pendekatan lean manufacturing untuk mengurangi waste pada

PENDEKATAN LEAN MANUFACTURING UNTUK

MENGURANGI WASTE PADA LANTAI PRODUKSI CRUMB

RUBBER DI PT. DJAMBI WARAS JUJUHAN

SKRIPSI

Oleh :

Faridatul Azizah

1410024425018

TEKNIK INDUSTRI

YAYASAN MUHAMMAD YAMIN

SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI INDUSTRI

( STTIND ) PADANG

2018

HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI

Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste pada Lantai

Produksi Crumb Rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan

Nama : Faridatul Azizah

NPM : 1410024425018

Program Studi : Teknik Industri

Padang, Juli 2018

Menyetujui:

Pembimbing I, Pembimbing II

Meldia Fitri, ST. MP Tri Ernita, ST. MP

NIDN. 1024028201 NIDN. 1028027801

Ketua Jurusan, Ketua STTIND Padang,

Tri Ernita, ST. MP Riko Ervil, MT

NIDN. 1028027801 NIDN. 1014057501

Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste pada Lantai

Produksi Crumb Rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan


NPM : 1410024425018

Dosen Pembimbing 1 : Meldia Fitri, ST, MP

Dosen Pembimbing 2 : Tri Ernita, ST, MP

ABSTRAK

Perkembangan yang terjadi pada industri mendorong perusahaan manufaktur terus

menerus meningkatkan hasil produksinya. Baik dalam hal kualitas, kuantitas,

harga, maupun dalam hal pengiriman. Banyak faktor yang mempengaruhi

penjualan produk suatu perusahaan. Salah satunya adalah terdapatnya waste atau

pemborosan pada saat proses produksi. PT. Djambi Waras Jujuhan adalah

perusahaan yang bergerak dalam bidang produksi crumb rubber. Namun dalam

proses produksi masih terjadi beberapa jenis waste yaitu defect, waiting, dan

transportation. Untuk mengurangi waste tersebut maka dilakukan pendekatan

lean manufacturing. Tujuan dilakukannya penelitian di PT. Djambi Waras

Jujuhan adalah untuk mengetahui apa saja penyebab waste pada lantai produksi

dengan VALSAT, serta memberikan usulan perbaikan dengan FMEA untuk

mengurangi waste yang ada pada lantai produksi. Berdasarkan hasil penelitian

diketahui penyebab waiting adalah pekerja lamban, kurang teliti, trouble pada

mesin, forklift hanya 1, dan cuaca tidak menentu. Penyebab dari defect adalah

pekerja kurang teliti, merasa kelelahan, diameter creeper mengecil, rool creeper

tumpul, setelan pisau tidak pas, pengaturan suhu tidak tepat, bahan baku kotor,

blanket tebal, kadar air bahan baku tinggi, dan hujan. Penyebab dari

transportation adalah prosedur kerja tidak dilaksanakan dengan baik, pekerja

hanya 1, dan forklift hanya 1. Dari FMEA diketahui nilai RPN tiap-tiap waste

adalah waiting sebesar 294, defect sebesar 252, dan transportation sebesar 36.

Sehingga untuk mengurangi waste disarankan agar mengurangi tenaga kerja,

peneguran kepada tenaga kerja yang tidak mematuhi peraturan, memilih tenaga

kerja yang mempunyai skill bagus sesuai bidang pekerjaannya, peningkatan faktor

kontrol, pembenahan metode kerja, dan penambahan alat transportasi.

Kata Kunci: crumb Rubber, Waste, Lean Manufacturing, VALSAT, FMEA

Lean Manufacturing Approach to Reduce Waste on Crumb Rubber Floor

Production at PT. Djambi Waras Jujuhan

Name : Faridatul Azizah

NPM : 1410024425018

Supervisor : Meldia Fitri, ST, MP

Co-Supervisor : Tri Ernita, ST, MP

ABSTRACT

The industry developments have push manufacturing companies to continuously

improve their products in every way, such as quality, quantity, price, and even the

terms of delivery. There are many elements that can affect the product sales of a

company. One of which is the waste that occurs in the production process. PT.

Djambi Waras Jujuhan is a company that enganged in the crumb rubber

production. Unfortunately, in production process still happened some kind of

waste that is defect, waiting, and transportation. To reduce the waste is done lean

manufacturing approach. The purpose of doing research at PT. Djambi Waras

Jujuhan is to find out what causes the waste on the production floor with

VALSAT, as well as to provide a repair proposal with FMEA to reduce waste on

the production floor. Based on the research results known the cause of waiting is

slow, less careful workers, trouble on the machine, forklift only 1, and the weather

is uncertain. The cause of the defect is the worker is less thorough, feeling tired,

creeper diameter shrink, blunt creeper rool, improrer knife suit, improrer

temperature settings, dirty raw materials, thick blanket, high moisture content,

and rain. The cause of transportation is the working procedure is not

implemented properly, the worker is only 1, and the forklift is only 1. From FMEA

known RPN value of each waste is waiting for 294, defect of 252, and

transportation equal to 36. So to reduce the waste is suggested to reduce the

workforce, reprimand to workers who do not comply with the regulations,

choosing a workforce that has good skill according to their field of work,

improvement of control factors, work methods improvement, and the addition of

means of transportation.

Kata Kunci: Crumb Rubber, Waste, Lean Manufacturing, VALSAT, FMEA

i

KATA PENGANTAR

Puji Syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah

melimpahkan rahmat, taufik dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat

menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini. Sholawat beserta salam semoga

senantiasa terlimpahkan kepada Nabi Muhammad SAW kepada umatnya hingga

akhir zaman, aamiin. Penulisan Proposal Tugas Akhir ini diajukan untuk

memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar sarjana pada program studi Teknik

Industri Sekolah Tinggi Teknologi Industri (STTIND) Padang. Judul yang penulis

ajukan adalah “Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste

pada Lantai Produksi Crumb Rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan”.

Dalam penulisan Tugas Akhir ini, penulis banyak mendapatkan bantuan

moril dan materil, bimbingan, saran dan dorongan dari berbagai pihak. Untuk itu

penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Ibu Meldia Fitri, ST, MP sebagai dosen pembimbing I atas waktu, bimbingan,

pengarahan, dan masukan yang diberikan kepada penulis dalam penyelesaian

Tugas Akhir ini.

2. Ibu Tri Ernita, ST, MP sebagai dosen pembimbing II atas waktu, bimbingan,

pengarahan, dan masukan yang diberikan kepada penulis dalam

menyelesaikan Tugas Akhir ini.

3. Kedua orang tua tercinta, Fatrul Taufiq dan Yayuk Riani yang tiada hentinya

ii

mendukung penulis baik secara moril, do’a, maupun materil sehingga Tugas

Akhir ini dapat diselesaikan.

4. Bapak Mawardi selaku pembimbing di PT. Djambi Waras Jujuhan yang telah

memberikan bantuan berupa waktu, bimbingan, serta informasi dan data

selama melakukan penelitian.

5. Teman-teman Teknik Industri STTIND Padang dan semua pihak yang telah

memberikan dukungan dan ilmu kepada penulis dalam penyelesaian Tugas

Akhir ini.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan Tugas Akhir ini masih jauh

dari kesempurnaan dan masih banyak kekurangan baik dari segi penyajian

maupun susunan. Untuk itu penulis mengharapkan kritikan dan saran dari

pembaca yang sifatnya membangun guna kesempurnaan Tugas Akhir ini.

