## MINIMASI WASTE PADA PROSES WELDING PT. X DENGAN KONSEP LEAN MANUFACTURING
Firdayanthi Lestiana 1) , Dina Rachmawaty 2) , Aswan Munang 3)
Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi Telkom Purwokerto e-mail: 1) 17106003@ittelkom-pwt.ac.id, 2) dina@ittelkom-pwt.ac.id, 3) aswan@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan pada proses welding lini fuel tank departemen welding PT. X. Penelitian ini  dilakukan  karena  banyaknya  waste  yang  dihasilkan  selama  proses  produksi  dilakukan  di departemen ini. Salah satu contoh waste yang dihasilkan adalah produk defect yang mencapai 7% dari total produksinya. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dua tools, yaitu  Value  Stream  Mapping  (VSM)  dan  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA).  VSM digunakan untuk memetakan aliran proses produksi serta mengidentifikasi diproses mana saja waste  banyak  terjadi.  Selain  itu,  VSM  juga  digunakan  untuk  mengusulkan  perbaikan  proses poduksi.  Sedangkan  FMEA  digunakan  untuk  menganalisis  efek-efek  yang  timbul  dari  waste tersebut  dan  untuk  menentukan  tingkat  prioritas  waste  mana  saja  yang  harus  diminimalisir. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa berdasarkan current state map VSM, total lead time sebesar 1210 detik dengan total non-value added (NVA) time sebesar 532 detik, serta process cycle efficiency (PCE) sebesar 10.91%. Berdasarkan FMEA, waste yang paling sering terjadi adalah  waste  defect  dan  waste  waiting.  Setelah  mengurangi  waste  defect  dan  waste  waiting dengan future state map VSM, total lead time dan total NVA time berkurang menjadi masing- masing 860 detik dan 332 detik. Nilai PCE juga meningkat sebesar 4.44%, menjadi 15.35%.
Kata kunci: Waste, VSM, FMEA, NVA.

## ABSTRACT
This  research  was  conducted  on  the  production  process  of  the  fuel  tank  line  of  the  welding department  of  PT.  X.  This  research  was  conducted  because  of  the  large  amount  of  waste generated  by  the  welding  department  in  the  production  process.  One  example  of  the  waste produced  is  a  product  defect  which  reaches  7%  of  the  total  production.  The  data  collection method used is field observation and secondary data obtained from source. Data processing is carried out using two tools, namely Value Stream Mapping (VSM) and Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). VSM is used to map the flow of the production process and identify which processes waste a lot of time. While FMEA is used to analyze the effects that arise from the waste and  to  determine  the  priority  level  of  which  waste  should  be  minimized.  The  results  of  this research showed that based on the current state map of VSM, the total lead time was 1210 second with a total non-value added (NVA) time of 532 second, and the process cycle efficiency (PCE) of 10,91%. Based on FMEA, the most common wastes are defect waste and waiting waste. After repairing the VSM future state map, the total lead time and total NVA time ware reduces to 860 second and 332 seconds, respectively. The PCE value also increased by 4,44% to 15,35%.
Keywords: Waste, VSM, FMEA, NVA.

## PENDAHULUAN
Persaingan industri di era global ini semakin meningkat dan menuntut sebuah industri untuk terus melakukan continuous improvement . Pilar utama dari continuous improvement adalah dengan cara mengurangi waste karena dengan mengurangi waste perusahaan dapat meningkatkan kualitas yang lebih tinggi, biaya lebih rendah, dan lead time yang lebih pendek [1]. Waste adalah aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah ( non-value added ). Menurut definisi  dari  Shigeo  Shingo,  terdapat  tujuh  jenis waste ,  yaitu overproduction,  defects, unnecessary  inventory,  inappropriate  processing,  excessive  transportations,  waiting, unnecessary motion [2] .
