Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 5 (no. 1) (2021) hal. 17 – 24 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI
e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529

## Strategi Mitigasi Risiko Produktivitas Pada Proses Assembly Hospital Equipment
Andrie Pasca Hendradewa 1* , Adienta Mustika Ma’arij 2
1,2 Program Studi Teknik Industri Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang Km 14.5 Sleman Yogyakarta
1* andrie.pasca@uii.ac.id
2 15522282@students.uii.ac.id

## Risk Mitigation Strategy of Productivity in Assembly Process of Hospital Equipment
Dikirimkan: 01, 2021.  Diterima: 03, 2021.  Dipublikasikan : 03, 2021.
Abstract — The  rapid  development  of  technology  and  industrialization  demands  an  increasing  need  for strategic  planning.  One  of  the  strategies  needed  for  a  company  to  remain  competitive  in  the  industrialized world is to increase productivity. However, practically several companies still experience difficulties in making efforts to increase productivity so that the productivity achieved is not optimal. The same thing happened at PT. Mega Andalan Kalasan, especially on the Assembly Unit of the Hospital Equipment. Where the productivity achieved cannot be categorized as optimal because it can be seen from the number of non-value added activities that occur in assembly process. Among the products produced, it is known that the Operating Table Manual product has the highest percentage of non-value added activity, which is 30% of the total cycle time. This study aims  to  identify  risks  using  the  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA)  method  and design  a  mitigation strategy as an initial effort to improve productivity by minimizing non-value added activities. The identification results show that there are 22 risks with moderate severity but high occurrence. Recommendations in the form of  implementing  better  quality  control  on  incoming  materials  are  one  of  the  strategies  which  capable  of mitigating 40% of the risk of existing non value added activities..
Keywords — FMEA, risk mitigation, productivity, non-value added activity.
Abstrak— Adanya perkembangan teknologi dan industrialisasi yang semakin pesat menuntut kebutuhan akan perencanaan strategi semakin meningkat. Salah satu strategi yang dibutuhkan agar sebuah perusahaan dapat tetap bersaing di dunia perindustrian adalah dengan meningkatkan produktivitas. Namun pada penerapannya, beberapa perusahaan masih mengalami kesulitan dalam melakukan upaya peningkatan produktivitas sehingga produktivitas yang dicapai belum optimal. Hal yang serupa terjadi di PT. Mega Andalan Kalasan, khususnya pada lantai kerja Assembly unit Hospital Equipment . Dimana produktivitas yang dicapai belum bisa dikatakan optimal karena terlihat dari banyaknya non value added activity yang terjadi pada proses assembly . Diantara sejumlah  produk  yang  dihasilkan,  diketahui  bahwa  pengerjaan  produk Operating  Table  Manual memiliki persentase non value added activity yang tertinggi yaitu sebanyak 30% dari total waktu siklusnya. Penelitian ini bertujuan untuk  mengidentifikasi risiko dengan  menggunakan  metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)  dan  merancang  strategi  mitigasi  sebagai  upaya  awal  untuk  memperbaiki  produktivitas  dengan meminimalisir  aktivitas non  value  added .  Hasil  identifikasi  menunjukkan  terdapat  22  risiko  dengan  tingkat severity sedang namun memiliki occurence yang tinggi. Rekomendasi berupa penerapan quality control yang lebih baik terhadap incoming material menjadi salah satu strategi yang mampu memitigasi 40% risiko aktivitas non value added yang ada. Kata kunci — FMEA, mitigasi risiko, produktivitas, non-value added activity .
I. P

## ENDAHULUAN
Adanya perkembangan teknologi dan industrialisasi  yang  semakin  pesat  menuntut
kebutuhan  akan  perencanaan  strategi  semakin meningkat. Salah satu strategi yang dibutuhkan agar sebuah  perusahaan  dapat  tetap  bersaing  di  dunia
perindustrian adalah dengan meningkatkan produktivitas.  Produktivitas  di  definisikan  sebagai kemampuan  dalam  mengoptimalkan  keluaran ( output) dari  seluruh  masukan  ( input )  yang digunakan  [1].  Semakin  rendahnya  tingkat produktivitas menunjukkan ketidakmampuan perusahaan  dalam  menjalankan  proses  bisnisnya, sehingga berakibat pada kerugian secara finansial.