Padang, Juli 2018

Penulis

iii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL

LEMBAR PERSETUJUAN SKRIPSI

ABSTRAK

KATA PENGANTAR……………………………………………………………. .. i

DAFTAR ISI …………………………………………………………………… ... iii

DAFTAR TABEL………………………………………………………………….vi

DAFTAR GAMBAR…………………………………………………………….. . ix

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang………………………………………………………………… . 1

1.2 Identifikasi Masalah…………………………………………………………... .. 5

1.3 Batasan Masalah………………………………………………………………... 5

1.4 Rumusan Masalah…………… ............................................................................ 6

1.5 Tujuan Penelitian ……………….. ...................................................................... 6

1.6 Asumsi …………………………………………………….……….. ................. 6

1.7 Manfaat Penelitian…………………………………………………………… ... 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori ..................................................................................................... 8

2.1.1 Lean Manufacturing ………………………………………….. ................. 8

2.1.2 Waste (Pemborosan) ……………………………………………............. 10

2.1.2.1 Pengertian Waste (Pemborosan) ................................................... 10

2.1.2.2 Jenis-Jenis Waste (Pemborosan) ................................................... 12

iv

2.1.3 Value Stream Analysis Tools (VALSAT) ................................................. 17

2.1.4 Failure Mode and Effect Analysis ............................................................. 29

2.2 Kerangka Konseptual ................................................................................. ……34

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian ………………………………………………………………. . 36

3.2 Waktu dan Tempat Penelitian ……………………………………………….. . 36

3.3 Variabel Penelitian …………………………………………………………… 37

3.4 Data dan Sumber Data ………………………………………………………. . 37

3.4.1 Data ........................................................................................................... 37

3.4.2 Sumber Data .............................................................................................. 37

3.5 Teknik Pengolahan dan Analisa Data ……………………………………. ...... 38

3.5.1 Penyebab Terjadinya Waste Menggunakan VALSAT ............................. 38

3.5.2 Usulan Perbaikan Menggunakan FMEA .................................................. 40

3.6 Kerangka Metodologi………………………………………………….. .......... 43

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengumpulan Data ............................................................................................. 45

4.2 Pengolahan Data................................................................................................. 47

4.2.1 Penyebab Terjadinya Waste Mengunakan VALSAT ............................... 47

4.2.2 Usulan Perbaikan Menggunakan FMEA .................................................. 69

BAB V ANALISIS HASIL PENGOLAHAN DATA

5.1 Identifikasi Penyebab Terjadinya Waste Menggunakan VALSAT ................... 73

5.2 Usulan Perbaikan Menggunakan FMEA ........................................................... 75

v

BAB VI PENUTUP

6.1 Kesimpulan ....................................................................................................... 77

6.2 Saran ................................................................................................................... 78

DAFTAR KEPUSTAKAAN

LEMBAR KONSULTASI

LAMPIRAN

vi

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Data Defect Crumb Rubber Tahun 2017................................................. 3

Tabel 1.2 Data Waiting Proses Produksi Crumb Rubber ........................................ 4

Tabel 2.1 Kuesioner .............................................................................................. 18

Tabel 2.2 Value Stream Analysis Tools................................................................. 19

Tabel 2.3 Contoh Process Activity Mapping......................................................... 21

Tabel 2.4 Skala Peringkat Severity........................................................................ 30

Tabel 2.5 Skala Peringkat Occurance ................................................................... 31

Tabel 2.6 Skala Peringkat Detection ..................................................................... 31

Tabel 2.7 Contoh Failure Mode and Effect Analysis ............................................ 33

Tabel 3.1 Value Stream Analysis Tools................................................................. 39

Tabel 3.2 Skala Peringkat Severity........................................................................ 41

Tabel 3.3 Skala Peringkat Occurrene ................................................................... 42

Tabel 3.4 Skala Peringkat Detection ..................................................................... 42

Tabel 4.1 Urutan Proses Produksi, Waktu Proses Produksi, dan Jumlah

Tenaga Kerja ......................................................................................... 45

Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Bagian Penerimaan Bahan Baku ................................ 47

Tabel 4.3 Hasil Kuesioner Bagian Penyimpanan Bokar ....................................... 48

Tabel 4.4 Hasil Kuesioner Bagian Milling ............................................................ 48

Tabel 4.5 Hasil Kuesioner Bagian Penjemuran .................................................... 49

Tabel 4.6 Hasil Kuesione Bagian Penurunan ........................................................ 49

Tabel 4.7 Hasil Kuesioner Bagian Pengisian ........................................................ 50

vii

Tabel 4.8 Hasil Kuesioner Bagian Pengeringan/Pemasakan ................................ 50

Tabel 4.9 Hasil Kuesioner Bagian Pencabutan Cake ............................................ 51

Tabel 4.10 Hasil Kuesioner Bagian Pengepresan ................................................. 51

Tabel 4.11 Hasil Kuesioner Bagian Pengemasan ................................................. 52

Tabel 4.12 Rekap Hasil Waste dari Kuesioner...................................................... 53

Tabel 4.13 Value Stream Analysis Tools............................................................... 54

Tabel 4.14 Perhitungan VALSAT......................................................................... 56

Tabel 4.15 Penentuan Tool VALSAT ................................................................... 56

Tabel 4.16 Penentuan Ranking Tool VALSAT .................................................... 57

Tabel 4.17 Process Activity Mapping ................................................................... 58

Tabel 4.18 Persentase Jumlah Aktivitas ............................................................... 59

Tabel 4.19 Waktu Aktivitas Operation ................................................................. 60

Tabel 4.20 Waktu Aktivitas Transportation ......................................................... 61

Tabel 4.21 Waktu Aktivitas Inspection ................................................................. 61

Tabel 4.22 Waktu Aktivitas Storage ..................................................................... 62

Tabel 4.23 Waktu Aktivitas Delay ........................................................................ 62

Tabel 4.24 Persentase Waktu Aktivitas ................................................................ 62

Tabel 4.25 Waktu Aktivitas Value Added ............................................................. 63

Tabel 4.26 Waktu Aktivitas Non Value Added ..................................................... 64

Tabel 4.27 Waktu Aktivitas Necessary but Non Value Added ............................. 64

Tabel 4.28 Value Stream Activity .......................................................................... 65

Tabel 4.29 Effect of Failure .................................................................................. 69

Tabel 4.30 Cause of Failure.................................................................................. 69

viii

Tabel 4.31 Current Detection ............................................................................... 70

Tabel 4.32 Rating Severity, Occurrence, Detection, dan RPN ............................. 71

Tabel 4.33 Usulan Perbaikan Failure Mode and Effect Analysis ......................... 72

ix

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Contoh Supply Chain Response Matrix…………………………... 23

Gambar 2.2 Contoh Production Variety Funnel……………………………….. 24

Gambar 2.3 Contoh Quality Filter Mapping…………………………………... 25

Gambar 2.4 Contoh Demand Amplification Mapping…………………………. 26

Gambar 2.5 Contoh Decision Point Analysis………………………………….. 27

Gambar 2.6 Contoh Phisical Structure………………………………………… 28

Gambar 2.7 Contoh Diagram Sebab Akibat…………………………………… 29

Gambar 2.8 Kerangka Konseptual …………………………………………….. 34

Gambar 3.1 Kerangka Metodologi ……………………………………………. 43

Gambar 4.1 Diagram Sebab Akibat Jenis Waste Waiting …………………… 66

Gambar 4.2 Diagram Sebab Akibat Jenis Waste Defect……………………… 67

Gambar 4.3 Diagram Sebab Akibat Jenis Waste Transportation……………… 68

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Proses produksi adalah kegiatan perusahaan yang mengolah bahan mentah

menjadi barang setengah jadi atau barang jadi dengan melibatkan bahan-bahan

pembantu, tenaga kerja dan mesin-mesin serta alat-alat perlengkapan sehingga

memiliki nilai tambah (value added) yang lebih besar. Banyaknya perusahaan

manufaktur yang berusaha untuk mengurangi segala pemborosan (waste)

pemakaian sumber daya pada proses produksi, karena pemborosan dapat

mengurangi efektivitas dan efisiensi dari proses produksi dalam aspek waktu,

bahan baku, pekerja, fasilitas produksi dan faktor-faktor produksi yang lainnya

(Syahputera, 2016).