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi waste yang  tidak terkontrol  adalah  konsep lean  manufacturing . Lean  manufacturing didefinisikan  sebagai suatu pendekatan sistemik dan sistematik untuk mengidentifikasi dan menghilangkan waste atau  aktivitas-aktivitas  yang  tidak  memberikan  nilah  tambah ( non-value added ) melalui

## Minimasi Waste pada Proses Welding PT. X dengan Konsep Lean Manufacturing
Firdayanthi Lestiana, Dina Rachmawaty, Aswan Munang
peningkatan  terus-menerus  ( radical  continuous  improvement )  dengan  cara  mengalirkan produk ( material, work-in-process, output ) dari informasi menggunakan sistem tarik ( pull system ) dari internal dan eksternal untuk mengejar keunggulan dan kesempurnaan [3]. Salah satu perusahaan yang juga mengalami permasalahan penanganan waste adalah PT. X yang bergerak di perusahaan manufaktur. Permasalahan ini menjadi masalah utama di departemen welding . Salah satu contoh waste yang paling banyak dihasilkan dalam proses produksinya adalah waste produk defect . Untuk full production dengan total kerja dua shift , total produksi pada lini fuel tank dapat menghasilkan total 6000 unit. Namun, dengan total produksi  yang  sebesar  itu, defect yang  dihasilkan  juga  terbilang  cukup  banyak,  yaitu sebanyak kurang lebih 400 parts yang mengalami defect . Hal ini artinya terdapat 7% produk defect yang dihasilkan setiap kali lini fuel tank melakukan produksi. Penelitian ini dilakukan untuk  mengidentifikasi waste apa  saja  yang  terjadi  pada  proses  produksi  di  departemen welding serta memberikan usulan untuk meminimalisir waste-waste tersebut.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  observasi  langsung  ke  departemen welding PT.  X untuk  mendapatkan  data  aliran  proses  produksi  dan  waktu  produksi.  Untuk  mendapatkan detail data selama proses produksi, diperoleh dari wawancara langsung kepada narasumber. Narasumber berjumlah 15 orang terdiri dari satu  orang supervisor dan 14 karyawan tetap yang memiliki pengalaman lebih dari tiga tahun. Jumlah narasumber diambil berdasarkan banyaknya  karyawan  yang  bekerja  pada shift satu  saat  pengambilan  data  berlangsung. Narasumber yang melakukan wawancara juga mengalami pergantian shift kerja setiap dua minggu,  sehingga  narasumber  sudah  mengalami  pekerjaan  yang  departemen  dengan shift kerja  yang  diterapkan  yaitu  dua shift. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan lean manufacturing dengan tools yang  digunakan  adalah Value  Stream  Mapping (VSM)  dan Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA).  Langkah  pertama  yang  dilakukan  pada penelitian ini, setelah mengumpulkan data, adalah membuat current stream map VSM yang bertujuan untuk memetakan aliran proses produksi dan aliran informasi aktual. Selanjutnya adalah mengidentifikasi aktivitas-aktivitas mana saja yang merupakan value added activities dan non-value  added  activities berdasarkan current  state  map VSM  yang  sudah  dibuat sebelumnya. Selanjutnya adalah pembuatan FMEA, bertujuan untuk mengetahui peringkat prioritas waste mana saja yang harus segera diminimalisir. Terakhir yaitu membuat usulan perbaikan dengan menggunakan future state map VSM yang telah dilakukan Focus Group Discussion (FGD) dengan pihak-pihak terkait perusahaan.

## Lean Manufacturing
Lean  Manufacturing merupakan  suatu  konsep  yang  awalnya  dikembangkan  oleh Toyota,  kemudian  dikenal  sebagai Just-In-Time  Manufacturing .  Konsep Lean Manufacturing bertujuan  untuk  mengubah  suatu  organisasi  di  perusahaan  menjadi  lebih efisien  dan  kompetitif  [4].  Selain  itu,  tujuan Lean  Manufacturing dalam  suatu  organisasi adalah untuk menghilangkan pemborosan dan mengurangi aktivitas non-value added untuk mencapai arus produksi yang lancar [5].
Lean  Manufacturing merupakan  metode  yang  tepat  untuk  dapat  mengoptimalkan performansi  dari  sistem  dan  proses  produksi  karena  mampu  mengidentifikasi,  mengukur, menganalisa,  dan  mencari  solusi  perbaikan  atau  peningkatan  performansi  secara komprehensif [6]. Ada beberapa tools dan teknik dalam Lean Manufacturing , diantaranya visual kontrol, 5S, value stream mapping , dan Kaizen [7].
Shah  dan  Ward  dalam  penelitiannya  menyimpulkan  empat  hal  inti  dari Lean Manufacturing , yaitu just-in-time (JIT), total  quality  management (TQM), total preventive
maintenance (TPM), dan human resource management (HRM). Keempat hal tersebut dapat mengukur kinerja operasional dalam perusahaan [8].
