjut.
3 Waste di stasiun dengan kontrol otomatis yang akan mendeteksi bagian yang tidak sesuai dan secara otomatis mengunci bagian di stasiun untuk mencegah pemrosesan lebih lanjut.
2 Deteksi waste di  stasiun  oleh  kontrol  otomatis  yang  akan  mendeteksi  kesalahan  dan  mencegah bagian yang tidak sesuai dibuat.
1
Pencegahan waste (penyebab) sebagai akibat dari desain fixture, desain mesin atau desain bagian.
Waste tidak dapat terjadi karena sudah dijamin oleh proses/desain dari produk.
Sumber: FMEA Handbook Version 4.2 , 2011
Tabel 5 merupakan hasil pengolahan data dari kuisioner dan brainstorming dengan menggunakan metode  FMEA.  Data  dari  kuisioner  didapatkan  operator  dan  supervisor  dari  proses  produksi. Sebelumnya,  diidentifikasi  bahwa  terdapat  25  penyebab waste berdasarkan  hasil  klasifikasi  7 waste . Berdasarkan data 25 penyebab waste yang diidentifikasi, diambil 4 waste dengan nilai RPN tertinggi untuk dilanjutkan ke metode House of Risk. Empat waste dengan nilai RPN tertinggi adalah yaitu antrian ke  suatu station terlalu  lama,  keterlambatan  pada  suatu station ,  perencanaan  jadwal  proses  produksi yang kurang baik, dan lamanya proses inspeksi.
Tabel 5. Hasil Kuisioner FMEA
No Kategori Waste Penyebab waste Occurance  Severity  Detection RPN 1 Overproduction Defect yang tidak bisa di rework 2.4 5.4 7.2 93.312 2 Defect Kesalahan dalam membuat desain produk 2.2 4.8 5.6 59.136 3 Kesalahan dalam merancang proses operasi mesin 2.6 5.2 5.8 78.416 4 Kualitas material buruk 1.8 3.4 4.4 26.928 5 Keandalan mesin dan fasilitas produksi buruk 2.8 5.4 4.8 72.576 6 Pekerja kurang teliti 2.8 3.6 3.8 38.304 7 Kemampuan pekerja untuk memproduksi produk yang diinginkan customer buruk 3.6 4.4 4.4 69.696
Tabel 6. Hasil Kuisioner FMEA (lanjutan)
No  Kategori Waste Penyebab waste Occurance  Severity  Detection RPN 8 Unnecessary Inventory Perlu menambah produksi karena terdapat produk yang defect 3.6 5.2 5.2 97.344 9 Kesalahan dalam mencatat kebutuhan material 3.2 4.8 4.8 73.728 10 Antrian ke suatu station terlalu lama 6.6 6 5 198 11 Keterlambatan pada suatu station 6.2 7 4.4 190.96 12 Inappropriate processing Kualitas raw material buruk 3 4.8 5.2 74.88 13 Terdapat defect setelah proses 4 5.2 6 124.8 14 Resource (pekerja dan mesin) kurang efisien 3.8 2.6 4.6 45.448 15 Perencanaan maintenance kurang baik 3 3.2 4.2 40.32 16 Excessive Transportation Letak workstation berjauhan 5.4 5.6 3.4 102.816 17 Adanya scrap 3.6 5.6 5.2 104.832 18 Waiting Lamanya proses inspeksi 6.2 3.6 7 156.24 19 Perencanaan jadwal proses yang kurang baik 3.8 7.4 6 168.72 20 Karyawan kurang sigap dan tanggap 2 1.2 6 14.4 21 Kurangnya control dari supervisor 1.6 2.6 7.2 29.952 22 Excess Motion Tidak adanya aturan yang ketat 2.6 3 5.8 45.24 23 Operator kurang teliti melihat arahan kerja 1.2 3.2 6.6 25.344 24 Tidak memiliki tempat khusus untuk meletakkan dokumen atau barang tertentu 1.6 1.6 5.2 13.312 25 SOP yang kurang menyeluruh 1 3.6 3.8 13.68

## 3.3. House of Risk
Berdasarkan  hasil  kuisioner  FMEA  didapatkan  4 waste dengan  nilai  RPN  tertinggi  maka selanjutnya  dilakukan  perancangan  rekomendasi  perbaikan  proses  produksi.  Rancangan  rekomendasi perbaikan  dapat  dilihat  pada  Tabel  6 House  of  Risk fase  2  yang  digunakan  sebagai  pemilihan rekomendasi perbaikan dengan cara memetakan rekomendasi perbaikan dengan tujuan untuk melihat pengaruh  rekomendasi  perbaikan  terhadap  penyebab waste. Sebelum  memetakan  rekomendasi perbaikan, dilakukan penghitungan terlebih dahulu untuk menentukan elemen dari pemetaan house of risk , yaitu total effectiveness of action (TE), degree of difficulty performing action (D), dan effectiveness of difficulty ratio (ETD). Perhitungan TE k dilakukan dengan cara mengalikan nilai korelasi antara penyebab waste ( j )  dengan  rekomendasi  perbaikan  ( k )  yang  bertujuan  untuk  memberikan  nilai keefektifan  dari  rekomendasi  perbaikan.  Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  TE  rekomendasi perbaikan PA1.
