Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 6 (no. 1) (2022) hal. 30 – 40
http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561
p-issn: 2581-0529
DOI 10.35194/jmtsi.v6i1.1599
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri    is  published  by  Industrial  Engineering  of    Universitas Suryakancana
Identifikasi Waste Menggunakan Waste Assessment Model (WAM) di Warehouse Raw Material PT. XYZ
Afifah Naziihah 1 , Jauhari Arifin 2 , Billy Nugraha 3*
1,3 Teknik Industri Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo Kel. Puseurjaya Kec. Telukjambe Timur, Karawang, 41361, Indonesia
1 afifahnaziihah@gmail.com
3* billynugraha982@gmail.com
2 jauhari.arifin@ft.unsika.ac.id
Identification of Waste Using Waste Assessment Model
(WAM) in the Warehouse Raw Material PT. XYZ
Dikirimkan : 07, 2021.  Diterima : 10, 2021.  Dipublikasikan : 03, 2022
Abstract — Warehouse of Raw Materials in PT. XYZ show an increase in the storage of the good, if is not offset by good performance, then the goods will be experiencing delays in handling. This study aims to identify the waste that occurs in the Warehouse of Raw Materials in PT. XYZ. The focus  of this research is to identify the 7 wastes in the Warehouse raw materials with the lean manufacturing approach using the method of Waste Assessment Model (WAM). The process of waste identification is performed by using Seven Waste Relationship, Waste Relationship Matrix (WRM) and Waste Assessment Questionnaire (WAQ) later in the analysis using a Fishbone Diagram to determine the root cause of the problem so we get the proposal improves then the priority of the improvement obtained by using the table of priorities that is done by way of brainstorming. The study was conducted for 1 month starting March 24-April 23, 2021. The results showed the ranking of waste ranging from the largest to the smallest Defect of 22.70%, Overproduction of 18.32%, Inventory of 17.56%, Motion by 14.12%, Transportation of 13.10%, Waiting by 9.68% and the Process by 4.52%. The results of the waste with the largest percentage is Defect.
Keywords — Warehouse; Raw Material; Waste; Waste Assessment Model
Abstrak— Warehouse Raw Material di PT. XYZ menunjukkan peningkatan pada penyimpanan barang, jika tidak  diimbangi  dengan  kinerja  yang  baik,  maka  barang  yang  masuk  akan  mengalami  keterlambatan  dalam penanganan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pemborosan  yang  terjadi  di Warehouse  Raw Material di PT. XYZ. Fokus kajian penelitian ini adalah mengidentifikasi 7 waste yang ada di Warehouse Raw Material dengan  pendekatan lean  manufacturing menggunakan  metode Waste  Assessment  Model (WAM). Proses  identifikasi waste dilakukan  dengan  menggunakan Seven  Waste  Relationship,  Waste  Relationship Matrix (WRM)  dan Waste  Assessment  Questionnaire (WAQ)  yang  kemudian  di  analisis  menggunakan Fishbone  Diagram untuk  mengetahui  akar  penyebab  masalah  sehingga  didapatkan  usulan  perbaikan  yang kemudian prioritas perbaikan didapat dengan  menggunkan tabel skala prioritas  yang dilakukan dengan cara brainstorming . Penelitian dilakukan selama 1 bulan mulai tanggal 24 Maret-23 April 2021. Hasil penelitian menunjukkan peringkat waste mulai dari terbesar sampai terkecil yaitu Defect sebesar 22.70%, Overproduction sebesar 18.32%, Inventory sebesar 17.56%, Motion sebesar 14.12%, Transportation sebesar 13.10%, Waiting sebesar 9.68% dan Process sebesar 4.52%. Hasil waste dengan persentase terbesar adalah Defect . Kata kunci — Warehouse; Raw Material; Waste; Waste Assessment Model

## I. P ENDAHULUAN
Zona  industri  manufaktur  dinilai  perlu perbanyak terobosan di tengah ketatnya persaingan dengan pelakon usaha di kawasan Asia yang terus menjadi ketat Inovasi lewat pemanfaatan teknologi serta efisiensi proses penciptaan hendak jadi kunci untuk  penguatan  energi  saing  industri  manufaktur di dalam negara [1].
Salah  satu  konsep  yang  telah  diterapkan beberapa  perusahaan  khususnya  bidang-bidang manufaktur  adalah  pendekatan  konsep lean . Lean ialah  sebuah  cara  yang  berfokus  identifikasi  serta eliminasi  kegiatan  yang  tidak  bernilai  tambah ( nonValue  added ) dalam  desain,  dan supply  chain management yang  berkaitan  langsung  dengan pelanggan  [2].  Penerapan  pendekatan  konsep lean di dalam sebuah perusahaan tidak selalu difokuskan pada  aktivitas  dalam  sebuah  sistem  manufaktur saja,  namun  bisa  juga  difokuskan  pada  aktivitas dalam sistem pergudangan.
Lean warehousing ialah sebuah prinsip dalam mengidentifikasi serta menghilangkan waste dalam suatu  operasi  atau  proses Warehouse sehingga menyingkat waktu yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan customer [3]. Lean Warehousing berarti menghilangkan atau mengeliminasi kegiatan non-Value added dan waste pada  proses  penyimpanan material di  gudang. Optimasi gudang meliputi optimalisasi fungsi serta aliran  produk  [4].  Dengan  demikian lean warehousing ialah sebuah prinsip dalam mengidentifikasi serta menghilangkan waste dalam operasi/proses Warehouse dan  mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan [3]. Pemborosan ( waste ) dapat diartikan sebagai segala aktivitas kerja yang tidak memberikan added Value dalam proses perubahan input menjadi output sepanjang  proses  untuk membuat, memproduksi, dan menyerahkan produk barang dan atau jasa ke pasar [3].