PT. Djambi Waras Jujuhan adalah perusahaan PMDN (Penanaman Modal

Dalam Negeri) yang didirikan pada tahun 1989. Perusahaan ini bergerak dibidang

pengolahan karet menjadi karet remah (Crumb Rubber) yang membawahi 15

perusahaan yang bergerak di pengolahan karet salah satunya PT. Djambi Waras

Jujuhan. Pabrik pengolahan karet ini didirikan di daerah sentra produksi bahan

baku untuk industri Crumb Rubber yaitu di Kecamatan Jujuhan yang merupakan

daerah penghasil karet terbesar di Provinsi Jambi. Pendirian Pabrik pengolahan

karet dengan nama PT. Djambi Waras Jujuhan dimaksudkan untuk mempermudah

petani karet dalam penjualan karet yang mereka hasilkan. Hasil produksi dari PT.

Djambi Waras Jujuhan berupa Crumb Rubber dengan spesifikasi SIR 10, SIR 20,

2

dan SIR 20 VK. Pada umumnya hasil produksi dari PT. Djambi Waras Jujuhan

dipasarkan untuk konsumen-konsumen luar negeri (ekspor). Adapun konsumen

dari PT. Djambi Waras Jujuhan adalah bridgestone, michelin, goodyear,

continental, toyo tire, sumitomo, dan lain-lain.

Proses produksi crumb rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan dimulai dari

stasiun kerja penerimaan bahan baku. Pada stasiun kerja penerimaan bahan baku,

bahan baku dibongkar dari mobil supplier lalu ditimbang dan dibawa kegudang.

Bahan baku akan dilanjutkan ke stasiun kerja milling untuk dicacah dan dijadikan

blanket, blanket dijemur selama kurang lebih 15 hari dan diturunkan untuk

dicacah kembali. Cacahan tersebut dimasukkan kedalam troli dan masuk pada

proses pemasakan. Setelah melalui proses pemasakan dilanjutkan pengepresan

dan dikemas.

Pada saat ini proses produksi di PT. Djambi Waras Jujuhan memiliki

beberapa masalah waste (pemborosan) yaitu yang pertama defect. Jenis defect

tersebut yaitu kurang matang dan mengandung logam. Kurang matangnya crumb

rubber tersebut disebabkan oleh pengaturan suhu yang tidak tepat pada saat proses

pemasakan dalam dryer. Untuk defect yang mengandung logam disebabkan oleh

pekerja yang kurang teliti pada pengambilan kotoran yang ada pada bahan baku

sehingga ditemukan pada saat crumb rubber melewati metal detector. Adapun

total defect selama bulan Januari sampai Desember 2017 yaitu sebesar 291.340 kg

untuk jenis defect kurang matang dan 96.390 kg untuk jenis defect yang

mengandung logam dari total produksi 64.146.650 kg. Data mengenai defect pada

3

produksi crumb rubber bulan Januari – Desember 2017 dapat dilihat pada Tabel

1.1 dibawah ini:

Tabel 1.1

Data Defect Crumb Rubber Tahun 2017

Bulan

Jumlah

Produksi

(kg)

Kurang

Matang

(kg)

Kurang

Matang

(%)

Mengandung

Logam (kg)

Mengandung

Logam (%)

Januari 4,986,590 18,970 0.38 3,990 0.08

Februari 5,241,775 37,450 0.71 3,325 0.06

Maret 6,078,730 14,245 0.23 5,005 0.08

April 5,512,080 23,170 0.42 6,545 0.12

Mei 6,182,400 21,140 0.34 7,805 0.13

Juni 4,549,160 17,430 0.38 4,025 0.09

Juli 5,816,020 24,010 0.41 6,825 0.12

Agustus 6,782,455 36,855 0.54 12,145 0.18

September 4,991,350 9,275 0.19 10,465 0.21

Oktober 3,963,960 23,695 0.60 9,380 0.24

November 4,386,725 19,915 0.45 9,345 0.21

Desember 5,655,405 45,185 0.80 17,535 0.31

Sumber: PT. Djambi Waras Jujuhan

Masalah yang kedua yaitu terjadi pemborosan menunggu (waiting) pada

stasiun kerja penerimaan bahan baku. Bahan baku dibongkar dari mobil supplier

lalu ditimbang dan dibawa kegudang. Terjadinya waiting yaitu saat pekerja

sedang membongkar bahan baku, pekerja pada bagian penimbangan menunggu

sampai bahan baku selesai dibongkar untuk ditimbang. Setelah ditimbang bahan

baku menunggu untuk dibawa kegudang dikarenakan forklift hanya satu. Pada

stasiun kerja pengepresan pekerja menunggu cake yang masih dimasak di dalam

driyer.

4

Data mengenai menunggu (waiting) dapat dilihat pada tabel 1.2 dibawah

ini:

Tabel 1.2

Data Waiting Proses Produksi Crumb Rubber

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 Menunggu bahan baku

dibongkar 10

2 Bahan baku menunggu untuk

dibawa ke gudang 3

3 Menunggu cake yang masih

dimasak/ dikeringkan 240

Masalah yang terakhir yaitu pemborosan pada transportasi. Pemborosan

transportasi terjadi pada stasiun kerja penyimpanan bahan baku. Bahan baku harus

dipindahkan dua kali menggunakan loader dikarenakan gudang ada dua yang

letaknya lumayan berjauhan. Gudang pada bagian depan dekat dengan

penerimaan bahan baku dan gudang bagian belakang dekat dengan proses

produksi.

Pendekatan yang digunakan untuk mengurangi waste adalah Lean

Manufacturing. Konsep lean manufactur merupakan metodologi yang bertujuan

untuk menjaga kontinuitas suatu perusahaan dengan cara mengurangi pemborosan

(waste) dari aktivitas yang tidak bernilai tambah (non value added) sepanjang

aliran proses produksi (Hariyanto, dkk, 2016).

Pemborosan atau waste, dalam bahasa jepang disebut muda, merupakan

segala sesuatu tindakan yang dilakukan tanpa menghasilkan nilai. Taichi Ohno,

seorang eksekutif Toyota merupakan orang pertama yang mencetuskan tujuh

macam pemborosan. Kemudian Vincent Gasperz menambahkan satu jenis

pemborosan pada tujuh macam pemborosan tersebut. Seven Plus of Waste adalah

5

overproduction, delays (waiting time), transportation, process, inventories,

motion, defective products dan defective design (Syahputera, 2016).

Dengan uraian diatas, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan

judul “Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste pada

Lantai Produksi Crumb Rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan”

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas, maka dapat diidentifikasi masalah

sebagai berikut:

1. Ditemukan adanya waste berupa defect, waiting, dan transportation.

2. Pengaturan suhu pada proses pengeringan dalam dryer tidak tepat.

3. Pekerja kurang teliti dalam pengambilan kotoran yang ada pada bahan baku.

4. Pekerja bagian penimbangan menunggu bahan baku di bongkar.

5. Bahan baku menunggu untuk dibawa ke gudang.

6. Pekerja pada stasiun kerja pengepresan menunggu cake yang masih dimasak

di dalam driyer.

7. Loader memindahkan bahan baku sebanyak dua kali.

1.2 Batasan Masalah

Dengan tanpa mengurangi maksud dan tujuan penelitian serta untuk

menyederhanakan penelitian, waste yang terjadi yaitu defect, waiting, dan

transportation dari 7 jenis waste yang ada. Maka penulis membatasi pembahasan

dalam penelitian ini yaitu waste yang diteliti adalah defect, waiting, dan

transportation.

6

1.4 Rumusan Masalah

Berdasarkan identifikasi masalah tersebut, maka dapat dirumuskan

rumusan masalah dalam penelitian ini yaitu:

1. Apa saja penyebab terjadinya pemborosan (waste) pada lantai produksi?

2. Bagaimana usulan perbaikan untuk mengurangi terjadinya pemborosan

(waste) pada lantai produksi?

1.5 Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang serta rumusan masalah, maka dapat

dirumuskan tujuan penelitian yaitu:

1. Mengetahui apa saja penyebab terjadinya pemborosan (waste) pada lantai

produksi.

2. Memberikan usulan perbaikan untuk mengurangi terjadinya pemborosan

(waste) pada lantai produksi.