Peningkatan produktivitas dapat dicapai dengan  melakukan  perbaikan  proses  produksi secara terus menerus untuk mengurangi pemborosan  dan  waktu  siklus  [2].  Namun  pada penerapannya, beberapa perusahaan masih mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  upaya peningkatan  produktivitas  sehingga  produktivitas yang dicapai belum optimal. Hal yang serupa terjadi di  PT.  Mega  Andalan  Kalasan,  khususnya  pada lantai  kerja Assembly unit Hospital  Equipment . Secara keseluruhan, alur proses bisnis yang ada di dalam  unit Hospital  Equipment ditunjukkan  pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Alur Proses Bisnis Unit Hospital Equipment
Alur proses bisnis yang diterapkan saat ini pada unit Hospital Equipment adalah dimulai dari penerimaan barang di SCM, kemudian dilanjutkan dengan  memasuki  lantai  produksi welding  & painting yang  berawal  dari  proses  pengelasan (welding), gerinda, lalu treatment untuk menghilangkan  karat  pada  material  hingga  masuk ke  proses  pengecatan (painting) .  Setelah  proses pengecatan  selesai,  material  memasuki  lantai produksi final assy yang terdiri dari proses sub assy, assembly dan packing .  Terakhir,  produk  jadi kemudian dikirimkan kepada konsumen.
Unit kerja assembly merupakan salah satu unit yang  memiliki  masalah  terkait  dengan  cukup banyaknya  kendala  dalam  aspek  produktivitas. Berdasarkan  pengukuran  tahap  awal  melalui penghitungan  waktu  siklus  di  beberapa  aktivitas assembly , didapatkan data aktivitas-aktivitas bernilai tambah atau value added activity (VA) dan
juga aktivitas  yang tidak bernilai tambah atau non value  added  activity (NVA)  untuk  setiap  produk yang dihasilkan oleh unit Hospital Equipment.
Non value added activity (NVA) didefinisikan sebagai  aktivitas  yang  tidak  menciptakan  nilai tambah.  NVA  merupakan  aktivitas  yang  tidak diperlukan bagi bisnis dan pelanggan pada tingkat output dan menyebabkan beban biaya tambahan [3].
Beberapa  aktivitas  NVA  antara  lain  disebabkan oleh bahan baku dan pengemasan yang tidak perlu, kualitas  material  yang  buruk,  kegagalan  produksi, inventori,  jam  kerja  yang  tidak  produktif  [4]. Tingkat produktivitas yang dicapai pada lantai kerja assembly unit Hospital  Equipment belum  bisa dikatakan  optimal  karena  terlihat  dari  banyaknya NVA pada proses assembly . Data persentase jumlah NVA  terhadap  waktu  siklus  dari  beberapa  sampel produk yang di produksi di unit Hospital Equipment PT. Mega Andalan Kalasan ditunjukkan pada Tabel I berikut.
T ABEL I
P ERSENTASE NVA TERHADAP WAKTU SIKLUS UNTUK BEBERAPA SAMPEL PRODUK DI UNIT HOSPITAL EQUIPMENT
Nama Produk Persentase NVA Operating Table Manual 30% Shelf for TV & Refrigerator 27% Baby Basket 20% Economic Bed – Backrest with Castor 20% Food Trolley M S 16% Children Bed Big 15%
Berdasarkan data di atas terlihat bahwa produk operating  table manual  memiliki  persentase  NVA tertinggi yaitu sebesar 30% dari waktu siklus, atau sekitar 3 jam dari total waktu siklus 10 jam 6 menit. Tingginya nilai NVA dari sampel produk tersebut, maka  penelitian  ini  diprioritaskan  pada  langkah mitigasi  atau  perbaikan  pada  proses assembly khusus untuk produk operating table manual.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan identifikasi risiko untuk mengetahui risiko apa saja yang  terdapat  pada  proses assembly produk Operating  Table  Manual .  Risiko  menurut  Griffin [5]  merupakan  ketidakpastian  tentang  peristiwa masa depan atas hasil yang diinginkan. Risiko juga dapat  disebut  juga  sebagai  peluang  terjadinya bahaya,  kerusakan,  kehilangan,  atau  berbagai konsekuensi yang tidak diharapkan lainnya [6].
Identifikasi risiko dilakukan dengan melakukan  observasi  pada  stasiun  kerja assembly dan  wawancara  dengan  tiga  orang expert pada penelitian  ini. Expert atau  ahli  yang  dilibatkan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  ahli  di  bidang supervisi  dan  operasional  dengan  lama  bekerja  di
perusahaan  tersebut  minimal  delapan  tahun. Observasi  dan  wawancara  dilakukan  untuk mengetahui  penyebab  kemunculan  NVA  serta risiko-risiko yang berpotensi terjadi sebagai akibat dari aktivitas yang ada pada proses assembly produk operating  table  manual .  Data  yang  diperoleh  dari hasil wawancara berupa jenis-jenis risiko, penyebab,  dan  potensi  dampak  sistemik  yang ditimbulkan.  Setiap  risiko  yang  teridentifikasi kemudian  diberikan  kode  untuk  mempermudah analisis dan visualisasi data.