Salah satu metric yang perlu diukur untuk melihat apakah suatu proses produksi sudah lean atau  belum  adalah Process  Cycle  Efficiency (PCE).  PCE  merupakan  cara  untuk mengukur  keefisienan  suatu  proses  produksi.  Rumus  perhitungan  PCE  adalah  sebagai berikut [9].
𝑃𝐶𝐸 = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐴𝑑𝑑𝑒𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑒𝑎𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100% (1)

## Value Stream Mapping (VSM)
Value Stream Mapping adalah metode yang digunakan untuk memetakan proses yang didalamnya  terdapat  aliran  informasi  dan  aliran  material  [2].  VSM  juga  bertujuan  untuk mengetahui besar total waktu proses keseluruhan serta berapa besar aktivitas nilai tambah ( value  added )  dan  berapa  besar  aktivitas  tidak  bernilai  tambah  ( non-value  added )  yang dihasilkan  dari  proses  tersebut  [10].  VSM  juga  dapat  menyediakan  titik  awal  untuk membantu  manajemen, engineer ,  perkumpulan  produksi,  penjadwalan, supplier, dan konsumen untuk menyadari waste dan mengidentifikasi penyebabnya [11]. VSM  adalah  langkah  yang penting  dalam  proses  transformasi lean sebelum  masuk dalam  tahapan  penghilangan waste .  Toyota,  sebagai  perintis lean  thinking ,  telah menggunakan  metode  ini  semenjak  tahun  1970.  VSM  terdiri  dari  dua  tipe,  yaitu  sebagai berikut [9].
a. Pemetaan  Current  State  Map,  bertujuan  untuk  mengetahui  aliran  proses  produksi  dan proses informasi dari mulai pemesanan hingga pengiriman ke tangan konsumen.
b. Perancangan Future State Value Stream Map , berfungsi sebagai gambaran perbandingan antara keadaan perusahaan saat ini dengan keadaan masa depan yang sudah dirancang usulan-usulan  perbaikan  agar  meminimasi  pemborosan  dan  mengoptimalkan  aktifitas yang bernilai tambah.

## Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
Failure Mode and Effect Analysis ( FMEA) adalah untuk meningkatan kualitas produk dan proses. Pada dasarnya, teknik ini adalah pendekatan sistematis untuk memprioritaskan tindakan perbaikan berdasarkan analisis tingkat keparahan ( severity ), kemungkinan terjadi ( occurance ), dan deteksi mode kegagalan  ( detection ). FMEA juga telah digunakan dalam konteks  aplikasi  yang  berbeda.  FMEA  digunakan  untuk  menganalisis  kegagalan  dalam implementasi lean  production terkait  dengan  empat  sumber  daya  kritis,  yaitu  manusia, material,  peralatan,  dan  jadwal  [12].  FMEA  juga  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan memahami potensi penyebab dan efek suatu kegagalan, menilai risiko sutu kegagalan, dan melaksanakan tindakan korektif untuk mengatasai permasalahan [4].
Data yang dibutuhkan untuk membuat FMEA adalah [13]:
1. Severity , merupakan skala yang memeringkatkan  tingkat keparahan dari efek-efek yang potensial dari kegagalan .
2. Occurance , merupakan skala yang memeringkatkan kemungkinan dari kegagalan akan muncul.
3. Detection , merupakan skala yang memeringkatkan kemungkinan dari masalah akan di deteksi sebelum sampai ke tangan konsumen.
Perhitungan FMEA akan menghasilkan data Risk Priority Number (RPN) dari setiap mode  kegagalan.  Nilai  yang  didapat  untuk  perhitungan  FMEA  adalah  dari  kuisioner  dan diskusi dengan responden di perusahaan. Nilai RPN yang terbesar merupakan aktivitas yang harus diprioritaskan untuk diperbaiki. Rumus perhitungan RPN adalah sebagai berikut.