PT.  XYZ  adalah  perusahaan  komponen otomotif,  dengan  pelanggan  perusahaan  OEM ( Original  Equipment  Manufacture )  untuk  produk kendaraan  roda  dua  dan  produk  kendaraan  roda empat. Saat ini PT. XYZ bukan saja hanya melayani industri otomotif tetapi juga industri non otomotif.
Warehouse Raw Material di PT. XYZ menunjukkan  peningkatan  pada  penyimpanan barang.  Barang  yang  masuk  dan  disimpan menumpuk  di Warehouse  Raw  Material karena kapasitas Warehouse yang kurang luas dan adanya kebijakan  pembelian material karena  harga material dan kesulitan mencari material akibat dari pandemi yang terjadi pada tahun 2020-2021 ini, hal ini  mengakibatkan  kedatangan  barang  secara bersamaan  dan inventory material  berlebih  karena harganya yang murah tanpa memperhatikan kondisi
gudang.  Selain  itu  Terjadi  penumpukan  material Ingot di  area  penyimpanan  sementara  untuk melakukan  bongkar  muat  yang  hampir  menutupi seluruh area tersebut dan terdapat beberapa material dead stock yang masih disimpan dalam gudang. Hal tersebut  juga  berakibat  terjadinya  keterlambatan pengecekan quality  material baru  datang  yang melebihi waktu standarnya sehingga terjadi proses waiting yang  lebih  lama  dan  berakibat  pada pencarian  tempat  untuk  menyimpan  material  baru yang mengakibatkan adanya pergerakan yang tidak perlu.
Apabila  tidak  diimbangi  dengan  kinerja  yang baik,  maka  barang  yang  masuk  akan  mengalami keterlambatan dalam penanganan. Sehingga barang baru  yang  akan  disimpan  tidak  memiliki  tempat penyimpanan  yang  akan  mempersulit  operator karena  mengharuskan  untuk  mencari  lokasi penyimpanan  yang  tersedia  dan  mengakibatkan adanya defefct pada material . Hal ini mengakibatkan timbulnya waste di antaranya yaitu Berdasarkan  permasalahan  di  atas  perusahaan perlu  menentukan waste atau  pemborosan  yang berpengaruh paling besar terhadap proses pergudangan  secara  menyeluruh.  Penelitian  ini menggunakan konsep pendekatan Waste Assessment  Model yang  memiliki  tujuan  untuk mengidentifikasi pemborosan yang terjadi Warehouse Raw Material di PT. XYZ. Waste Assessment Model adalah sebuah model yang  dikembangkan  untuk  menyederhanakan pencarian  dari  suatu  permasalahan waste serta melakukan identifikasi untuk mengeliminasi waste
[5].  Model  ini  menggambarkan  hubungan  antar seven  waste (O: Overproduction ,  P: Process ,  I: Inventory ,  T: Transportation ,  D: Defect s,  W: Waiting ,  dan  M: Motion ).    Tahapan Waste Assessment  Model (WAM)  yaitu  membuat Seven Waste  Relationship (SWR),  setelah  itu Waste Relationship  Matrix (WRM)  dan  terakhir Waste
Assessment Questionnaire (WAQ). Hasil identifikasi menggunakan Waste Assessment Model kemudian dianalisis menggunakan Fishbone Diagram . Diagram  Fishbone merupakan  diagram yang  menunjukkan  hubungan  antara  sebab  dan akibat  [6]. Diagram  Fishbone digunakan  untuk menunjukkan faktor penyebab waste (pemborosan) dan karakteristik pemborosan (akibat).
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Alfiansyah  (2018)  mengidentifikasi waste dengan metode Waste  Assessment  Model untuk  perbaikan proses  produksi  sarung  tangan,  proses  identifikasi masalah dilakukan dengan menggunakan Operation  Process  Chart (OPC), Value  Stream Mapping dan Waste  Assessment  Model yang kemudian  di  analisis  menggunakan Root  Cause
Analysis 5 Why’s dengan hasil waste terbesar yaitu defect [7]. Sedangkan Purnomo (2018) melakukan penelitian terkait penerapan lean Warehouse untuk minimasi waste pada Warehouse Cakung  PT.  Pos Logistik  Indonesia,  di  mana  analisis  masalah dilakukan  dengan  menggunakan Value  Stream Mapping dan proses identifikasi waste menggunakan Waste  Assessment  Model sehingga didapatkan  persentase  terbesar  yaitu defect [8]. Guntoro  (2019)  mengidentifikasi waste pada gudang  resin  di  PT.  Suryo  Toto  Indonesia  dengan menggunakan Waste  Assessment  Model, hasil penelitian  menunjukkan transportation memiliki persentase terbesar [9].
Rahayu (2017) mengidentifikasi waste menggunakan Waste  Assessment  Model pada  lini produksi PT. KHI Pipe Industri, di mana hasil dari WAM  kemudian  dianalisis  menggunakan Fault Tree  Analysis (FTA)  dan  5W1H Tools [10]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Rahman (2020) dilakukan pada lini produksi minuman 220 ml  dan  330  ml  pada  perusahaan  XYZ,  hasil  dari WAM kemudian dianalisis menggunakan Fishbone Diagram [11]. Henny (2018) meneliti pada sebuah perusahaan  sepatu  untuk  mengeliminasi waste untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses  produksinya  [12].  Hasil  penelitian  Rahayu, Rahman  dan  Henny  menemukan waste dengan persentase  terbesar  yaitu waste  defect .  Suharjo (2018) meneliti pada proses produksi setrika listrik, hasil dari WAM kemudian dianalisis menggunakan Value  Stream  Analysis  Tools (VALSAT),  hasil penelitian  menunjukkan waiting sebagai waste tertinggi [13].