1.6 Asumsi

Dalam penelitian ini menggunakan beberapa asumsi yaitu sebagai berikut:

1. Waktu kerja dalam 1 shift adalah 7 jam.

2. Operator mempunyai kemampuan (skill) yang sama.

3. Proses produksi berjalan normal.

7

1.7 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diperoleh dari hasil penelitian tersebut adalah:

1. Bagi penulis

Dapat menambah wawasan, ilmu pengetahuan mengenai dan penerapan ilmu

yang telah diperoleh dibangku perkuliahan.

2. Bagi Instansi

Dapat menjadi bahan pertimbangan usulan perbaikan pendekatan Lean

Manufacturing untuk mengurangi waste pada lantai produksi crumb rubber di

PT. Djambi Waras Jujuhan.

8

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori

Teori-teori yang akan dibahas sesuai dengan masalah yang peneliti ambil

adalah sebagai berikut:

2.1.1 Lean Manufacturing

Konsep lean manufactur merupakan metodologi yang bertujuan untuk

menjaga kontinuitas suatu perusahaan dengan cara mengurangi pemborosan

(waste) dari aktivitas yang tidak bernilai tambah (non value added) sepanjang

aliran proses produksi (Hariyanto, dkk, 2016). Istilah “lean” yang dikenal luas

dalam dunia manufaktur dewasa ini dikenal dalam berbagai nama yang berbeda

seperti: lean production, lean manufacturing, Toyota production system, dan lain-

lain. Meskipun demikian, lean dipercaya oleh sebagian orang dikembangkan di

Jepang, khususnya Toyota sebagai pelopor sistem lean manufacturing. Pengertian

lean manufacturing yaitu sebuah pendekatan sistematik untuk mengidentifikasi

dan meminimasi pemborosan melalui perbaikan dan pengembangan yang terus

menerus dan berkelanjutan, berusaha membuat aliran produksi menjadi lancar

untuk berusaha menarik perhatian konsumen dalam upaya mencapai

kesempurnaan (Arista, 2011).

Beberapa manfaat dari implementasi lean manufacturing yaitu sebagai

berikut (Isnain, dkk, 2016):

1. Mengurangi biaya/cost

9

2. Mengurangi lead time

3. Mengurangi waste

4. Peningkatan produktivitas

5. Peningkatan kualitas atau mengurangi defects

6. Mengurangi cycle time

7. Mengurangi aktivitas yang tidak perlu

8. Tenaga kerja, ruang dan pemanfaatan peralatan yang lebih baik

9. Mengurangi work in process inventory

Konsep dasar dalam lean manufacturing dapat diringkas sebagai berikut

(Sinaga, 2011):

1. Pendefinisian waste (pemborosan)

Dari seluruh aktivitas untuk menghasilkan produk dari tahap awal hingga

akhir dapat dikategorikan atas value added (yang memberikan nilai tambah)

dan non-value added (tidak memberikan nilai tambah). Setiap operasi yang

non-value added dari sudut pandang konsumen harus dieliminasi.

2. Standardisasi proses

Lean menuntut adanya implementasi dari panduan produksi yang rinci,

disebut sebagai standarisasi kerja. Ini mengeliminasi variasi pekerja dalam

melakukan pekerjaannya.

3. Continuous flow

Lean bertujuan mengimplementasikan aliran produksi kontinu, bebas dari

bottlenecks, interruption, or waiting. Bila hal ini berhasil diimplementasikan

maka waktu siklus produksi dapat dikurangi hingga 90%.

10

4. Pull production

Disebut juga Just-in-Time (JIT) yang bertujuan memproduksi produk yang

dibutuhkan dan pada waktu dibutuhkan.

5. Quality at the source

Lean bertujuan mengeliminasi sumber kecacatan dan pemeriksaan kualitas

dilakukan pekerja pada lini produksi.

6. Continuous improvement

Lean ditujukan mencapai kesempurnaan dengan perbaikan bertahap untuk

mengeliminasi pemborosan secara terus menerus.

2.1.2 Waste (pemborosan)

2.1.2.1 Pengertian Waste (Pemborosan)

Di Jepang, istilah muda diartikan secara sederhana sebagai pemborosan.

Namun sesungguhnya, istilah ini punya pengertian yang lebih dalam. Pekerjaan

adalah serangkaian proses-proses atau langkah-langkah, dimulai dari bahan baku

dan berakhir pada produk jadi atau jasa layanan. Pada setiap proses tersebut, nilai

tambah dimasukkan pada produk (pada sektor jasa layanan, pada dokumen, atau

gugus informasi) untuk kemudian diteruskan ke proses berikutnya. Sumber daya

yang terdapat di tiap proses manusia dan mesin dapat melakukan dua hal: member

nilai tambah atau tidak memberi nilai tambah, meskipun kedua-duanya tampak

bekerja giat. Pemborosan merujuk pada semua kegiatan yang tak member nilai

tambah (Imai, 1999). Tujuan utama dari lean manufacturing adalah mengurangi

maupun menghilangkan pemborosan atau waste (Isnanin, dkk, 2016).

11

Pada saat berpikir tentang waste (pemborosan), akan lebih mudah bila

mendefinisikannya kedalam tiga jenis aktivitas yang berbeda yaitu (Zendy, 2011):

1. Aktivitas yang bernilai tambah (value adding activity = NA)

VA adalah segala aktivitas yang dalam menghasilkan produk atau jasa yang

memberikan nilai tambah di mata konsumen. Contoh dari aktivitas tipe ini

adalah mengubah plat baja menjadi tangki baja, dan lain sebagainya.

2. Aktivitas yang tidak bernilai tambah (non – value adding activity = NVA)

NVA merupakan segala aktivitas yang dalam menghasilkan produk atau jasa

yang tidak memberikan nilai tambah di mata konsumen. Aktivitas inilah yang

disebut waste yang harus dijadikan target untuk segera dihilangkan. Contoh

dari aktivitas ini adalah waktu menunggu, penumpukan bahan atau material,

dan lain-lain.

3. Aktivitas yang tidak bernilai tambah tetapi dibutuhkan (necessary but non

value adding activity = NNVA)

NNVA merupakan segala aktivitas yang dalam menghasilkan produk atau jasa

yang tidak memberikan nilai tambah dimata konsumen tetapi diperlukan

kecuali apabila sudah ada perubahan pada proses yang ada. Aktivitas ini

biasanya sulit untuk dihilangkan dalam waktu singkat. Contoh dari aktivitas

ini adalah inspeksi setiap produk pada akhir proses karena menggunakan

mesin lama yang tidak reliable.

12

2.1.2.2 Jenis-Jenis Waste (Pemborosan)

Menurut Ohno, pemborosan dikelompokkan menjadi 7 jenis yaitu (Imai,

1999):

1. Pemborosan pada produksi berlebih

Produksi berlebih merupakan dampak dari mentalitas supervisor, yang selalu

khawatir terhadap berbagai masalah yang dihadapi seperti gangguan mesin

(gagal fungsi), cacat produksi, atau ketidakhadiran karyawan sehingga mereka

memaksakan diri untuk berproduksi lebih banyak agar selalu berada di sisi

yang aman. Pemborosan jenis ini merupakan akibat dari upaya mendahului

jadwal produksi. Bila proses ini melibatkan mesin yang mahal harganya,

seringkali bahkan terjadi pengabaian terhadap jumlah produk yang

dibutuhkan, mesin harus berproduksi terus-menerus agar pemanfaatannya

efisien. Dalam sistem produksi just-in-time, justru sebaliknya, mendahului

jadwal dianggap lebih buruk daripada terlambat jadwal. Berproduksi lebih

daripada yang dibutuhkan berdampak pada pemborosan yang sangat besar,

seperti: konsumsi material sebelum dibutuhkan; input yang dihamburkan

berupa tenaga kerja dan energy utilitas (air, angin, listrik, dsb); penambahan

mesin tanpa dasar yang jelas; peningkatan beban bunga modal; penambahan

ruang guna penyimpanan persediaan; tambahan kegiatan transportasi maupun

biaya administrasi. Dari semua jenis pemborosan, produksi berlebih dan

terlalu banyak adalah pemborosan yang paling buruk. Hal ini akan

menimbulkan rasa aman yang palsu pada banyak orang, menutupi berbagai

masalah yang ada dan menghalangi berbagai informasi.