𝑅𝑃𝑁 = 𝑆𝑒𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦 × 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 × 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛
(2)

## Minimasi Waste pada Proses Welding PT. X dengan Konsep Lean Manufacturing
Firdayanthi Lestiana, Dina Rachmawaty, Aswan Munang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengetahui waste apa saja yang ada, pertama-tama adalah mengetahui proses produksi pada departemen welding , yang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Mulai Auto Metal Filler Auto Spot Brushing Upper Blank Upper Tank Upper Tank Auto Spot Seam Welder Auto Numbering Final Masking Fuel Tank Selesai Lower Tank Leak Test Stamping Repair Tidak bocor Bocor Gambar 1. Flowchart Proses Produksi Departemen Welding
Dari  Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  pada  departemen welding terdapat  sembilan work  station ,  yaitu auto  metal  filler,  auto  spot  upper  tank,  brushing,  stamping,  auto  spot lower tank, seam welder, leak test, auto numbering , dan final masking . Input yang digunakan untuk memproduksi upper tank adalah upper blank atau bentuk dasar dari upper tank yang diperoleh dari supplier. Pada proses auto metal filler dilakukan perakitan upper blank dengan guide comp level . Setelah melalui proses auto metal filler , maka selanjutnya masuk ke proses auto  spot .  Dalam  proses  ini, output dari auto  metal  filler digabungkan  dengan plate  fuel pump menggunakan las spot . Setelah selesai proses auto spot , selanjutnya dilakukan proses brushing . Proses brushing ini dilakukan untuk membersihkan sisa-sisa pengelasan maupun sisa-sisa minyak. Pada proses lower tank , yang pertama dilakukan adalah proses auto spot yang  merupakan  proses  penyatuan  sementara  antara upper  tank dan lower  tank menggunakan las spot . Proses ini dilakukan agar saat masuk ke proses seam welder, upper tank dan lower tank yang sudah di seam welder posisinya presisi. Selanjutnya adalah proses seam  welder untuk  menyatukan upper  tank dengan lower  tank menggunakan  las seam . Setelah  itu,  masuk  ke  proses leak  test untuk  mengecek  apakah fuel  tank tersebut  ada kebocoran atau tidak. Jika sudah tidak ada kebocoran, maka selanjutnya masuk ke proses auto  numbering untuk  memberi  nomor  pada  masing-masing fuel  tank yang  diproduksi. Proses terakhir adalah final masking , yaitu proses menutup lubang-lubang yang ada dengan karet untuk selanjutnya masuk ke proses departemen pengecatan untuk selanjutnya dicat.
Berdasarkan pengamatan serta wawancara dengan narasumber, pada proses produksi tersebut  terdapat  beberapa waste .  Salah  satu  w aste yang  dihasilkan  adalah waste produk defect . Waste ini merupakan yang paling banyak dihasilkan dibanding dengan waste lainnya. Selama pengamatan pada bulan Maret 2021, waste yang dihasilkan setiap harinya mencapai 2%  dari  total  produksi  keseluruhan  sebesar  4800  unit.  Dari  18  kriteria defect yang  sudah ditentukan  oleh  perusahaan,  kriteria  produk defect terbanyak  adalah  bocor metal  filler , penyok, cacat/gores, hole tidak center , bocor seam , keropos seam, dan karat. Waste kedua yang terdapat pada proses produksi ini adalah waste waiting . Waste ini diakibatkan karena adanya bottleneck pada  salah  satu work  station nya. Waste terakhir  yang  ada  pada  proses produksi ini adalah waste of stock on hand/inventory . Waste ini pada departemen welding hanya terjadi pada satu work station . Waste inventory terdapat penyimpanan work in process (WIP) pada work station auto spot lower tank yang mencapai kurang lebih 1000 unit per produksi.