Selain digunakan untuk mengidentifikasi waste di perusahaan, Waste Assessment Model juga dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi waste pada kegiatan  non  industri.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Sari  (2019)  menggunakan Waste  Assessment Model untuk  mengidentifikasi waste di  unit fisioterapi  RSUD  Kabupaten  Karanganyar,  hasil dari  WAM  kemudian  dianalisis  menggunakan  5 Why Analisis untuk menemukan akar permasalahan, dengan hasil defect sebagai penyumbang waste terbesar  [14].  Khoiriah  (2020) melakukan penelitian dengan menggunakan Waste Assessment  Model (WAM)  di  IGD  RSIA  Cinta Kasih,  dimana  analisis  penyebab waste dilakukan dengan  menggunakan Fishbone  Diagram, hasil penelitian menunjukkan human skill sebagai waste tertinggi  [15].  Selain  di  rumah  sakit Waste Assessment  Model juga  bisa  digunakan  untuk mengidentifikasi waste pada  sebuah  proyek. Hatpito  (2019)  untuk  mengidentifikasi waste proyek  konstruksi  jalan  dengan  pendekatan lean project  management ,  di  mana  proses  identifikasi waste nya  dilakukan  dengan  menggunakan Waste Assessment Model , hasil yang diperoleh yaitu defect sebagai waste tertinggi [16].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  penulis  menggunakan Waste  Assessment  Model untuk  mengidentifikasi waste yang terjadi di Warehouse Raw Material PT. XYZ,  hasil  dari  WAM  dianalisis  dengan menggunakan Fishbone Diagram untuk mendapatkan  usulan  perbaikan  yang  kemudian prioritas  perbaikan  didapat  dengan  menggunakan tabel  skala  prioritas  yang  dilakukan  dengan  cara brainstorming .
Penelitian  kali  ini  menggunakan  pendekatan Lean  manufacturing yang  diimplementasikan  di Warehouse  Raw  Material. Namun Tools yang digunakan hanya Waste Assessment Model (WAM) yang  kemudian  hasilnya  dianalisis  menggunakan Fishbone dengan  cara Brainstorming bersama narasumber.    Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Waste Assessment Model (WAM) bisa diaplikasikan di berbagai kegiatan atau proses, tidak hanya  pada  lini  produksi  juga  bisa  diaplikasikan pada Warehouse Raw Material.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini  yaitu penelitian  kuantitatif  yang  merupakan  penelitian dengan data berbentuk angka ( Score , nilai) ataupun pernyataan-pernyataan yang diangkakan (di- Score , dinilai).  Selain  itu  teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  adalah purposive  sampling . Purposive sampling adalah  pengambilan  data  dengan pertimbangan  tertentu  dan  dianalisis  dengan analisis  statistik.  Pernyataan-pernyataan  yang  di konversi jadi angka ini akan mempermudah proses analisis  serta  pengambilan  keputusan  dalam memutuskan  skala  prioritas.  Sedangkan  untuk parameter pengambilan data yang dilakukan adalah dengan  penyesuaian  penggunaan  metode  pada penelitian  ini,  yaitu Seven  Waste  Relationship, Waste  Relationship  Matrix (WRM)  dan Waste Assessment  Questionnaire (WAQ).  Penelitian  ini dilakukan di Departemen Purchase Order Control bagian Warehouse  Raw  Material PT.  XYZ  mulai tanggal  24  Maret-23  April  2021.  Fokus  kajian penelitian  ini  ialah  mengidentifikasi  7 waste yang ada di Warehouse Raw Material dengan pendekatan lean  manufacturing menggunakan  metode Waste Assessment  Model (WAM). Rule  of  thumb pada penelitian ini dengan pendekatan lean manufacturing yang menyesuaikan dengan permasalahan pada penelitian. Maka dengan focus penyelesaian permasalahannya menggunakan metode Waste  Assessment  Model (WAM). Langkah-langkah pemecahan  masalah  ditunjukkan pada Gambar 1.
Studi pendahuluan dilakukan dengan melakukan pengamatan di Warehouse Raw Material PT. XYZ dan  studi  pustaka  berupa  bahan  bacaan  dari berbagai  buku  dan literatur .  Perumusan  masalah
menjelaskan permasalahan yang ada di Warehouse Raw Material PT. XYZ. Studi Pendahuluan Mulai Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Pengumpulan Data:
1. Wawancara
2. Kuesioner Analisa dan Pembahasan
Usulan Perbaikan
Kesimpulan dan Saran
Pengolahan Data: 1. Seven Waste Relationship
2. Waste Relatinship Matrix
3. Waste Assessment Quetsionnaire

## Selesai

## Gambar 1. Alur penelitian
Penelitian  bertujuan  untuk  menetapkan  hasil yang akan diperoleh. Pengumpulan data dilakukan dengan  dua  cara  yaitu  wawancara  mendalam mengenai  permasalahan  di Warehouse serta keterkaitan  antar waste dan  pengisian  kuesioner  7 waste dan waste  assessment  questionnaire oleh Chief ,  Asisten Chief dan staff  Warehouse  Raw Material PT.  XYZ  untuk  mendapatkan  bobot  dari tiap waste .  Pengolahan  data  dilakukan  dengan menentukan Seven  Waste  Relationship untuk mengetahui  keterkaitan  antar waste yang  dipakai dalam  membuat Waste Relationship  Matrix , Pembobotan  dari  tiap  baris  dan  kolom  dari Waste Relationship Matrix ditotal untuk melihat skor yang menggambarkan  efek  dan  pengaruh  antar  satu waste dengan waste yang lain, kemudian dilakukan pembobotan Waste Assessment Questionnaire yang akan menghasilkan persentase dari masing-masing waste .  Analisis  dan  pembahasan  dari  hasil  WAM
dilakukan dengan menggunakan Fishbone Diagram dan usulan perbaikan dilakukan dengan brainstorming bersama Chief dan  Asisten Chief Warehouse  Raw  Material PT.  XYZ.  Kesimpulan berisi hasil dari penelitian yang telah dilakukan dan saran sebagai bentuk rekomendasi untuk perbaikan Warehouse Raw Material PT. XYZ.