13

2. Pemborosan pada persediaan

Produk jadi, barang setengah jadi, atau komponen dan pasokan barang

terkonsumsi yang berstatus persediaan tidak memberikan nilai tambah.

Sebaliknya, semua itu menambah pada pos biaya operasi dengan

bertambahnya kebutuhan tempat, peralatan, dan fasilitas seperti gudang,

forklift maupun sistem konveyor terkomputerisasi. Lebih lanjut, gudang

membutuhkan tenaga kerja tambahan untuk tugas operasional maupun

administrasi.

Dengan kelebihan barang-barang persediaan yang tinggal diam dan

mengumpulkan debu, tak ada nilai tambah yang tercipta. Tingkat kualitasnya

justru menurun dengan bertambahnya waktu. Lebih jelek lagi, nilainya dapat

sirna karena kebakaran atau kebanjiran serta berbagai musibah lainnya. Bila

pemborosan persediaan tidak ada, berbagai jenis pemborosan yang lain dapat

pula dihindari. Persediaan berasal dari produksi berlebih. Bila produksi

berlebih merupakan suatu tindak kejahatan, persediaan hendaknya dianggap

sebagai musuh yang harus diperangi. Sayangnya, kita semua tahu bahwa

banyak manajer yang tak bisa tidur tenang bila mereka tak memiliki “cukup

persediaan”. Persediaan seringkali dipandang sebagai tingkat permukaan air

kolam yang menyembunyikan berbagai masalah. Bila tingkat permukaan air

tinggi, tak seorang pun yang serius dan peduli terhadap berbagai masalah

tersembunyi dibawahnya seperti: kualitas, gangguan mesin, absensi, dan

sebagainya.

14

Tingkat persediaan yang rendah memberikan petunjuk penting dan terfokus

bagi kita dalam merumuskan masalah yang harus ditangani. Hal ini juga

memberikan dorongan lebih bagi kita untuk segera menanganinya begitu

masalah itu muncul.

3. Pemborosan pada pengerjaan ulang karena gagal/cacat

Hasil produksi yang ditolak/cacat mengganggu produksi dan membutuhkan

pengerjaan ulang yang mahal. Seringkali produk tolakan harus dimusnahkan,

suatu pemborosan sumber daya maupun upaya yang telah ditanamkan. Pada

lingkungan produksi missal modern, suatu gangguan pada mesin otomatis

berkecepatan tinggi dapat berakibat pada produk gagal dan cacat dalam dalam

jumlah sangat besar sebelum masalahnya dapat diisolasi. Produk cacat itu

sendiri dapat mengakibatkan kerusakan pada mesin atau peralatan yang

terdapat pada proses berikutnya. Seorang operator jaga yang berfungsi sebagai

satpam harus ditempatkan berdiri di sisi mesin dan segera menghentikan

mesin bila terjadi gangguan. Menempatkan operator jaga khusus pada mesin

ini telah menyangkali, bahkan menghianati, tujuan memiliki mesin

berkecepatan tinggi. Mesin seperti ini seharusnya dilengkapi dengan

mekanisme yang dapat menghentikan diri sendiri apabila terjadi cacat

produksi.

4. Pemborosan pada gerak kerja

Gerak kerja dari seseorang yang tidak berkaitan langsung dengan nilai tambah

adalah tidak produktif. Bila seseorang berjalan, misalnya, ia sama sekali tak

menciptakan nilai tambah. Secara spesifik, semua gerak kerja yang

15

membutuhkan usaha fisik berlebih dari pihak operator seperti mengangkat

benda berat harus dihindari, bukan saja karena sulit namun juga karena

pemborosan gerak kerja. Keharusan operator mengangkat benda berat dari

suatu tempat ke tempat lain dapat dihindari dengan menata kembali tempat

kerja. Bila anda mengamati gerak kerja operator, anda dapat melihat bahwa

gerak kerja bernilai tambah hanya makan waktu beberapa detik saja. Gerak

kerja selebihnya merupakan gerak kerja tak bernilai tambah seperti mengambil

benda kerja, membawanya atau meletakkan benda kerja pada letak yang tepat,

dan sebagainya. Seringkali benda kerja diambil oleh tangan kanan operator

untuk diteruskan ke tangan kirinya. Operator mesin jahit di perusahaan

pakaian jadi, misalnya, mengambil beberapa lusin bahan jahitan dari rak

pasok, menempatkannya di kolong mesin jahitnya untuk kemudian diambil

satu persatu. Ini adalah pemborosan gerak kerja. Rak pasok harus diletakkan

dekat operator sehingga ia dapat mengambilnya satu demi satu dan

memprosesnya langsung di mesin jahitnya.

5. Pemborosan pada pemrosesan

Kadang-kadang teknologi yang kurang tepat atau rancangan produk yang

kurang baik berakibat pada pemborosan yang terjadi pada pemrosesan.

Langkah mesin tanpa beban yang terlampau panjang atau langkah kempa yang

tidak efektif hingga pengerjaan penghalusan pada sudut-sudut benda kerja

merupakan contoh dari pemborosan pada pemrosesan yang dapat dihindari.

Pada setiap langkah dimana benda kerja atau gugus informasi dikerjakan,

terjadi penambahan nilai terhadapnya dan proses berikutnya. Pemrosesan

16

dalam hal ini adalah perlakuan mengubah produk atau informasi tadi.

Penghapusan pemborosan pada pemrosesan sering dapat dicapai dengan

pemikiran akal sehat dan berbiaya rendah. Pemborosan pada pemrosesan

dapat dihindari dengan menggabungkan tugas operasi. Misalnya, pada sebuah

pabrik telepon, gagang telepon dan kotak telepon dirakit masing-masing

dijalur perakitan yang berbeda untuk kemudian digabungkan pada jalur rakit

utama. Untuk melindungi agar jangan sampai terjadi cacat/ goresan pada

permukaan gagang telepon maupun kotak dalam transportasi ke jalur rakit

utama, keduanya dibungkus dengan kantong plastik. Setelah jalur rakit gagang

telepon dan kotak telepon dipadukan langsung bermuara pada jalur rakit

utama, maka operasi membungkus dengan kantong plastik itu dapat

dihapuskan.

Pemborosan pada pemrosesan pada banyak kasus umumnya diakibatkan

karena kegagalan melakukan sinkronisasi proses. Operator seringkali

melakukan pekerjaannya pada bidang tertentu lebih teliti dari yang disyaratkan

(seperti menghaluskan benda kerja sampai super halus). Itu juga merupakan

contoh lain dari pemborosan pada pemrosesan.

6. Pemborosan waktu tunggu/penundaan

Pemborosan waktu tunggu terjadi bila tangan operator kedapatan menganggur

(tak berfungsi apapun) atau saat operator menunda kerja sebagai teknik

mengatasi berbagai keadaan, seperti jalur kerja yang tak seimbang, komponen

yang belum tersedia, atau gangguan mesin. Jenis pemborosan ini mudah

dikenali. Kita dapat pula mengamati operator jaga yang hanya berfungsi

17

mengawasi mesin selagi mesin bekerja menghasilkan nilai tambah, ini juga

termasuk dalam pemborosan waktu tunggu. Hal ini lebih sulit dikenali sebagai

pemborosan pada waktu tunggu, karena seolah wajar saja terjadi di saat mesin

memproses benda kerja atau dijalur rakit. Meski tampaknya operator bekerja

keras, sejumlah besar pemborosan dapat terjadi dalam kegiatan mereka

tersebut, meskipun dalam hitungan menit atau detik, namun akumulasinya

cukup berarti. Operator yang menunggu benda kerja berikut tiba atau

menunggu mesin menyelesaikan langkah kerjanya, pada saat ini operator

hanya mengawasi mesin saja tanpa memberikan nilai tambah.