## Current State Map VSM
Untuk mengidentifikasi aktivitas-aktivitas mana saja yang menghasilkan waste adalah dengan cara  membuat current state map VSM. VSM tipe ini  bertujuan untuk  mengetahui
aliran proses dan aliran informasi dari proses produksi ini. Current state map VSM dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Supplier Production Control Auto Metal Filler Auto Spot Upper Tank Brushing Stamping Auto Spot Lower Tank Seam Welder Leak Test Auto Numbering Departemen Painting C/T : 22 detik NVA : 8 detik Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 2 buah C/T : 22 detik NVA : 5 detik Setup : 900 detik Energi : 1 orang Mesin : 2 buah C/T : 22 detik NVA : 0 Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 0 Setup : 420 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 10 detik Setup : 900 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 13 detik Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 10 detik Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 0 Setup : 900 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah
60 detik 40 detik 40 detik
40 detik
420 detik
90 detik 90 detik 90 detik 30 detik 27 detik 22 detik 22 detik 32 detik
35 detik 32 detik 22 detik
1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m Final Masking C/T : 22 detik NVA : 6 detik Setup : 420 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah 90 detik 28 detik Total Lead Time : 1210 detik Total NVA Time : 532 detik 1.5 m
Gambar 2. Current State Map VSM
Berdasarkan current state map diperoleh bahwa total lead time adalah sebesar 1210 detik. Sedangkan, total NVA time adalah sebesar 532 detik. Identifikasi aktivitas-aktivitas pada proses produksi ini dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Identifikasi Aktivitas Pada Proses Produksi Aktivitas NVA VA NNVA  Presentase Operasi 132 66 16.36% Repair 52 4.30% Waiting 480 39.67% Transportasi 480 39.67% Jumlah 532 132 546 100.00%
Berdasarkan identifikasi aktivitas pada Tabel 1, terdapat empat aktivitas utama pada proses produksi ini. Aktivitas pertama adalah operasi yang merupakan value added activities dengan  persentase  16.36%  dari  total lead  time proses  produksi.  Aktivitas  kedua  adalah repair yang merupakan non-value added activities dengan persentase 4.30% dari total lead time proses  produksi.  Aktivitas  ketiga  adalah waiting yang  merupakan non-value  added activities dengan persentase 39.67% dari total lead time proses produksi. Aktivitas terakhir adalah  transportasi  yang  merupakan necessary  but  non-value  added  activities dengan persentase 39.67% dari total lead time proses produksi. Sedangkan, nilai PCE pada proses produksi ini adalah sebesar 10.91%. Nilai ini menunjukan bahwa proses produksi ini masih belum efisien  dimana non-value added activities masih lebih tinggi  dibandingkan dengan value added activities . Hal ini berarti perlu dilakukan perbaikan agar dapat mencapai proses produksi yang berjalan dengan efisien.

## Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
Failure Mode and Effect Analysis (FMES) digunakan untuk mengetahui waste mana yang  harus  diprioritaskan  untuk  selanjutnya  dilakukan  minimasi.  Nilai-nilai  yang dibutuhkan pada pembuatan FMEA ini diperoleh dari hasil wawancara terhadap narasumber. Hasil dari FMEA yang telah dibuat dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.

## Minimasi Waste pada Proses Welding PT. X dengan Konsep Lean Manufacturing
Firdayanthi Lestiana, Dina Rachmawaty, Aswan Munang
Tabel 2. Failure Mode and Effect Analysis
Failure Mode Potential Failure Cause S O D RPN  Rank Produk defect Setting mesin yang tidak sesuai 8 5 4 160
1 Arus pada mesin welding terlalu tinggi 8 3 3 72 Operator yang tidak terampil 9 1 1 9 Usia mesin yang sudah tua 7 4 1 28 Produksi berlebih Tidak adanya kontrol produksi 8 1 1 8 4 Jadwal produksi yang tidak sesuai 7 1 1 7 Inventory berlebih Tidak adanya kontrol produksi 8 1 1 8 3 Produksi yang melebihi batas 8 1 1 8 Proses yang tidak tepat SOP yang tidak dijalankan 9 1 1 9 5 Transportasi Penggunaan material handling yang tidak tepat 8 1 1 8 6 Waktu waiting Supplier yang telat mengirimkan material 7 5 2 70 2 Bottle neck yang terjadi pada proses produksi 7 5 2 70 Mesin break down 8 4 2 64 Pergerakan yang berlebihan  Perpindahan operator dari mesin satu ke mesin lainnya 5 1 1 5 7
Berdasarkan  nilai  RPN  yang  telah  diperoleh,  maka  didapatkan  peringkat  prioritas waste mana yang harus diminimasi atau bahkan dihilangkan. Pada peringkat pertama adalah waste produk defect ,  yang  selanjutnya  diikuti  oleh waste produksi  waktu waiting , waste inventory berlebih, waste produksi  berlebih, waste proses  yang  tidak  tepat, waste transportasi, dan yang terakhir adalah waste pergerakan yang berlebih. Pada  proses  produksi  aktual, potential  failure  causes yang  sering  kali  terjadi  hanya setting mesin  yang  tidak  sesuai,  suhu  pada  mesin welding yang  terlalu  tinggi,  usia  mesin yang sudah tua, supplier yang telat mengirimkan material, bottleneck pada proses produksi, dan mesin yang sering kali mengalami breakdown .