Analisis risiko yang dilakukan dalam penelitian ini  adalah  dengan  metode Failure  Mode  Effect Analysis (FMEA). FMEA merupakan sebuah teknik analisis  kegagalan  yang  sudah  diterapkan  pada berbagai  bidang  dan  memiliki  tujuan  mencermati proses maupun produk untuk mengetahui kemungkinan kegagalan yang dapat terjadi dengan mengidentifikasi  potensi  kegagalan,  dampak  serta kemungkinan  munculnya  [7].  FMEA  selama  ini telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti dirgantara,navigasi, kimia, dan manufaktur sebagai metode  untuk  menganalisis  reliabilitas  dan  teknik manajemen  risiko  [8].  Pada  tahap  ini  dilakukan wawancara  kepada expert terkait  penyebab  dan dampak dari masing-masing risiko serta mengidentifikasi  langkah  pengendalian  yang pernah  dilakukan.  dilanjutkan  dengan  penilaian severity atau  gangguan, occurence atau  tingkat kejadian,  dan detection atau  tingkat  deteksi kegagalan  yang  dinilai  oleh expert melalui kuesioner FMEA.
Hasil analisis risiko kemudian dievaluasi untuk mengetahui urutan prioritas risiko agar memudahkan  dalam  proses  perbaikan.  Risiko diprioritaskan  berdasarkan  nilai Risk  Priority Number (RPN) yang merupakan metode pendekatan  penilaian  risiko  konvensional  Nilai RPN didapatkan dari hasil perkalian antara severity , occurence , dan detection [9].
Menurut  Mikulak  dkk  [7], severity diartikan sebagai  penilaian  seberapa  besar  dampak  risiko mempengaruhi output proses.  Dampak  tersebut diberi  nilai  dengan  skala  1  sampai  10  dimana semakin  tinggi  nilainya  berarti  semakin  buruk dampaknya. Tabel kriteria pemberian nilai severity ditunjukkan pada Tabel II.
Ukuran  risiko  selanjutnya  adalah occurence yang  merupakan  ukuran  yang  menunjukkan seberapa  sering  kegagalan  atau  risiko  terjadi. Penilaian  menggunakan  skala  1-10  di  mana semakin  tinggi  nilainya  berarti  semakin  sering tingkat  terjadinya  risiko.  Tabel  kriteria  penilaian occurence ditunjukkan pada Tabel III. Selain severity dan occurence ,  terdapat  ukuran risiko yaitu detection yang merupakan ukuran yang menunjukkan  seberapa  sering  kegagalan/risiko
terjadi.  Semakin  tinggi  nilai detection maka semakin  sering  risiko  terjadi.  Kriteria  pemberian nilai detection ditunjukkan pada Tabel IV.