## III. H ASIL P ENELITIAN
Berdasarkan hasil kuesioner yang yang didapat dari Chief dan  Asisten Chief Warehouse  Raw Material PT.  XYZ.  Adapun  hasil  dari  7 Waste Questionnaire yaitu pada Tabel I. ini:
T ABEL I H ASIL K UESIONER S EVEN W ASTE N o As k 1 2 3 4 5 6 J M L

## A  W  A  W  A  W  A  W  A  W  A  W
1 O_ I a   4  a   2  a   4  b  1  d  2  b   2  15 2 O_ D a  4  a  2  b  2  b  1  g  4  b   2  15 3 O_ M a  4  a  2  a  4  b  1  d  2  b   2  15
4 O_ T a  4  a  2  a  4  b  1  d  2  b   2  15 5 O_ W a  4  a  2  a  4  b  1  e  2  b   2  15 6 I_ O b  2  b  1  a  4  b  1  g  4  c 0  12 7 I_ D a  4  a  2  a  4  b  1  a   1  b   2  14 8 I_ M a  4  a  2  b  2  b  1  a  1  b   2  12
9 I_ T a  4  a  2  a  4  b  1  d  2  b   2  15 1 0 D_ O a  4  a  2  a  4  b  1  d  2  b   2  15
: : : : : : : : : : : : : : 3
1 W _D b  2  b  1  a  4  b  1  e  2  b   2  12
Selain  kuesioner  7 waste diperoleh Waste Assessment  Questionnaire dengan  respondennya adalah Chief ,  Asisten Chief dan  2  orang staff Warehouse Raw Material PT. XYZ. Hasilnya yaitu pada Tabel II.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan Waste Assessment  Model melalui  3  tahapan,  berikut merupakan tahapan-tahapan pengolahan data yaitu sebagai berikut:

## A. Seven Waste Relationship
Menghitung  keterkaitan  setiap  jenis waste dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  serta pembobotan jawaban atau skor yang dikembangkan oleh  Rawabdeh  [5]  dan  Daonil  [17].  Untuk menghitung  kekuatan  dari waste relationship dikembangkanlah suatu pengukuran dengan kuesioner dimana kriteria pengukuran yang berupa enam  pertanyaan  dengan  tiap  jawaban  memiliki
rentang bobot 0 sampai 4. Setiap jenis waste bersifat inter-dependent ,  dan  berpengaruh  terhadap  jenis
lain.  Gambar  2,  ini  menunjukkan  pengaruh  antar waste .
T ABEL II H ASIL S KOR W ASTE A SSESSMENT Q UESTIONNAIRE
No Jenis 1 2 3 4 𝑿 ̅
A W A W A W A W 1 To Motion b 1 a 0 a 0 a 0 0,10 2 From Motion b 1 a 0 a 0 a 0 0,10 3 From Defects a 0 a 0 a 0 a 0 0,00 4 From Motion b 1 c 1 a 0 a 0 0,30 5 From Motion a 0 b 1 a 0 a 0 0,10 6 From Defects a 0 a 0 a 0 a 0 0,00 7 From Process a 0 b 1 b 1 a 0 0,20 8 To Waiting b 1 b 1 a 0 a 0 0,20 : : : : : : : : : : : 68 From Defects a 0 b 1 a 0 a 0 0,10
Gambar 2. Hubungan keterkaitan antar waste
Gambar 2. di atas menggambarkan hubungan antar seven waste (O: Overproduction , P: Process , I: Inventory ,  T: Transportation ,  D: Defect s,  W: Waiting , dan M: Motion ).  Tabel III. adalah  rekap hasil  dari  skor  yang  disertai  dengan  tingkat keterkaitan  antar waste dari  aktivitas Warehouse Raw  Material di  PT.  XYZ.  Tipe  pertanyaan menjelaskan  hubungan  keterkaitan  antar  masing- masing waste ,  contohnya  seperti  O_I  hal  ini menjelaskan hubungan keterkaitan antara Overproduction dan Inventory yang  terjadi  di Warehouse  Raw  Material, hal  ini  menandakan Overproduction akan  berakibat  pada Inventory. Skor keterkaitan antar waste kemudian dikonversikan ke dalam simbol sebagai berikut:
A = nilai 17 - 20 ( Absolutely Necessary )
E = nilai 13 - 16 ( Especially Important ) I = nilai 9 - 12 ( Important ) O = nilai 5 - 8 ( Ordinary Closeness ) U = nilai 1 - 4 ( Unimportant )

## B. Waste Relationship Matrix (WRM)
Setelah  mendapatkan  hasil  pembobotan keterkaitan antar waste pada Tabel III. dilanjutkan ke  tahapan Waste  Relationship  Matrix (WRM) dengan  cara  mengubah  total  bobot  angka Seven Waste Relationship dan dijadikan sebagai masukan ke dalam Waste Relationship Matrix . Selanjutnya dibuatkan  ke  dalam format Waste  Relationship Matrix (WRM) pada Tabel IV.