𝑇𝐸1 =   (9 𝑥 198  +  9 𝑥 191  +  0 𝑥 169  +  9 𝑥 156) =  4906,8
Selanjutnya dilakukan perhitungan ETD k yang bertujuan untuk menentukan peringkat prioritas dari semua rekomendasi perbaikan dengan cara membagi TE k dengan D k . Contoh perhitungan ETD untuk rekomendasi perbaikan PA1 adalah sebagai berikut.
𝐸𝑇𝐷1 = 4906,8 5 =  981,36
Setelah itu, pemetaan rekomendasi perbaikan dari penyebab waste terpilih dipetakan pada Tabel 7. Pengisian nilai dilakukan oleh supervisor proses produksi.
Tabel 7. Perancangan Rekomendasi Perbaikan
Penyebab Waste Rekomendasi Perbaikan Antrian ke suatu station terlalu lama Penambahan mesin khusus untuk proses produksi masing masing komponen Mengevaluasi kinerja workstation
Melakukan pengukuran kerja ( work measurement ) Mengevaluasi perencanaan jadwal produksi Keterlambatan pada suatu station Meninjau ulang rancangan proses produksi Penambahan mesin khusus untuk proses produksi masing masing
komponen
Mengevaluasi kinerja workstation Melakukan pengukuran kerja ( work measurement ) Perencanaan jadwal produksi yang kurang baik Mengevaluasi perencanaan jadwal produksi Miskomunikasi antar departemen spirit dengan production planning Lamanya proses inspeksi Mengevaluasi kinerja workstation
Melakukan pengukuran kerja ( work measurement )
Tabel 7 menunjukkan rekomendasi perbaikan dengan peringkat prioritas tertinggi adalah PA1 yaitu mengevaluasi kinerja workstation dengan nilai Effective to difficulty ratio (ETD) sebesar 1239,6 dengan nilai  derajat  kesulitan  sebesar  3  yaitu  mudah  untuk  direalisasikan  atau  diterapkan.  Rekomendasi perbaikan  PA2  (mengevaluasi  kinerja workstation ),  dilakukan  untuk  meminimalisir  masalah  yang ditimbulkan  oleh  keterlambatan  pada  suatu station ,  dimana  penyebab waste tersebut  menimbulkan waste yang cukup besar.