T ABEL II K RITERIA P EMBERIAN N ILAI S EVERITY Severity Deskripsi Nilai Berbahaya tanpa peringatan Dapat  membahayakan  operator (mesin  atau  peralatan)  tanpa adanya peringatan 10 Berbahaya dengan peringatan Dapat  membahayakan  operator (mesin  atau  peralatan)  dengan adanya peringatan 9 Sangat tinggi Seluruh (100%) komponen yang dihasilkan tidak dapat digunakan ( scrap ) 8 Tinggi Sebagian  (<100%)  komponen yang  dihasilkan  tidak  dapat digunakan ( scrap ) 7 Sedang Seluruh (100%) komponen yang dihasilkan perlu dilakukan pengerjaan  ulang  secara off-line dan diterima ( rework ) 6
Sebagian  (<100%)  komponen yang  dihasilkan  perlu  dilakukan pengerjaan  ulang  secara off-line
dan diterima ( rework ) 5 Rendah Seluruh (100%) komponen yang dihasilkan perlu dilakukan pengerjaan ulang in-station sebelum menuju proses selanjutnya 4
Sebagian  (<100%)  komponen yang  dihasilkan  perlu  dilakukan pengerjaan ulang in-station sebelum menuju proses selanjutnya 3 Minor Efek  yang  kecil  pada  proses, operasi atau operator 2 Tidak ada Tanpa efek 1 T ABEL III K RITERIA P EMBERIAN N ILAI O CCURENCE Occurence Deskripsi Nilai Sangat tinggi Sangat sering terjadi ( ≥ 9 dalam 10 atau 90%) 10 Tinggi Sering  terjadi  (8  dalam  10  atau 80%) 9 Sering  terjadi  (7  dalam  10  atau 70%) 8 Cukup sering terjadi (6 dalam 10 atau 60%) 7 Sedang Jarang  terjadi  (5  dalam  10  atau 50%) 6 Jarang  terjadi  (4  dalam  10  atau 40%) 5 Jarang  terjadi  (3  dalam  10  atau 30%) 4 Rendah Cukup jarang terjadi (2 dalam 10 atau 20%) 3 Sangat jarang terjadi (1 dalam 10 atau 10%) 2 Tidak ada efek Hampir tidak pernah terjadi 1 Nilai RPN kemudian dihitung dengan mengalikan nilai severity , occurence , dan detection . Dalam  hal  ini,  risiko  yang  memiliki  nilai  RPN
tertinggi berarti memiliki prioritas untuk ditangani terlebih dahulu [10]. Setelah didapatkan nilai RPN kemudian  dilakukan  perancangan  peta  risiko berdasarkan nilai severity , dan occurrence .
T ABEL IV K RITERIA P EMBERIAN N ILAI D ETECTION Detection Deskripsi Nilai Tidak pasti Pengecekan akan selalu tidak mampu untuk mendeteksi penyebab potensial atau mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 10 Sangat kecil Pengecekan  memiliki  kemungkinan “ very remote ” untuk mampu mendeteksi  penyebab  potensial  atau mekanisme  kegagalan  dan  mode kegagalan. 9 Kecil Pengecekan  memiliki  kemungkinan “ remote ”  untuk  mampu  mendeteksi penyebab  potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 8 Sangat rendah Pengecekan  memiliki  kemungkinan sangat rendah untuk mampu mendeteksi penyebab potensial kegagalan dan mode kegagalan. 7 Rendah Pengecekan  memiliki  kemungkinan rendah  untuk  mampu  mendeteksi penyebab  potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 6 Sedang Pengecekan  memiliki  kemungkinan “ moderate ” untuk mendeteksi penyebab  potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 5 Menengah keatas Pengecekan  memiliki  kemungkinan “ moderately High ” untuk mendeteksi penyebab  potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 4 Tinggi Pengecekan  memiliki  kemungkinan tinggi  untuk  mendeteksi  penyebab potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 3 Sangat tinggi Pengecekan  memiliki  kemungkinan sangat  tinggi  untuk  mendeteksi penyebab  potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 2 Hampir pasti Pengecekan  akan  selalu  mendeteksi penyebab  potensial  atau  mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 1 Setelah risiko diprioritaskan, maka perencanaan strategi  mitigasi  risiko  adalah  langkah  selanjutnya yang perlu dilakukan untuk menjawab permasalahan.  Dalam  banyak hal, mitigasi merupakan fase dari sebuah emergency management yang berorientasi pada jangka panjang dan  memiliki  jangkauan  yang  luas  [11].  Mitigasi risiko  merupakan  langkah  yang  penting  sebagai upaya penyelesaian masalah yang diberikan kepada seluruh  risiko  yang  telah  teridentifikasi  dan digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk perusahaan.  Perancangan  usulan  tindakan  mitigasi dilakukan berdasarkan  urutan prioritas risiko  yang telah ditentukan berdasarkan RPN.
III. HA SIL P ENELITIAN
Risiko  yang  teridentifikasi  selama  proses assembly produk operating table manual kemudian dianalisis penyebab beserta nilai severity, occurrence dan detection untuk  mendapatkan nilai RPN  menggunakan  metode  FMEA.  Nilai  RPN kemudian digunakan sebagai dasar dalam penentuan  prioritas  risiko.  Semakin  tinggi  nilai RPN  maka  urutan  prioritasnya  perbaikannya semakin tinggi. Hasil identifikasi risiko berdasarkan sub unit assembly beserta nilai severity (S), occurence (O), detection (D), dan risk priority number (RPN) ditunjukkan pada Tabel V.