T ABEL III H ASIL S KOR S EVEN W ASTE R ELATIONSHIP
No Tipe Pertanyaan Total Skor Tingkat Keterkaitan 1 O_I 16 E
2 O_D 17 A 3 O_M 13 E 4 O_T 11 I 5 O_W 12 I 6 I_O
13
E 7
I_D 15
E 8 I_M
11
I 9
I_T 10
I
10 D_O 15 E 11 D_I 14 E 12 D_M 14 E 13 D_T 15 E 14 D_W 12 I 15 M_I 10 I 16 M_D 14 E 17 M_W 14 E 18 M_P 14 E 19 T_O 12 I 20 T_I 13 E 21 T_D 14 E 22 T_M 12 I 23 T_W 11 I 24 P_O 15 E 25 P_I 15 E 26 P_D 17 A 27 P_M 14 E 28 P_W 15 E 29 W_O 13 E 30 W_I 15 E
31 W_D 11 I
T ABEL IV W ASTE R ELATIONSHIP M ATRIX F/T O I D M T P W O A E A E I X I I E A E I I X X D E E A E E X I M X I E A X E E T I E E I A X I P E E A E X A X W E E I X X X A
Berdasarkan  pada  Tabel  IV. matrix antar waste ,  Simbol  F  menunjukkan  “ From ”  dan  T berarti  “ To ”.  Agar matrix lebih  mudah  dipahami maka  dilakukan  sebuah  penyederhanaan matrix dengan  mengonversikan  huruf  ke  dalam  bentuk angka atau persentase dengan acuan A= 10, E = 8, I=  6,  O=  4,  U=  2 dan  X  =  0.  Berikut  merupakan Waste Matrix Value dari aktivitas Warehouse Raw Material di PT. XYZ pada Tabel V.
Pada Tabel V. terlihat bahwa nilai persentase Process memiliki persentase tertinggi yaitu sebesar 17.1053%, sedangkan over production dan Defect memiliki  persentase  paling  tinggi  kedua  yaitu sebesar  15.7895%.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa Process mempunyai  pengaruh  yang  cukup signifikan dalam menghasilkan atau menyebabkan waste yang lain.
T ABEL V W ASTE M ATRIX V ALUE W AREHOUSE PT.X YZ F/T O I D M T
P W Score % O 10 8 10 8
6 0 6 48 15.7895 I 8 10 8 6
6 0 0 38 12.5 D 8 8 10 8
8 0 6 48 15.7895 M 0 8 8 10
0 8 8 42 13.8158 T 6 8 8 6
10 0 6 44 14.4737 P 8 8 10 8
0 10 8 52 17.1053 W 8 8 6 0 0
0 10 32 10.5263 Score 48 58 60 46 30
18 44 304 100 % 15.79 19.08 19.74 15.13 9.87 5.92 14.47 100 C. Waste Assessment Questionnaire
Hasil pembobotan waste yang telah didapatkan  dari Waste  Relationship  Matrix kemudian  digunakan  untuk  tahap  penilaian  awal Waste  Assessment  Questionnaire sesuai  dengan
jenis  pertanyaan.  Kuesioner assessment yang diajukan terdiri atas 68 pertanyaan  yang berbeda. Masing-masing  pertanyaan  memiliki  tiga  pilihan jawaban dan tiap jawaban diberi bobot 1, 0,5 atau 0.  Dari  68  pertanyaan  tersebut  kemudian
diklasifikasikan  menjadi  4  kategori  yaitu Man, Material,  Machine dan Method .  Adapun  jenis pertanyaan Waste Assessment Questionnaire pada Tabel VI.
T ABEL VI J ENIS P ERTANYAAN No. Jenis Pertanyaan (i) Total (Ni) 1 From Overproducction 3 2 From Inventory 6 3 From Defects 8 4 From Motion 12 5 From Transportation 4 6 From Process 6 7 From Waiting 9 8 To Defects 4 9 To Motion 9 10 To Transportation 3 11 To Waiting 4
Ada beberapa pertanyaan ditandai dengan kata ” from ”,  yang  menandakan  bahwa  pertanyaan tersebut melambangkan jenis waste yang ada pada saat ini dan dapat memicu munculnya jenis waste yang  lainnya  berdasarkan Waste Relationship Matrix .  Selain  itu  pertanyaan  lainnya  ditandai dengan kata ” To ”, yang berarti pertanyaan tersebut melambangkan tiap jenis waste yang ada pada saat ini dan kemungkinan bisa terjadi karena pengaruh waste yang lainnya. Hasil dari perhitungan Waste Assessment Questionnaire dapat dilihat pada Tabel VII.
T ABEL VII H ASIL W ASTE A SSESSMENT Q UETIONNAIRE
Hasil  perhitungan  menunjukkan  peringkat waste mulai  dari  terbesar  sampai  terkecil  yaitu Defect sebesar  22.70%, Overproduction sebesar 18.32%, Inventory sebesar  17.56%, Motion sebesar  14.12%, Transportation sebesar  13.10%, Waiting sebesar  9.68%  dan Process sebesar 4.52%.

## IV. P EMBAHASAN
A. Analisis Waste Assessment Model
Hasil proses identifikasi waste yang dilakukan dengan  menggunakan Waste  Assessment  Model yang memiliki tujuan untuk melakukan penyederhanaan  dalam  proses  pencarian  suatu permasalahan  dan  objektivitas  penelitian.  Hasil assessment menunjukkan  tingkatan waste secara berurutan  mulai  dari  yang  paling  besar  sampai yang  terkecil.  Berdasarkan  diagram  pareto  pada gambar  dapat disimpulkan bahwa 20% dari total waste Defect dapat  mewakilkan  6 waste yang lainnya  jika  dilakukan  perbaikan,  hal  ini  karena
Defect memiliki  persentase  tertinggi  setelah dilakukan  perhitungan.  Dengan  demikian  penulis hanya mengambil 1 sampel saja untuk melakukan sebuah  usulan  perbaikan  yaitu waste Defect . Rekapitulasi hasil Waste Assessment Model dapat dilihat dalam Gambar 3.