## Rekomendasi Perbaikan
Berdasarkan current state map VSM dan juga FMEA yang telah dibuat sebelumnya, untuk  meminimalisir waste yang  terjadi  pada  proses  produksi fuel  tank pada  departemen welding PT. X  terdapat beberapa rekomendasi perbaikan.  Rekomendasi yang pertama untuk meminimalisir waste produk defect ,  dimana waste ini  yang  menjadi  prioritas  untuk diminimalkan,  adalah  dengan  mengganti  metode setting mesin  menjadi  metode setting secara otomatis. Pada mesin yang digunakan pada departemen welding , metode setting yang digunakan saat ini adalah setting mesin secara manual. Akibat yang ditimbulkan dari metode setting manual tersebut adalah mesin tidak tersetting secara presisi dan menimbulkan hasil proses yang mengalami defect . Dengan menggunakan metode setting secara otomatis, maka hasil produksi yang dihasilkan akan presisi dan mengurangi presentase produk defect. Hal ini pula akan berakibat kepada waktu proses produksi, karena dengan berkurangnya produk yang mengalami defect, maka akan berkurang juga waktu non-value added yang dihasilkan pada proses produksi aktual.
Pada waste waktu waiting yang  terjadi  pada  proses  produksi  ini  rekomendasi perbaikannya adalah meminimalisir bottleneck yang terjadi pada proses produksi. Bottleneck yang terjadi pada proses produksi ini adalah karena adanya stok upper tank yang disediakan pada work station auto  spot  lower tank . Stok  ini  dimaksudkan agar work  station tersebut dapat  berjalan  bersamaan  dengan work  station awal,  yaitu work  station  auto  metal  filler . Namun, jumlah stok yang ada terbilang terlalu banyak yakni kurang lebih berjumlah 1000 unit. Hal ini berakibat kepada penumpukan yang terjadi pada work station tersebut. Waste waiting yang terjadi karena penumpukan ini dapat mencapai selama 420 detik. Dari waktu terjadi waste waiting walaupun terlihat  tidak begitu lama, namun  adanya bottleneck tetap menghambat berjalannya proses produksi. Untuk meminimalisir terjadinya bottleneck yang ada, hal yang perlu dilakukan adalah mengurangi jumlah stok pada work station auto spot lower tank . Jumlah stok dapat dikurangi setengahnya dari stok yang ada pada saat ini, yaitu menjadi kurang lebih 500 unit. Dengan mengurangi stok menjadi setengahnya, maka waktu
waiting yang ada juga akan berkurang menjadi 210 detik bahkan bisa lebih dan work station auto spot lower tank akan tetap dapat berjalan bersamaan dengan work station auto metal filler .
Selain rekomendasi perbaikan di atas, terdapat beberapa rekomendasi lainnya untuk meminimalisir waste  waiting ini.  Jika  dilihat  pada  FMEA  yang  telah  dibuat  salah  satu penyebab  terjadinya waste  waiting ini  adalah  mesin  yang  sering  kali breakdown .  Hal  ini diakibatkan karena mesin yang ada pada departemen welding tersebut  adalah mesin yang cukup tua secara usianya. Jika mesin mengalami breakdown, maka proses produksi harus terhenti sementara untuk memperbaiki kendala mesin. Selain mengakibatkan waste waiting , masalah  mesin  ini  juga  sering  kali  menghasilkan  produk  yang defect .  Rekomendasi perbaikan untuk masalah ini adalah rutin untuk melakukan maintenance secara keseluruhan kepada mesin-mesin yang sering breakdown.
Berdasarkan rekomendasi perbaikan di atas, didapatkan gambaran usulan atau future state map VSM seperti pada Gambar 3 berikut.