T ABEL V H ASIL IDENTIFIKASI RISIKO BERDASARKAN S UB U NIT
A SSEMBLY Kode Risiko Risiko S  O  D RPN R1 Tap  pada  katub  pompa kurang dalam 4 7 8 224 R2 Proses pembuatan seal katub yang memakan waktu 4 8 5 160 R3 Pompa bocor 4 4 8 128 R4 Rakitan as dan bum sesak 4 5 6 120 R5 Tidak  adanya  lubang  baut dan tap pada bum 4 9 5 180 R6 Spyged tidak  masuk  pada alur 4 8 5 160 R7 Lubang stoper tidak halus 4 6 7 168 R8 Proses  pembuatan  filter untuk  oli  yang  memakan waktu 4 8 5 160 R9 Ukuran ulir pada baut bum tidak sesuai 4 5 6 120 R10 Bubutan  kiri-kanan  engkol tidak sesuai titik pusat 4 5 5 100 R11 Tidak  adanya  tap  lubang baut M8 dan M18 4 8 5 160 R12 Ulir macet pada bur sloping diameter 5 4 9 5 180 R13 Jarak PCD tidak tepat 5 7 5 175 R14 Lubang  PCD  tidak  sesuai dengan titik pusat 5 7 5 175 R15 Ukuran lubang bus pengangkat trenden (kuningan) tidak sesuai 4 8 5 160 R16 Permukaan  di  ulir  trenden bagian tengah kurang rendah 4 6 6 144 R17 Ukuran trenden tidak sesuai (terlalu pas) 4 6 6 144 R18 Kesulitan  penyetelan gear helix pada matras knee rest 4 7 5 140 R19 Ketidaksesuaian  dimensi dan  ukuran  pada  setelan ulir pinggang 5 8 5 200 R20 Ketidaklengkapan standard part 5 8 5 200 R21 Ketidakcocokan ukuran baut (biasanya terlalu panjang) 4 5  4 80 R22 Sinkronisasi  waktu  datang standard  part yang  tidak tepat 5 6  4 120
Terdapat sejumlah 22 risiko yang teridentifikasi dengan nilai RPN yang beragam untuk setiap risiko. Risiko dengan nilai RPN yang besar akan menjadi prioritas mitigasi karena memiliki tingkat keparahan,  dan  kejadian  yang  tinggi,  sehingga berpotensi  untuk  menyebabkan  kerugian  maupun penurunan produktivitas bagi perusahaan. Beberapa RPN  dengan  nilai  besar  antara  lain  terkait  dengan risiko ketidaksesuaian part yang bisa menimbulkan pengerjaan ulang atau rework . Setelah nilai severity dan occurence didapatkan, kemudian  risiko  yang  teridentifikasi  diplot  ke dalam risk matrix atau peta risiko untuk mengetahui seberapa  besar  risiko  yang  ada  pada  objek  yang dianalisis. Peta risiko berfungsi untuk menggambarkan sebaran risiko berdasarkan tingkat keparahan  dan  kejadian  agar  dapat  dikategorikan menjadi  beberapa  prioritas  penyelesaian  atau mitigasi. Risk  matrix ditunjukkan  pada  Gambar  2 berikut.
Gambar 2. Risk Matrix Pada Proses Assembly Produk Operating Table Manual
Berdasarkan risk matrix atau peta risiko di atas, dapat  dilihat  bahwa  seluruh  risiko  yang  telah teridentifikasi  merupakan  risiko  dengan  kategori sedang.  Risiko  dengan  kategori  sedang  berarti berada  dalam  batas  toleransi  namun  tetap direkomendasikan  untuk  dilakukan  perbaikan. Hasil  pemetaan  di  atas  digunakan  sebagai  acuan tambahan  dalam  melakukan  mitigasi  risiko  selain juga  mempertimbangkan  nilai  RPN  sebagai  acuan utama prioritas perbaikan.
Langkah  perbaikan  ataupun  mitigasi  yang  akan dilakukan sebagai tindak lanjut temuan risiko perlu
dirancang  sedemikian  rupa  agar  kendala  yang ditemukan  dalam  aktivitas  tidak  terulang  kembali. Oleh karena itu, 22 risiko yang telah teridentifikasi sebelumnya  kemudian  dianalisis  lebih  lanjut sehingga  dapat  diketahui  penyebab  kemunculan atau risk  cause dan  potensi  dampak  atau potential effect yang  diakibatkan  oleh  risiko-risiko  tersebut. Hasil  analisis  penyebab  kemunculan  risiko  ( risk cause )  beserta  potensi  dampak  ( potential  effect ) ditunjukkan pada Tabel VI dan VII berikut.