## B. Analisis Fishbone
Setelah  didapatkan  urutan  dari  pembobotan waste yang  berdasarkan  pada  metode Waste Assessment  Model ,  selanjutnya  akan  dianalisis penyebab waste terbesar  dalam  ruang  lingkup Warehouse  Raw  Material .  Analisis  ini  didapat dengan melakukan brainstorming bersama 2 orang expert dibidang Warehouse  Raw  Material yaitu Chief dan Asisten Chief .
Berdasarkan  perhitungan  didapatkan  hasil waste dengan  persentase  terbesar  adalah Defect .
Penyebab waste Defect dikelompokkan menjadi 4 faktor, yaitu Man, Material, Machine dan Method . Berikut waste dari Defect beserta  penyebabnya dapat dilihat pada Gambar 4.
`
Jenis Waste O I D
M T P W Yj 0.28 0.28 0.27 0.25 0.35 0.17 0.24 Pj factor 249.31 238.49 311.63 209.05 142.83 101.28 152.35 Yj final 69.07 66.18 85.59 53.24 49.38 17.03 36.48 Final Result % 18.32% 17.56% 22.70% 14.12% 13.10% 4.52% 9.68% Rank 2 3 1
4 5
7 6
`
Gambar 3. Relapitulasi hasil waste assessment model
Gambar 4. Fishbone diagram defect
Pada  faktor Man adalah  Operator  gudang belum menerapkan kerja aman, hal ini dikarenakan kurang man powe r pada Warehouse Raw Material sehingga  operator  mengerjakan  banyak  pekerjaan tidak  hanya  fokus  pada  satu  pekerjaan  saja  yang mengakibatkan  operator  menjadi  tidak  fokus  dan kurang  teliti.  Selain  itu  permasalahan  lain  yaitu kurang pengetahuan penanganan suatu material , hal ini dikarenakan pihak manajemen kurang minatnya karyawan terhadap pelatihan yang diselenggarakan. Sehingga sering kali terjadi di mana operator hanya menyimpan  atau  menumpuk material pada  lokasi yang  tersedia  dengan  mengabaikan  perlakuannya dan  umur  barangnya  hal  ini  dikhawatirkan  akan
mengakibatkan  kerusakan  atau  memperpendek umur material tersebut.
Selanjutnya pada faktor Material permasalahan yang ada yaitu terjadinya overload atau penumpukan material yang ada dalam Warehouse , hal  ini  disebabkan  oleh  banyaknya  permintaan customer pada paruh pertama tahun 2021 dan juga efek dari pandemi yang mengakibatkan kurs rupiah tidak stabil sehingga harga material murah diambil untuk mengantisipasi kesulitan pengadaan material ,  selain  itu  menumpuknya deadstock digudang juga menjadi salah satu penyebab adanya waste ,  karena stock yang  tidak  terpakai  digudang secara  tidak  langsung  akan  membuat  kapasitas penyimpanan  gudang  semakin  sedikit. Overload
MACHINE MAN MATERIAL METHOD Kurangnya Pengawasan dari Manajemen Kurangnya pelatihan Kondisi warehouse yang overload material Penataan material yang tidak sesuai dengan layout Material yang sejenis memiliki lebih dari 1 supplier Permintaan produk  yang meningkat pesat Kebutuhan  produksi beragam Overload /Penumpukan Material Kekurangan Man Power Mengerjakan banyak pekerjaan dalam satu waktu Operator gudang belum menerapkan kerja aman Operator kurang teliti dalam melakukan pekerjaannya Kurangnya pengetahuan tentang perlakuan material Maintenance material handling yang kurang baik Bobot yang diangkut melebihi kapasitas Kesalahan dalam penggunaan material handling Penerapan standar FIFO dan 5S yang tidak berjalan dengan baik DEFECT Ada waktu menunggu (Delay) yang terlalu lama dalam pengecekan material Variasi material yang terlalu banyak Penyortiran  material yang kurang baik Waktu kedatangan material disatu waktu yang sama Penumpukan  deadstock Penumpukan  deadstock Forecasting kebutuhan  hanya berdasarkan perkiraan
material dapat  terjadi  karena  pihak  manajemen belum  mengeluarkan  regulasi  terkait  pengeluaran barang  yang  tidak  terpakai  dari  dalam Warehouse sehingga  di  dalam  gudang  masih  terdapat  barang- barang yang tidak terpakai. Hal lain yang menyebab kan  terjadinya  penumpukan material disebabkan oleh schedule kedatangan vendor/supplier yang tidak  tepat.  Penyebab  lainnya  yaitu  kebutuhan produksi yang beragam dan banyak new item juga berakibat  pada  terjadinya  penumpukan material karena kapasitas gudang yang tidak memadai. Serta peramalan  kebutuhan material hanya  berdasarkan perkiraan  sehingga  ada  kemungkinan  terjadinya kesalahan yang
mengakibatkan
adanya penumpukan material . Pada  faktor Machine , waste terjadi  karena kesalahan  dalam  penanganan material handling ( forklift ),  hal  ini  disebabkan  oleh  pengecekan material handling yang tidak terjadwal dengan baik sehingga akan memicu timbulnya Defect pada saat pengambilan material menggunakan forklift . Sedangkan  dari  faktor Method yang  menjadi penyebab utamanya waste adalah penerapan FIFO dan  5S  yang  belum  optimal,  hal  ini  terjadi  karena penempatan material yang  tidak  sesuai  dengan layout karena kondisi gudang yang overload .

## C. Usulan Perbaikan
Usulan perbaikan didapat dengan menganalisis permasalahan  utama  menggunakan Diagram
Fishbone lalu  setelah  itu  dibuatlah  tabel  skala prioritas  untuk  mengetahui  permasalahan  mana yang  paling  utama  untuk  kemudian  dilakukan perbaikan. Sama seperti Diagram Fishbone , Tabel Skala  Prioritas  juga  dibuat  melalui brainstorming dengan  2  orang expert dibidangnya.  Bobot  Skala Prioritas dari waste Defect pada Tabel VIII.