Supplier Production Control Auto Metal Filler Auto Spot Upper Tank Brushing Stamping Auto Spot Lower Tank Seam Welder Leak Test Auto Numbering Departemen Painting C/T : 22 detik NVA : 8 detik Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 2 buah C/T : 22 detik NVA : 5 detik Setup : 900 detik Energi : 1 orang Mesin : 2 buah C/T : 22 detik NVA : 0 Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 0 Setup : 420 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 10 detik Setup : 900 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 13 detik Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 10 detik Setup : 600 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah C/T : 22 detik NVA : 0 Setup : 900 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah
60 detik 40 detik
40 detik 40 detik 210 detik 55 detik 55 detik 55 detik 30 detik 27 detik 22 detik 22 detik 32 detik 35 detik 32 detik 22 detik 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m 1.5 m Final Masking C/T : 22 detik NVA : 6 detik Setup : 420 detik Energi : 1 orang Mesin : 1 buah 55 detik 28 detik Total Lead Time : 860 detik Total NVA Time : 332 detik 1.5 m
Gambar 3. Future State Map VSM
Pada future  state  map VSM  total lead  time berkurang  menjadi  860  detik.  Hal  yang sama  juga  terjadi  pada  total  NVA time yang  berkurang  menjadi  332  detik.  Perbandingan waktu aktivitas pada current state map VSM dan future state map VSM dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perbandingan Waktu Aktivitas Current State Map Future State Map NVA VA NNVA
Persentase NVA VA NNVA Persentase Operasi 132 66 16.36% 132 66 23.02% Repair 52 4.30% 52 6.05% Waiting 480 39.67% 270 31.40% Transportasi 480 39.67% 340 39.53% Jumlah 532 132 546 100.00% 322 132 406 100.00%
Berdasarkan Tabel 3 di atas, terdapat penambahan persentase pada aktivitas produksi yang semula hanya 16.36% menjadi 23.02% dari proses keseluruhan. Nilai PCE pada future state map VSM juga mengalami peningkatan yang semula sebesar 10.91% menjadi 15.35%. Peningkatan  ini  berarti  bahwa  proses  produksi  usulan  lebih  efisien  dibandingkan  dengan proses produksi aktual yang sekarang berjalan pada departemen welding PT. X.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh bahwa waste yang ada pada proses produksi fuel tank di departemen welding PT. X adalah waste stock on hand/ inventory,

## Minimasi Waste pada Proses Welding PT. X dengan Konsep Lean Manufacturing
Firdayanthi Lestiana, Dina Rachmawaty, Aswan Munang
waste waiting, dan waste produk defect . Waste of stock on hand terjadi pada salah satu work station ,  yaitu  pada work  station auto  spot  lower  tank .  Pada work  station tersebut,  selalu terdapat stok komponen lower tank sebanyak kurang lebih 1000 unit per produksi. Hal ini dikarenakan work station ini harus berjalan bersamaan dengan work station auto metal filler, sehingga work station tersebut menyediakan stok. Namun, stok yang disediakan terbilang cukup banyak sehingga dapat menimbulkan waste lain, yaitu waste of time on hand/waiting . Waste tersebut terjadi karena adanya bottleneck yang ada pada work station auto spot lower tank . Waste waiting yang terjadi dapat mencapai selama tujuh menit. Sedangkan untuk waste defect ,  untuk  sekali  produksi,  yaitu  sebanyak  4800  unit  per  hari,  terdapat  produk defect sekitar 2% setiap harinya. Kriteria defect terbanyak pada proses produksi ini adalah defect bocor metal filler , defect penyok, defect cacat/gores, defect bocor seam , defect keropos seam , defect hole tidak center , dan defect karat.
Lead  time pada  proses  produksi  aktual  berdasarkan current  state  map VSM  adalah sebesar  1210  detik  dan  total  NVA time adalah  sebesar  532  detik.  Nilai  PCE  pada  proses produksi aktual adalah sebesar 10.91%. Perbaikan yang dilakukan untuk meminimasi waste tersebut adalah mengganti metode setting mesin ke metode otomatis. Selain itu, untuk waste waiting , dilakukan pengurangan jumlah stok yang disediakan pada work station auto spot lower  tank menjadi  500  unit.  Setelah  dilakukan  perbaikan  dan  menggambarkannya menggunakan future state map VSM, total lead time yang diperoleh berkurang menjadi 860 detik. Demikian pula dengan total NVA time yang berkurang, menjadi 332 detik. Nilai PCE pada proses produksi usulan ini juga bertambah menjadi 15.35%.