T ABEL VI H ASIL A NALISIS R ISK C AUSE
Kode Risiko Risk Cause R1 Perubahan ukuran karena proses pengecatan R2 Seal katub tidak tersedia di pasaran
R3 Seal katub tidak presisi karena pembuatan secara manual Terdapat lubang pada material cor R4 Tertukarnya  nomor  urut  material  pada  saat bongkar muat material R5 Proses pengerjaan dilakukan di unit yang berbeda, sehingga operator SPIKMA tidak berani spekulasi ukuran R6 Spyged  datang  dengan  ukuran  berbeda  sehingga operator  SPIKMA  tidak  berani  melakukan spekulasi ukuran R7 Operator kurang teliti Pada  gambar  tidak  ada  keterangan  untuk menghaluskan R8 SDM tidak bersedia membuat filter karena beban kerja yang sudah banyak R9 Alat kerja yang digunakan sudah aus R10 Pengerjaan secara manual Operator  tidak  membaca  gambar  dan  melakukan pengerjaan berdasarkan kebiasaan R11 Tingkat  kepresisian  untuk  mengerjakan  masih belum  optimal  sehingga  tidak  berani,  beda  titik pengeboran R12 Toleransi  untuk  bubut  ulir  dalam  dan  ulir  luar kurang besar R13 Kesalahan proses karena operator tidak membaca gambar R14 Pengerjaan secara manual dan alat tidak presisi Kesulitan pengerjaan karena bentuk material tidak presisi R15 Kesalahan pada gambar dari engineering Operator kurang teliti R16 Dimensi ukuran cor tidak sesuai R17 Kesalahan  pada  gambar  (tidak  ada  keterangan untuk melakukan cemper) R18 Tidak ada standarisasi dalam penyetelan gear Tidak semua operator bisa melakukan penyetelan R19 Gambar yang digunakan adalah gambar lama Operator SPIKMA tidak membaca gambar R20 BOM yang digunakan adalah BOM lama
Kesulitan mencari standart part di pasaran Sinkronisasi  waktu  datang standart  part yang
tidak tepat R21 SCM  memilih  untuk  pembelian  partai  besar dengan ukuran yang berbeda
R22 Ketidaktepatan penjadwalan pre-order pada SCM A = R19,R20;    B = R5,R12;    C = R13,R14;
D = R2,R6,R8,R11,R15;     E = R22,     F = R1,R18;
G = R7,R16,R17;     H = R4,R9,R10,R21;     I = R3 I H G F E D B A C
Tabel  VI  di  atas  terlihat  bahwa  sebagian  besar risiko yang  teridentifikasi  disebabkan  oleh kesalahan  gambar  dan  juga supply material  dan bahan  dari  SPIKMA  yang  merupakan  anak perusahaan  yang  berperan  sebagai  penyedia material  dan  komponen.  Selain  itu,  kesalahan gambar rancangan, human error , dan juga kendala peralatan  merupakan  hal-hal  lain  yang  menjadi penyebab  kemunculan  risiko.  Selanjutnya,  hasil analisis dampak ( potential effect ) dari setiap risiko yang teridentifikasi ditunjukkan pada Tabel VII
T ABEL VII H ASIL A NALISIS P OTENTIAL E FFECT Kode Risiko
Potential Effect
R1 Operator assembly harus  melakukan  tap  ulang pada katub pompa
R2 Operator assembly harus  membuat  seal  katub secara manual
R3 Operator assembly harus  melakukan  bongkar pasang pompa
R4 Operator assembly harus  melakukan  gerinda ulang pada as dan bum
R5 Operator assembly harus  melakukan  bor  dan  tap ulang
R6 Operator assembly harus  melakukan  gerinda ulang pada alur atau bum
R7 Operator assembly harus  menghaluskan  lubang stoper
R8 Operator assembly harus  memotong  filter  secara manual
R9 Operator assembly harus  melakukan  senai  pada baut bum
R10 Operator assembly harus melakukan rotari lubang ulang pada engkol
R11 Operator assembly harus  melakukan  pengeboran dan tap ulang R12 Operator assembly harus  melakukan  pengerjaan ulang R13 Adanya  waktu  tunggu  material  kembali  dari SPIKMA R14 Adanya  waktu  tunggu  material  kembali  dari SPIKMA R15 Operator assembly harus melakukan rotari lubang ulang pada trenden
R16 Operator assembly harus  melakukan  gerinda ulang pada ulir
R17 Operator assembly harus melakukan cemper R18 Penyetelan gear helix pada matras knee rest hanya dapat dilakukan oleh spesialis R19 Adanya  waktu  tunggu  material  kembali  dari
SPIKMA
R20 Pekerjaan  terhambat  karena standart  part tidak tersedia R21 Operator assembly harus melakukan pemotongan
baut
R22 Pekerjaan  terhambat  karena standart  part tidak tersedia
Berdasarkan  hasil  analisis potential  effect yang ditampilkan  pada  Tabel  VII  di  atas,  dapat  dilihat bahwa  aktivitas  pekerjaan  ulang  atau rework menjadi potential  effect yang  paling  banyak.  Hal
tersebut dapat diartikan bahwa aktivitas yang tidak bernilai  tambah  yang  dihadapi  oleh  unit assembly adalah  aktivitas rework .  Selain  itu,  waktu  tunggu dan  ketidaktersediaan part juga  menjadi  potensi dampak yang ditumbulkan oleh risiko.