7. Pemborosan pada transportasi

Trasnpor adalah kegiatan penting dalam operasi, namun sesungguhnya

memindahkan material maupun benda kerja, sama sekali tidak menciptakan

nilai tambah pada barang tersebut. Lebih buruk lagi, kerusakan bahkan dapat

terjadi dalam transpor. Dua proses yang saling terpisah membutuhkan

transportasi. Guna menghapuskan pemborosan ini, proses-proses yang saling

terpisah, seringkali disebut sebagai “pulau terpencil”, harus dipadukan ke

dalam jalur rakit utama selama hal itu dimungkinkan. Bersama dengan

persediaan berlebih dan waktu tunggu yang tak perlu, pemborosan pada

transportasi sangat menonjol sebagai salah satu bentuk pemborosan.

2.1.3. Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

VALSAT adalah alat yang berfungsi untuk memilih alat dari pemetaan

aliran proses yang nantinya akan digunakan sebagai pedoman dalam

mengidentifikasi waste (pemborosan). VALSAT merupakan tools yang tepat

18

untuk memetakan secara detail waste pada aliran nilai yang fokus pada value

adding process dan non – value adding process. VALSAT yang dikembangkan

oleh Hines dan Rich (1997) untuk mempermudah pemahaman terhadap value

stream yang ada dan mempermudah untuk membuat perbaikan berkenaan dengan

waste yang terdapat dalam value stream. VALSAT merupakan pembobotan

waste-waste, kemudian dari pembobotan tersebut dilakukan pemilihan terhadap

tool dengan menggunakan matrik. Alasan yang mendasari pengumpulan dan

penggunaan serangkaian tool ini adalah untuk membantu para peneliti atau para

praktisi dalam mengidentifikasikan waste pada individual value stream dan

mendapatkan jalan yang tepat untuk menghilangkannya. VALSAT terdiri dari

beberapa langkah sederhana yaitu (Zendy, 2011):

1. Kuesioner

Sebelum pemilihan tool, langkah pertama yaitu melakukan penyebaran

kuesioner. Kuesioner digunakan untuk mendapatkan ranking dan rata-rata waste

(pemborosan) yang paling berurutan.

Tabel kuesioner dapat dilihat pada tabel 2.1 dibawah ini:

Tabel 2.1

Kuesioner

No Tipe Waste (Pemborosan Skor

1 Produksi berlebihan (over production)

2 Menunggu (waiting)

3 Transportasi (transportation)

4 Proses yang tidak tepat (unnecessary processing)

5

Persediaan yang tidak perlu (unnecessary

inventory)

6 Gerakan yang tidak perlu (unnecessary motion)

7 Kecacatan (defect)

Sumber: (Waluyo, 2010)

19

Keterangan: 5 = Sering sekali terjadi (1 hari sekali)

4 = Sering terjadi (2 hari sekali)

3 = Hampir sering terjadi (4 hari sekali)

2 = Kadang terjadi (1 minggu sekali)

1 = Hampir kadang terjadi (1 bulan sekali)

0 = Sama sekali tidak terjadi

2. Pemilihan tool yang mempunyai bobot paling besar

Berikut ini adalah tools yang digunakan pada VALSAT yang akan

ditunjukkan pada tabel 2.2 dibawah ini:

Tabel 2.2

Value Stream Analysis Tools

waste/structure

process

activity

mapping

supply

chain

response

matrix

production

variety

funnel

quality

filter

mapping

demand

amplification

mapping

decision

point

analysis

phisical

structure

kelebihan produksi L M

L M M

waktu tunggu H H L

M M

transportasi yang berlebihan H

L

proses yang tidak tepat H

M L

L

persediaan yang tidak penting M H M

H M L

gerakan yang tidak berguna H L

Cacat L H

Sumber: (Vanany, 2005)

Catatan:

H : High correlation and usefulness : 9

M : Medium correlation and usefulness : 3

L : Low correlation and usefulness : 1

Selanjutnya akan dilakukan pemilihan pemetaan yang tepat dalam value

stream dengan menggunakan value stream analysis tools (VALSAT). Cara

perhitungannya adalah hasil dari rata-rata waste dikalikan dengan besar

20

pembobotan yang terdapat pada tabel value stream analysis tools. Dari ketujuh

tool tersebut akan digunakan untuk memahami kondisi yang terjadi di lantai

produksi, penggunaan tool tersebut dilakukan dengan melakukan pemilihan

menggunakan matrik. Untuk langkah penting dalam pemilihan tool yang sesuai

dengan kondisi yang bersangkutan antara lain melakukan pembobotan terhadap

waste. Pembobotan ini merupakan hal yang sangat penting sekali karena dengan

pembobotan waste yang sempurna maka tool yang akan datang juga tepat

sehingga mudah dalam melakukan usulan perbaikan. Untuk lebih jelasnya berikut

detail dari ketujuh tools yang dikemukakan oleh Hines dan Rich (1997) dalam

VALSAT (Vanany, 2005):

a. Process Activity Mapping

Alat ini sering digunakan oleh ahli teknik industri untuk

memetakan keseluruhan aktivitas secara detail guna mengeliminasi waste,

ketidakkonsistenan, dan keirasionalan di tempat kerja sehingga tujuan

meningkatkan kualitas produk dan memudahkan layanan, mempercepat

proses dan mereduksi biaya diharapkan dapat terwujud.

Process activity mapping akan memberikan gambaran aliran fisik

dan informasi, waktu yang diperlukan untuk setiap aktivitas, jarak yang

ditempuh dan tingkat persediaan produk dalam setiap tahap produksi.

Kemudahan identifikasi aktivitas terjadi karena adanya penggolongan

aktivitas menjadi lima jenis yaitu operasi, transportasi, inspeksi, delay, dan

penyimpanan. Operasi dan inspeksi adalah aktivitas yang bernilai tambah.

Sedangkan transportasi dan penyimpanan berjenis penting tetapi tidak

21

bernilai tambah. Adapun delay adalah aktivitas yang dihindari untuk

terjadi sehingga merupakan aktivitas berjenis tidak bernilai tambah.

Process activity mapping terdiri dari beberapa langkah sederhana yaitu:

1) Dilakukan analisa awal untuk setiap proses yang ada

2) Mengidentifikasi waste yang ada

3) Mempertimbangkan proses yang dapat dirubah agar urutan proses bisa

lebih efisien

4) Mempertimbangkan pola aliran yang lebih baik

5) Mempertimbangkan segala sesuatu untuk setiap aliran proses yang

benar-benar penting saja.

Contoh Process Activity Mapping dapat dilihat pada tabel 2.3

dibawah ini:

Tabel 2.3

Contoh Process Activity Mapping

22

Keterangan:

VA : Value Added (aktivitas yang bernilai tambah)

NVA : Non Value Added (aktivitas yang tidak bernilai tambah)

NNVA : Necessary but non value added (aktivitas yang tidak bernilai

tambah tetapi dibutuhkan

b. Supply Chain Response Matrix

Asal alat ini dari teknik pada penempatan waktu dan gerakan

logistik. Banyak pakar menerapkan alat ini diantaranya: New (1993) dan

Forza (1993) untuk mengatur aliran rantai pasok di industri tekstil,

Beesley (1994) pada industry otomatif, ruang angkasa (aerospace), dan

konstruksi, dan Jessop dan Jones (1995) dalam industri elektronik,

makanan, pakaian, dan otomotif. Alat ini memberikan gambaran kondisi

lead time untuk setiap proses dan jumlah persediaan.

Dengan alat ini, pemantauan terjadinya peningkatan atau

penurunan lead time (waktu distribusi) dan jumlah persediaan pada tiap

area aliran rantai pasok dapat dilakukan. Adanya pemetaan tersebut akan

lebih memudahkan manajer distribusi untuk mengetahui pada area mana

aliran distribusi dapat direduksi lead time-nya dan dikurangi jumlah

persediaannya.