T ABEL VIII
B OBOT S KALA P RIORITAS Defect Biaya Waktu 1. Sangat sedikit 1. Tinggi sekali 1. Sangat lama 2. Sedikit 2. Tinggi 2. Lama 3. Cukup banyak 3. Cukup rendah 3. Cukup singkat 4. Banyak 4. Rendah 4. Singkat 5. Sangat banyak 5. Sangat rendah 5. Sangat singkat
Adapun  usulan  perbaikan  untuk  eliminasi waste Defect yang  terjadi  di Warehouse  Raw Material PT.  XYZ  dapat  dilihat  dari  Tabel  VII  di mana usulan  perbaikan didapatkan  dengan menganalisis  faktor-faktor  yang  menyebabkan Defect , kemudian dianalisis perbaikan apa saja yang bisa  dilakukan  dan  dapat  dipertimbangkan  untuk direalisasikan.  Perbaikan  yang  akan  dilakukan diambil dari beberapa faktor yang dianggap sebagai faktor  penyebab  utama  yang  bisa  diperbaiki. Adapun skala prioritas usulan perbaikan pada Tabel IX.
T ABEL IX S KALA P RIORITAS U SULAN P ERBAIKAN
NO PRIORITAS MASALAH PERBAIKAN D E F E CT B IA Y A WA K TU T OTA L PR IO R IT A S PE R B A IKA N 1 Operator  gudang  belum  menerapkan kerja aman Menetapkan  standar  pekerjaan  setiap operator dan merekrut operator tambahan 4 2 2 8 4 2 Kurangnya pengetahuan tentang perlakuan material Mengadakan Pelatihan dan menjadwalkan  agenda  rutin  untuk meng- update keilmuan  dan  wawasan karyawan 4 3 2 9 3 3 Overload /penumpukan material Membuat  standar  kerja  mengenai penyimpanan deadstock dan Regulasi perusahaan terkait penanganan deadstock serta  menambah  kapasitas gudang 5 2 3 10 1 4
Ada  waktu  menunggu  (d elay )  yang terlalu  lama  dalam  pengecekan material Melakukan pengecekan langsung ketika material selesai di Unloading 2 3 2 7 6 5 Penerapan standar FIFO dan 5S yang tidak berjalan dengan baik Penggunaan red tag, penambahan rak pendukung FIFO 5 2 2 9 2 6 Kesalahan dalam penanganan material handling Membuat jadwal preventive maintenance 2 3 3 8 5
Pembobotan  perbaikan  yang  diprioritaskan adalah  terkait  dengan overload /penumpukan material yang terjadi di Warehouse Raw Material . Perbaikan yang dapat dilakukan yaitu manajemen disarankan  untuk  membuat  regulasi  perusahaan terkait  dengan  penanganan deadstock serta menambah kapasitas dengan memperluas Warehouse atau  membuat  Rak  penyimpanan
“ mezzanine ”.  Selain  itu  dapat  juga  dilakukan perbaikan  terkait  dengan  penentuan  peramalan kebutuhan  barang  dengan  menggunakan  metode peramalan statistic .  Perbaikan  lain  yang  bisa dilakukan  yaitu  dengan  menambah  fasilitas  rak pendukung  FIFO  yang  berguna  ketika material yang,  memiliki lifetime dan  batas  kadaluwarsa dapat digunakan lebih dahulu. Rak ini merupakan
rak  yang  bentuknya  miring  dengan  tingkat kemiringan  tertentu,  tidak  lurus  seperti  biasanya yang  mempermudah  proses  penyimpanan  dan pengambilan  barang.  Kemudian  lebih  konsisten dan  berkelanjutan  dalam  menerapkan  5S  yang berpengaruh  terhadap  produktivitas Warehouse seperti  menggunakan Red  Tag dan  mengadakan audit 5S secara rutin dan terjadwal.

## V. K ESIMPULAN
Hasil perhitungan menggunakan Waste Assessment  Method di Warehouse  Raw  Material PT. XYZ menunjukkan peringkat waste mulai dari terbesar  sampai  terkecil  yaitu Defect sebesar 22.70%, Overproduction sebesar 18.32%, Inventory sebesar  17.56%, Motion sebesar 14.12%, Transportation sebesar 13.10%, Waiting sebesar  9.68%  dan Process sebesar  4.52%. Berdasarkan  peringkat  tersebut  maka  dapat disimpulkan  bahwa waste Defect memiliki persentase  yang  paling  tinggi  dibandingkan dengan waste yang  lainnya.  Hal  ini  memunjukan pemborosan  terbesar  yang  terjadi  di Warehouse Raw Material PT. XYZ adalah waste defect. Perusahaan  disarankan  untuk  mengeliminasi waste “ Defect ”  yang  terjadi  di Warehouse  Raw Material ,  dengan  melakukan  sosialisasi  regulasi terkait  penanganan deadstock atau material discontinue tidak terjadi penumpukan deadstock di dalam
Warehouse material . Serta
mempertimbangkan  untuk  menambah  kapasitas Warehouse dengan  membuat  Rak  penyimpanan “ mezzanine ”  Penerapan  standar  FIFO  yang  lebih terorganisir dengan menambah fasilitas seperti rak pendukung  FIFO.  Selain  itu  lebih  konsisten  dan berkelanjutan  dalam  menerapkan  5S  yang berpengaruh terhadap produktivitas Warehouse . Penelitian ini hanya menggunakan tools Waste Assessment  Model, untuk  penelitian  selanjutnya disarankan menggunakan metode yang lebih rinci seperti Value  Stream  Mapping dan VALSAT. Adapun  proses  analisisnya  dapat  menggunakan FMEA, FMECA, dan FTA.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  tersampaikan  kepada Rektor  Universitas  Singaperbangsa  Karawang, Dekan Fakultas Teknik dan Koordinator Program Studi  S-1  Teknik  Industri.  Selain  itu Chief dan Asisten Chief Warehouse Raw Material , serta staff Departemen Purchase Order Control PT. XYZ di Kecamatan  Ciampel,  Kabupaten  Karawang,  yang mendukung dan mempermudah jalannya penelitian  yang  dilakukan,  walaupun  di  tengah Pandemi Covid -19.