Proses  mitigasi  risiko  merupakan  tahapan  akhir yang  paling  penting  sebagai  langkah  perbaikan proses dalam mengurangi non value added activity . Dalam  proses  mitigasi, expert yang  terlibat  dalam proses  identifikasi  risiko  juga  dilibatkan  dalam proses  perencanaan  usulan  mitigasi  dengan mempertimbangkan  hasil  analisis risk  cause dan potential effect . Usulan tindakan mitigasi yang telah diurutkan  berdasarkan  prioritas  perbaikan  dapat dilihat pada tabel VIII di bawah ini.
T ABEL VIII

## USULAN MITIGASI RISIKO
Kode Risiko RPN Usulan Mitigasi R1 224 Melakukan
Quality  Control (QC)
incoming material
Penutupan  lubang  pada  saat  proses pengecatan R19 200 Revisi gambar Perbaikan budaya kerja R20 200 Perbaikan penjadwalan pre-order Revisi Bill of Material R5 180 Penyediaan jig pengeboran R12 180 Memperbesar  toleransi  bubut  menjadi 0.02 mm R13 175 Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly Perbaikan budaya kerja R14 175 Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly
Melakukan pengecekan dan pengaturan alat  kerja  yang  sudah  tidak  layak
pakai/tidak presisi R7 168 Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly Pemberian  keterangan  tambahan  untuk menghaluskan pada gambar R2 160 Pencetakan lubang seal dilakukan untuk mempercepat  proses  pembuatan  seal katub di assembly R6 160 Engineering  melakukan  revisi  gambar dengan mendetailkan ukuran Perbaikan budaya kerja R8 160 Penyediaan alat kerja khusus pemotong filter yang tidak mudah mengalami aus R11 160 Pembuatan jig pengeboran R15 160 Revisi gambar Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly Pembuatan jig R16 144 Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly R17 144 Penambahan  keterangan  cemper  pada gambar
Perbaikan budaya kerja R18 140 Menetapkan standarisasi ukuran Penjaminan  ukuran  komponen  yang datang selalu konsisten R3 128 Melakukan  QC  incoming  material untuk checking material cor R4 120 Pemberian kode urut berupa huruf pada material R9 120 Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly
Melakukan pengecekan dan pengaturan alat  kerja  yang  sudah  tidak  layak pakai/tidak presisi R22 120 Perbaikan penjadwalan pre-order R10 100 Melakukan  QC  sebelum  material dikirimkan ke assembly Perbaikan budaya kerja Pembuatan jig atau mal rotary R21 80 Pekerjaan dialihkan ke PE

## IV. P EMBAHASAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah didapatkan,  diketahui  bahwa  tingginya  persentase aktivitas non  value  added sebesar  30%  dari  total waktu  siklus  pada  proses assembly produk operating  table  manual disebabkan  oleh  22  risiko dengan  berbagai  tingkat  gangguan  maupun frekuensi.  Penyebab  terbesar  munculnya  22  risiko tersebut  berasal  dari incoming  material baik  yang didapatkan dari tahap produksi di unit sebelumnya maupun material yang didapatkan dari vendor atau supplier .  Penyebab  tersebut  terjadi  karena  vendor maupun supplier mengacu pada gambar rancangan part yang tersedia. Hal tersebut kemudian menjadi rekomendasi  atau  usulan  mitigasi  untuk  9  risiko (40%  dari  seluruh  risiko  yang  teridentifikasi)  agar bisa  dilakukan quality  control yang  lebih  baik terhadap  material  yang  didatangkan  ke  unit assembly khususnya  untuk produk operating table manual .