23

Contoh Supply Chain Response Matrix dapat dilihat pada gambar

2.1 dibawah ini:

Gambar 2.1 Contoh Supply Chain Response Matrix

c. Production Variety Funnel

Production variety funnel merupakan alat yang berasal dari disiplin

ilmu manajamen operasi dan telah pernah diaplikasikan oleh New (1993)

pada industri tekstil. Metode ini berguna untuk mengetahui pada area

mana terjadi bottleneck dari input bahan baku, proses produksi sampai

pengiriman ke konsumen. Ada beberapa karakteristik yang berhasil

dirumuskan karena adanya perbedaan proses produksi di industry dengan

production variety funnel. Jenis pabrik “I” adalah jenis pabrik yang

produksinya cenderung tidak berubah dari item produk yang beragam

seperti industri kimia. Jenis pabrik “V” adalah jenis pabrik yang jumlah

bahan bakunya terbatas akan tetapi variasi produknya banyak, seperti

industri tekstil dan metal. Jenis pabrik “A” bertolak belakang dengan jenis

pabrik “V”, dimana jenis bahan bakunya banyak akan tetapi produk

24

jadinya relatif terbatas seperti industri pesawat terbang. Adapun jenis

pabrik “T” berkarakteristik produk jadinya relatif beragam dari jumlah

komponen yang terbatas, seperti industri elektronik dan rumah tangga.

Contoh Production Variety Funnel dapat dilihat pada gambar 2.2 dibawah

ini:

Gambar 2.2 Contoh Production Variety Funnel

d. Quality Filter Mapping

Pendekatan quality filter mapping adalah alat baru yang di desain

untuk mengidentifikasi masalah kualitas pada area aliran rantai pasok

perusahaan. Hasil identifikasi menunjukkan adanya 3 jenis defect dari

kualitas yaitu:

1) Produk defect

2) Scrap defect

3) Service defect

Product defect merupakan cacat fisik produk yang tidak berhasil

diseleksi pada saat proses inspeksi sehingga lolos ke konsumen. Scrap

defect merupakan cacat yang berhasil diseleksi pada saat proses inspeksi.

Sedangkan service defect merupakan masalah yang ditemukan oleh

konsumen pada saat pemakaian produk akan tetapi tidak secara langsung

25

berhubungan dengan produk yang dihasilkan tetapi lebih kepada

pelayanan yang diberikan dari perusahaan. Contoh Quality Filter Mapping

dapat dilihat pada gambar 2.3 dibawah ini:

Gambar 2.3 Contoh Quality Filter Mapping

e. Demand Amplification Mapping

Demand amplification mapping adalah alat yang sering digunakan

pada disiplin ilmu sistem dinamik yang diciptakan oleh Forester (1958)

dan Burbidge (1984). Hasil penelitian Burbidge (1984) menunjukkan

bahwa jika permintaan dikirim dari serangkaian persediaan yang dimiliki

menggunakan pengendalian stock order, akan memperlihatkan adanya

amplifikasi dari variasi permintaan akan meningkat untuk setiap transfer.

Hal ini menunjukkan bahwa pengaturan persediaan sangat penting dalam

mengantisipasi adanya perubahan permintaan. Alat ini dapat digunakan

sebagai dasar pengambilan keputusan dan analisis kedepan untuk

meredesain konfigurasi aliran nilai, mengatur fluktuasi permintaan

sehingga permintaan yang ada dapat dikendalikan.

26

Contoh Demand Amplification Mapping dapat dilihat pada gambar

2.4 dibawah ini:

Gambar 2.4 Contoh Demand Amplification Mapping

f. Decision Point Analysis

Alat decision point analysis ini sering digunakan pada pabrik yang

berkarakteristik produk jadinya relative beragam dari jumlah komponen

yang terbatas, seperti industri elektronik dan rumah tangga. Akan tetapi

pada perkembangannya juga digunakan pada industi lain. Titik keputusan

adalah titik dimana tarikan permintaan aktual memberikan cara untuk

mendorong adanya peramalan. Adanya informasi titik keputusan akan

berguna untuk mengerti dimana terjadinya kekeliruan penentuan titik

keputusan.

Ada 2 alasan penting mengapa alat ini digunakan. Pertama, untuk

jangka pendek, informasi yang ada memungkinkan memprediksi proses

27

yang beroperasi baik dari hilir maupun hulu dari titik keputusan yang ada.

Kedua, untuk kepentingan jangka panjang, informasi yang ada digunakan

untuk mendesain skenario untuk memperlihatkan operasi dari aliran nilai

jika titik keputusan tersebut berubah. Harapannya akan memberikan desain

skenario yang lebih baik disbanding desain sebelumnya. Contoh gambar

Decision Point Analisys dapat dilihat pada gambar 2.5 dibawah ini:

Gambar 2.5 Contoh Decision Point Analisys

g. Phisical Structure

Alat ini merupakan alat baru yang berguna mengetahui fakta apa

yang terjadi pada aliran rantai pasok secara keseluruhan dan mengetahui

level dari industrinya. Adanya pengetahuan dari alat ini, akan sangat

berguna mengapresiasikan seperti apa industri kita sekarang, mengerti

bagaimana perusahaan beroperasi, dan dapat memperlihatkan secara

langsung pada area mana perlu perhatian khusus untuk dikembangkan.

Ada 2 bagian pada alat ini yaitu struktur volume dan struktur biaya.

Pada bagian diagram pertama menunjukkan struktur industrinya antara

area pemasok dan distribusi dengan variasi yang bertingkat. Bagian

diagram pemetaan kedua dari industri menggambarkan biaya yang

28

dikeluarkan perusahaan dari biaya bahan baku sampai dengan perakitan.

Pada diagram ini juga memiliki hubungan langsung dengan proses-proses

yang terjadi di perusahaan yang berkarakteristik value-adding. Contoh

Phisical Structure dapat dilihat pada gambar 2.6 dibawah ini:

Gambar 2.6 Contoh Phisical Structure

3. Diagram sebab akibat

Diagram sebab-akibat dikembangkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa pada tahun

1943, sehingga sering disebut dengan diagram Ishikawa. Diagram sebab-akibat

menggambarkan garis dan simbol-simbol yang menunjukkan hubungan antara

akibat dan penyebab suatu masalah. Diagram tersebut memang digunakan untuk

mengetahui akibat dari suatu masalah untuk selanjutnya diambil tindakan

perbaikan. Dari akibat tersebut kemudian dicari beberapa kemungkinan

penyebabnya (Ariani, 2014).

29

Contoh diagram sebab akibat dapat dilihat pada gambar 2.7 dibawah ini:

Gambar 2.7 Contoh Diagram Sebab Akibat

2.1.4 Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

FMEA adalah suatu cara dimana suatu bagian atau suatu proses yang

mungkin gagal memenuhi suatu spesifikasi, menciptakan cacat atau

ketidaksesuaian, dan dampaknya pada pelanggan bila mode kegagalan itu tidak

dicegah atau dikoreksi. FMEA biasanya dilakukan selama tahap konseptual dan

tahap awal desain dari sistem dengan tujuan untuk meyakinkan bahwa semua

kemungkinan kegagalan telah dipertimbangkan dan usaha yang tepat untuk

mengatasinya telah dibuat untuk meminimasi semua kegagalan-kegagalan yang

potensial (Kholil, dkk, 2016).

FMEA digunakan sebagai titik evaluasi tingkat kehandalan untuk

menentukan efek dari kegagalan sistem. Kegagalan digolongkan berdasarkan

dampaknya pada kesuksesan suatu misi dan keselamatan anggota atau peralatan.

Konsep FMEA ini berubah ketika diterapkan pada kondisi manufaktur modern

yang memproduksi produk-produk konsumsi. Pada produsen dari produk-produk

konsumsi tersebut kemudian menetapkan beberapa prioritas baru, termasuk

kepuasan dan keselamatan konsumen (Zendy, 2011).

30

Dalam FMEA terdapat beberapa hal yang berpengaruh, antara lain (Kholil,

dkk, 2016):

1. Severity, merupakan skala yang memeringkatkan severity dari efek-efek yang

potensial dari kegagalan.