Tabel 8. House of Risk Rekomendasi Perbaikan (P Ak) Penyebab Waste (Aj) PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 PA6 Priority Number Antrian ke suatu station terlalu lama 9 3 1 9 0 9 198 Keterlambatan pada suatu station 9 9 9 3 1 9 191 Perencanaan jadwal produksi yang kurang baik 0 0 0 9 9 9 169 Lamanya proses inspeksi 9 9 9 1 9 3 156 Total effectiveness of action 4906.8  3718.8  3322.8  4029.6  3115.6 5487.84 Degree of difficulty perfoming action –k 5 3 3 5 4 5 Effectiveness to difficulty ratio 981.36  1239.6  1107.6  805.92 778.9 1097.568 Rank of priority 4 1 2 5 6 3
PA1 = Penambahan mesin khusus untuk proses produksi masing masing komponen PA2 = Mengevaluasi kinerja workstation PA3 = Melakukan pengukuran kerja ( work measurement )
PA4 = Mengevaluasi perencanaan jadwal produksi PA5 = Meninjau ulang rancangan proses produksi PA6 = Miskomunikasi antar departemen spirit dengan production planning

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian ini menujukkan bahwa berdasarkan hasil Value Stream Mapping dapat diketahui bahwa value  added  time pada  proses  produksi  sebesar  6.5  jam,  sedangkan  untuk lead  time yang dibutuhan sebesar 508.61 jam. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa hanya 1% waktu dari lead time yang  merupakan  kegiatan  operasi  pada work  center ,  sisa  waktunya  dihabiskan  dengan  menunggu operasi di workstation, perpindahan antar workstation dan menunggu antrian dengan proses produksi lain  karena workstation  sharing dengan  proses  produksi  lain.  Pada  penelelitian  ini  didaptkan  25 penyebab waste berdasarkan  hasil  klasifikasi  7 waste .  Metode  FMEA  menghasilkan  4 waste dengan nilai RPN tertinggi. Empat waste dengan nilai RPN tertinggi adalah yaitu antrian ke suatu station terlalu lama,  keterlambatan  pada  suatu station ,  perencanaan  jadwal  proses  produksi  yang  kurang  baik,  dan lamanya proses inspeksi. Hasil dari HOR menunjukkan bahwa rekomendasi perbaikan dengan peringkat prioritas tertinggi adalah mengevaluasi kinerja workstation dengan nilai rekomendasi perbaikan terpilih yaitu  mengevaluasi  kinerja workstation sebaiknya  dilakukan  untuk  meminimalisir  masalah  yang ditimbulkan  oleh  keterlambatan  pada  suatu station ,  dimana  penyebab waste tersebut  menimbulkan waste yang cukup besar.
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan, sehingga terdapat beberapa hal yang dapat dijadikan penelitian lebih lanjut. Keterbatasan data menyebabkan Value Stream Mapping tidak dapat dibuat lebih detail  untuk  menentukan waste secara  lebih  komprehensif. Value  Stream  Mapping untuk  kondisi perbaikan  tidak  dapat  dilakukan  karena  rekomendasi  perbaikan  tidak  dapat  dilakukan  dalam  rentang waktu  penelitian.  Rekomendasi  perbaikan  (mengevaluasi  kinerja workstation )  dapat  dijadikan  bahan penelitian  lebih  lanjut  untuk  melihat  seberapa  besar  dampak  rekomendasi  perbaikan  terhadap  proses produksi.

## Daftar Pustaka
Bhamu,  J.  dan  Sangwan,  K.  S.  (2014).  Lean  manufacturing:  literature  review  and  research  issues.
International Journal of Operations & Production Management . Vol 34, No. 7, hal. 876-940.
Chang, H. M., Huang, C., dan Torng, C. C. (2013). Lean production implement model for aerospace manufacturing suppliers. International Journal of Innovation, Management and Technology , Vol 4, No.2, hal. 248-252.
Choomlucksana, J., Ongsaranakorn, M., dan Suksabai, P. (2015). Improving the productivity of sheet metal stamping subassembly area using the application of lean manufacturing principles. Procedia Manufacturing , Vol 2, hal. 102-107.
Jevgeni, S., Eduard, S., dan Roman, Z. (2015). Framework for continuous improvement of production processes and product throughput. Procedia Engineering , Vol 100, hal. 511-519.
Vinoth,  G.  dan  Raghuraman,  S.  (2013).  Lean  engineering  principles:  An  effective  way  to  improve performance  and  process  on  production  floor. International  Journal  of  Mechanical  Engineering and Robotics Research , Vol. 2, No. 3, hal. 129-136.
Widodo, O. S. dan Fathimahhayati, L. D. (2019), “Evaluasi Kegiatan Overhaul Engine Air compressor Unit BAC-33 dengan Pendekatan Lean manufacturing (Studi Kasus PT. Badak NGL),” Prosiding Seminar Nasional Teknologi, Inovasi dan Aplikasi di Lingkungan Tropis, Vol. 2, No. 1, pp. 221- 230.