Pemetaan  risiko  yang  ditunjukkan  dalam risk matrix memberikan  informasi  bahwa  risiko-risiko yang  terjadi  umumnya  tidak  terlalu  parah  yang ditunjukkan  dari  nilai severity dengan  batas  atas adalah  5  dari  skala  10,  namun  yang  menjadi permasalahan  adalah  tingkat occurence atau kejadian  yang  cukup  sering  terjadi.  Hal  tersebut ditunjukkan  dari  22  risiko  yang  teridentifikasi, terdapat  sebanyak  17  (77%)  risiko  yang  memiliki tingkat  kejadian  lebih  dari  skala  5.  Berdasarkan kategori  di  dalam  FMEA,  skala  lebih  5 menunjukkan  bahwa  risiko  tersebut  berada  dalam tingkat  yang  moderat  dan  cenderung  tinggi,  yang apabila  dikaitkan  pada  masalah  yang  dikaji  dalam penelitian ini, bahwa teridentifikasi ada permasalahan  yang  sering  berulang.  Sumber masalah  tersebut  justru  tidak  terletak  pada  unit assembly yang  diteliti  melainkan  pada  unit
sebelumnya  maupun  dari  vendor  sebagai  sumber incoming material .

## V. K ESIMPULAN
Aktivitas non value added merupakan salah satu risiko  yang  dihadapi  oleh  perusahaan  dalam mencapai produktivitas yang lebih baik. Pada objek penelitian  yang  dikaji,  yaitu  unit assembly produk operating table manual, terdapat sebanyak 22 risiko yang sebagian besar memiliki tingkat gangguan di level  medium,  namun  frekuensi  kemunculannya berada pada tingkat moderat yang cenderung tinggi. Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat  risiko yang sering muncul yang setelah dilakukan analisis berasal  dari  permasalahan  yang  berulang,  seperti rework ataupun  penyesuaian  material  yang bersumber  dari  unit  sebelumnya  maupun  dari vendor  karena  ketidaksesuaian  spesifikasi  desain. Berdasarkan analisis risiko yang dilakukan, usulan perbaikan  yang  dapat  diberikan  untuk  memitigasi 40%  risiko  yang  ada  adalah  dengan  menerapkan quality  control yang  lebih  baik  terhadap incoming material .

## R EFERENSI
[1]   D. Pujotomo och D. N. Rusanti, ”Usulan Perbaikan untuk Meningkatkan Produktivitas Filling Plant dengan
Pendekatan Lean Manufacturing pada PT. SMART Tbk Surabaya,” Jurnal Teknik Industri, vol. X, 2015.
[2]   C. Ashmore, ”Kaizen-and The Art of Motorcycle
Manufacture,” Engineering Management Journal, vol. 11, nr 5, pp. 211-214, 2001.
[3]   A. K. Dhingra, S. Kumal och B. Singh, ”Cost reduction and quality improvement through Lean-Kaizen concept using value stream map in Indian manufacturing firms,”
International Journal of System Assurance Engineering and Management, vol. 10, nr 4, pp. 792-800, 2019.
[4]   W. Shou, J. Wang, P. Wu och X. Wang, ”Value Adding and Non-Value Adding Activities in Turnaround Maintenance Process: Classification, Validation, and Benefits,” Production Planning & Control, vol. 31, nr 1, pp. 60-77, 2020.
[5]   R. Griffin, Fundamentals of Management, Nelson Education, 2013.
[6]   C. Harland, R. Brenchley och H. Walker, ”Risk in Supply Network,” Journal of Purchasing and Supply Management, vol. 9, nr 2, pp. 51-62, 2003.
[7]   R. J. Mikulak, R. McDermott och M. Beauregard, The Basic of FMEA, CRC Press, 2017.
[8]   H.-C. Liu, FMEA using uncertainty theories and MCDM methods., Singapore: Springer, 2016, pp. 13-27.
[9]   W. Jiang, C. Xie, M. Zhuang och Y. Tang, ”Failure mode and effects analysis based on a novel fuzzy evidential method.,” Applied Soft Computing, vol. 57, pp. 672-683, 2017.
[10]  H. Firdaus och T. Widianti, ”Failure mode and effect analysis (FMEA) sebagai Tindakan Pencegahan pada
Kegagalan Pengujian,” Lembaga Ilmu Pengetahuan
Indonesia, Pusat Penelitian Sistem Mutu dan Teknologi
Pengujian, Banten, 2015.
[11]  T. Henkey, Urban emergency management: planning and response for the 21st Century, Butterworth-Heinemann,
2017.