## R EFERENSI
[1]   S.  R.  D.  Setiawan,  “Perkuat  Daya  Saing,  Industri Manufaktur  Harus  Lakukan  Banyak  Terobosan,”  21
Agustus 2019. [Online]. Available: https://money.kompas.com/read/2019/08/21/120600926/ perkuat-daya-saing-industri-manufaktur-harus-lakukan- banyak-terobosan?page=all.. [Accessed 8 April 2021].
[2]   J.  P.  Womack  and  D.  T.  Jones,  Lean  Thinking:  Banish Waste and Create Wealth in Your Corporation, Revised and Update d, New York: Free Press, 2003.
[3]   V.  Gaspersz,  Lean  Six  Sigma  for  Manufacturing  and Services  Industries,  Jakarta:  PT.  Gramedia  Pustaka Utama, 2007.
[4]   D. A. L. J. W. Arini, “Pengurangan Waste of Motion pada Proses  Layanan  Material  Sheet  Di  Gudang  Metal  PT. Dirgantara Indonesia Dengan Menggunakan Pendekatan Lean  Warehousing,”  in e-Proceeding  of  Engineering , 2016.
[5]   I. A. Rawabdeh, “A Model for The Assessment of Waste in  Job  Shop  Environments,” International  Journal  of Operations &Production Management, vol. 25, no. 8, pp.
800-822, 2005.
[6]   V. Gaspersz, Total Quality Management: Untuk Praktisi Bisnis  dan  Industri,  Jakarta:  PT.  Gramedia  Pustaka Utama, 2006.
[7]   R.  Alfiansyah  and  N.  Kurniati,  “Identifikasi Waste dengan  Metode Waste Assessment  Model  dalam Penerapan Lean  manufacturing untuk  Perbaikan  Proses Produksi  (Studi  Kasus  pada  Proses  Produksi  Sarung Tangan),” Jurnal Teknik ITS, vol. 7, no. 1, pp. 165-170, 2018.
[8]   A.  Purnomo,  “Analisis  Penerapan  Lean Warehouse Untuk Minimasi Waste Pada Warehouse Cakung PT. Pos Logistik Indonesia,” Jurnal  Logistik Bisnis, vol.  10,  no. 2, pp. 4-16, 2018.
[9]   R.  C.  Guntoro  and  T.  P.  Adhiana,  “Identifikasi Waste Menggunakan  Metode Waste Assessment  Model,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  dan  Call  for  Papers “Pengembangan Sumber Daya Perdesaan dan Kearifan Lokal Berkelanjutan , Purwokerto, 2019.
[10]  A. R. Putri, L. Herlina and P. F. Ferdinant, “Identifikasi Waste Menggunakan Waste Assessment Model  (WAM) Pada  Lini  Produksi  PT.  KHI  Pipe  Industries,” Jurnal Teknik Industri, vol. 5, no. 1, pp. 52-58, 2017.
[11]  N.  M.  Rahman,  A.  D.  Prabaswari  and  S.  Nofita, “Identifikasi Waste Pada Lini Produksi 220ml dan 330ml dengan Pendekatan Lean manufacturing Pada Perusahaan XYZ,” in Prosiding IENACO 2020 Teknik Industri UMS , Surakarta, 2020.
[12]  H.  Henny  and  H.  Budiman,  “Implementation lean manufacturing using Waste Assessment  Model  (WAM) in  shoes  company,”  in IOP  Conf.  Series:  Materials Science and Engineering , 2018.
[13]  Suharjo and  S.  Sudiro,  “Pengurangan  Pemborosan  Pada Proses Produksi dengan Menggunakan WRM, WAQ dan VALSAT  Pada  Sistem  Lean  Manufaktur  (Studi  Kasus Pada  Produksi  Setrika  Lisrik),” Jurnal Ilmiah TEKNOBIZ, vol. 8, no. 2, pp. 61-68, 2018.
[14]  I. P. Sari , I. Irwan and R. D. Astuti, “Identifikasi Waste dengan Metode Waste Assessment Model (WAM) di Unit Fisioterapi RSUD Kabupaten Karanganyar Intan Permata Sari,”  in 1st  Conference  on  Industrial  Engineering  and Halal  Industries  (CIEHIS)  Program  Studi  Teknik Industri,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  UIN  Sunan Kalijaga , Yogyakarta, 2019.
[15]  N. Khoiriah, N. Erni and A. Tahjoo, “The Implementation of Waste Assessment  Model  for  the  Sustainable Improvement  of  IGD  Services  in  the  Era  Covid-19:  A Case  Study  for  IGD  Services  Rsia  Cinta  Kasih,” The International Journal Of Business & Management, vol. 8, no. 11, pp. 125-133, 2020.
[16]  Hatpito, Anwardi and M. I. Hamdy,  “Identifikasi Waste Proyek  Konstruksi  Jalan  dengan  Menggunakan  Metode Lean Project Management,” Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri, vol. 5, no. 2, pp. 115-125, 2019.
[17]  Daonil,  “Implementasi Lean  manufacturing Untuk Eliminasi Waste Pada  Lini  Produksi  Machining  Cast Wheel Dengan Menggunakan Metode Wam dan Valsat,” Fakultas  Teknik  Program  Studi  Teknik  Industri Universitas Indonesia., Depok, 2012.