Penelitian  ini  masih  terbatas  pada  salah  satu  departemen  yang  ada  di  PT.  X  yaitu departemen welding sehingga  belum  mampu  menangkap  permasalahan  keseluruhan  yang ada pada perusahaan. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu agar ke depannya penelitian ini dapat dikembangkan pada proses produksi secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. I. Zakaria and Rochmoeljati, “Analisis Waste pada Aktivitas Produksi BTA SK 32 dengan Menggunakan Lean Manufacturing di PT. XYZ,” Juminten , vol. 1, no. 2, pp. 45–56, 2020, doi: 10.33005/juminten.v1i2.29.
[2]  F.  E.  Tiarso,  M.  Choiri,  and  I.  Hamdala,  “Upaya  Pengurangan  Waste  di  Bagian  Pre Spinning  dengan  Pendekatan  Lean  Manufacturing  (Studi  Kasus  di  PT  XYZ),” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 53–64, 2015.
[3]  D. M. Utama, S. K. Dewi, and V. I. Mawarti, “Identifikasi Waste pada Proses Produksi Key Set Clarinet dengan Pendekatan Lean Manufacturing,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 15, no. 1, pp. 36–46, 2016.
[4]  T.  Ristyowati,  A.  Muhsin,  and  P.  Nurani,  “Minimasi  Waste  pada  Aktivitas  Proses Produksi  dengan  Konsep  Lean  Manufacturing  (Studi  Kasus  di  PT.  Sport  Glove Indonesia),” J. OPSI , vol. 10, no. 1, pp. 85–96, 2017.
[5]  J. M. Rohani and S. M. Zahraee, “Production Line Analysis via Value Stream Mapping: A  Lean  Manufacturing  Process  of  Color  Industry,” Procedia  Manuf. ,  vol.  2,  no. February, pp. 6–10, 2015, doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.002.
[6]  S. K. Isnain and P. D. Karningsih, “Perancangan Perbaikan Proses Produksi Komponen Bodi Mobil Daihatsu dengan Lean Manufacturing di PT. ‘XYZ,’” J. Stud. Manaj. dan Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 144–156, 2016.
[7]  J.  Choomlucksana,  M.  Ongsaranakorn,  and  P.  S.  F,  “Improving  the  Productivity  of Sheet Metal Stamping Subassembly Area Using the Application of Lean Manufacturing Principles,” Procedia  Manuf. ,  vol.  2,  no.  February,  pp.  102–107,  2015,  doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.090.
[8]  A. Rahmawan, Sugiono, and C. Chen, “Aplikasi Teknik Quality Function Deployment
dan Lean Manufacturing untuk Minimasi Waste,” Jemis , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2014.
[9]  M. Yola, F. Wahyudi, and M. Hartati, “Value Stream Mapping untuk Mereduksi Waste Dominan dan Meningkatkan Produktivitas Produksi di Industri Kayu,” J. Tek. Ind. , vol. 3, no. 2, pp. 112–118, 2017.
[10] A.  Dwi,  P.  Poeri,  and  M.  Iqbal,  “Penerapan  Konsep  Lean  Manufacturing  untuk Rancangan  Usulan Perbaikan Meminimasi  Waste Defect  pada  Produksi  Cover Buku Proyek Grafindo Media Pratama di PT . Karya Kita,” e-Proceeding Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 4475–4482, 2015.
[11] Y.  Muchtiar,  A.  Ikhsan,  and  A.  Bidiawati,  “Pemetaan  Pemborosan  dalam  Proses Produksi Kantong Semen Menggunakan Value Stream Mapping Tools,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 1, no. 3, 2017, doi: 10.24912/jitiuntar.v1i3.475.
[12] R.  V.  B.  de  Souza  and  L.  C.  R. Carpinetti,  “A  FMEA-Based  Approach  to  Prioritize Waste Reduction in Lean Implementation,” Int. J. Qual. Reliab. Manag. , vol. 31, no. 4, pp. 346–366, 2014, doi: 10.1108/IJQRM-05-2012-0058.
[13] I. N. Piri, A. Sutrisno, and J. Mende, “Penerapan Metode Quality Function Deployment (QFD) untuk Menangani Non Value Added Activity pada Proses Perawatan Mesin,” J. Online Poros Tek. Mesin , vol. 6, no. 1, pp. 10–19, 2017.