Penjelasan untuk skala peringkat severity dapat dilihat pada tabel 2.4 dibawah

ini:

Tabel 2.4

Skala Peringkat Severity

Rangking Severity Deskripsi

10 Berbahaya tanpa peringatan Kegagalan sistem yang

menghasilkan efek sangat

berbahaya

9 Berbahaya dengan peringatan Kegagalan sistem yang

menghasilkan efek berbahaya

8 Sangat tinggi Sistem tidak beroperasi

7 Tinggi Sistem beroperasi tetapi tidak

dapat dijalankan secara penuh

6 Sedang Sistem beroperasi dan aman tetapi

mengalami penurunan performa

sehingga mempengaruhi output

5 Rendah Mengalami penurunan kinerja

secara bertahap

4 Sangat rendah Efek yang kecil pada performa

system

3 Kecil Sedikit berpengaruh pada kinerja

mesin

2 Sangat kecil Efek yang diabaikan pada kinerja

system

1 Tidak ada efek Tidak ada efek

Sumber: (Firdaus, dkk, 2015)

2. Occurance, merupakan skala yang memeringkatkan kemungkinan dari

kegagalan akan muncul.

31

Penjelasan untuk skala occurance dapat dilihat pada tabel 2.5 dibawah ini:

Tabel 2.5

Skala Peringkat Occurance

Ranking Occurrence Deskripsi

9-10 Sangat tinggi Sering gagal

7-8 Tinggi Kegagalan yang berulang

4-6 Sedang Jarang terjadi kegagalan

2-3 Rendah Sangat kecil terjadi kegagalan

1 Tidak ada efek Hampir tidak ada kegagalan


3. Detection, merupakan skala yang memeringkatkan kemungkinan dari masalah

akan dideteksi sebelum sampai ke tangan pengguna akhir atau konsumen.

Penjelasan untuk skala detection dapat dilihat pada tabel 2.6 dibawah ini:

Tabel 2.6

Skala Peringkat Detection

Rangking Detection Deskripsi

10 Tidak pasti

Pengecekan akan selalu tidak

mampu untuk mendeteksi

penyebab potensial atau

mekanisme kegagalan dan mode

kegagalan

9 Sangat kecil

Pengecekan memiliki

kemungkinan “very remote”

untuk mampu mendeteksi



kegagalan

8 Kecil

Pengecekan memiliki “remote”

untuk mampu mendeteksi



kegagalan

7 Sangat rendah Pengecekan memiliki

kemungkinan sangat rendah untuk

32

mampu mendeteksi penyebab

potensial kegagalan dan mode

kegagalan

6 Rendah

Pengecekan memiliki

kemungkinan rendah untuk

mampu mendeteksi penyebab

potensial atau mekanisme

kegagalan dan mode kegagalan

5 Sedang

Pengecekan memiliki

kemungkinan “moderate” untuk

mendeteksi penyebab potensial

atau mekanisme kegagalan dan

mode kegagalan

4 Menengah ke atas

Pengecekan memiliki

kemungkinan “moderately high”

untuk mendeteksi penyebab

potensial atau mekanisme

kegagalan dan mode kegagalan

3 Tinggi

Pengecekan memiliki

kemungkinan tinggi untuk



mode kegagalan

2 Sangat tinggi

Pengecekan memiliki

kemungkinan sangat tinggi untuk



mode kegagalan

1 Hampir pasti

Pengecekan akan selalu



mode kegagalan


Setelah pemberian rating dilakukan, nilai RPN dari setiap penyebab kegagalan

dihitung dengan rumus:

RPN = severity x occurance x detection

33

Tahapan FMEA diantaranya adalah sebagai berikut (Kholil, dkk, 2016):

1. Mengidentifikasi potensi failure mode proses produksi.

2. Mengidentifikasi potensi efek kegagalan produksi.

3. Mengidentifikasi penyebab-penyebab kegagalan proses produksi.

4. Mengidentifikasi mode deteksi proses produksi.

5. Menentukan rating terhadap severity, occurrence, detection, dan RPN proses

produksi

6. Memberikan rekomendasi tindakan untuk mengurangi tingkat resiko

kegagalan.

Contoh Failure Mode Effect and Analysis (FMEA) dapat dilihat pada tabel

2.7 dibawah ini:

Tabel 2.7

Contoh Failure Mode Effect and Analysis (FMEA)

34

2.2 Kerangka Konseptual

Adapun kerangka konseptual pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Gambar 2.8 Kerangka konseptual

Masukan/input dalam penelitian ini adalah kuesioner, waktu proses

produksi, jumlah tenaga kerja, dan urutan proses produksi. Input tersebut akan

diproses dengan tool VALSAT dengan beberapa langkah, yang pertama

menyebarkan kuesioner, yang kedua pemilihan tool yang mempunyai bobot

paling besar, dan yang terakhir yaitu diagram sebab akibat. Proses yang kedua

menggunakan FMEA dengan beberapa langkah, yang pertama mengidentifikasi

potensi failure mode proses produksi, yang kedua mengidentifikasi potensi efek

1. Kuesioner

2. Waktu proses

produksi

3. Jumlah tenaga

kerja

4. Urutan proses

produksi

Input Proses

1. VALSAT

a. Kuesioner

b. Pemilihan

tool

c. Perhitungan

tool yang

dipilih

d. Diagram

sebab akibat

2. FMEA

a. Failure

mode

b. Efek

kegagalan

c. Penyebab

kegagalan

d. Mode

deteksi

e. Severity,

occurrence,

detection,

RPN

Output

1. Penyebab

terjadinya

waste

2. Usulan

perbaikan

untuk

mengurangi

waste.

35

kegagalan produksi, yang ketiga mengidentifikasi penyebab-penyebab kegagalan

produksi, yang keempat mengidentifikasi mode deteksi proses produksi, dan yang

terakhir menentukan rating terhadap severity, occurrence, detection, dan RPN

proses produksi. Outputnya adalah adalah penyebab terjadinya waste dan usulan

perbaikan untuk mengurangi waste.

36

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Dalam melaksanakan suatu penelitian terdapat beberapa tahapan yang

digunakan sebagai acuan untuk memperlihatkan bagaimana jalannya proses

penelitian. Metodologi penelitian menjabarkan tahapan-tahapan yang harus

dilaksanakan agar penelitian dapat dilakukan secara efektif dan terarah. Urutan

tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan dapat dijelaskan pada sub-sub bab

berikut:

3.1 Jenis Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif atau dengan

pendekatan deskriptif untuk mendapat gambaran langsung tentang semua situasi

yang terjadi di lapangan khususnya dalam hal ini sesuai penelitian yang akan

dilaksanakan. Metode penelitian kualitatif sebagai prosedur penelitian yang

menghasilkan data deskriptif berupa kata-kata tertulis atau lisan dari orang-orang

dan perilaku yang dapat diamati (Mantiri, dkk, 2017).

3.2 Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian ini penulis lakukan pada PT. Djambi Waras Jujuhan Jln. Lintas

Sumatera KM 54 Desa Sirih Sekapur Kecamatan Jujuhan, Kabupaten Muaro

Bungo Provinsi Jambi. Penelitian akan dilaksanakan pada bulan Mei 2018.

37

3.3 Variabel Penelitian

Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang akan menjadi objek

pengamatan penelitian. Yang menjadi variabel penelitian yaitu penyebab

terjadinya waste dan usulan perbaikan untuk mengurangi waste pada lantai

produksi.

3.4 Data dan Sumber Data

3.4.1 Data

Pengumpulan data pada penelitian ini yaitu menggunakan data primer dan

sekunder.

1. Data primer

Data primer adalah data yang diperoleh dengan menyebar kuesioner.

2. Data sekunder

Adapun data sekunder yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah

sebagai berikut:

1. Waktu proses produksi.

2. Jumlah tenaga kerja.

3. Urutan proses produksi.

3.4.2 Sumber data

Adapun sumber data yang didapatkan untuk penelitian ini adalah:

1. Penelitian kepustakaan (library research), yaitu penelitian yang dilakukan

dengan cara mempelajari dan mengumpulkan bahan-bahan kepustakaan dan

literatur-literatur yang ada kaitannya dengan proposal tugas akhir ini.

38

2. Penelitian lapangan (field research), yaitu penelitian yang dilakukan dengan

teknik wawancara. Teknik wawancara yaitu teknik penelitian yang dilakukan

dengan mengadakan wawancara atau tanya jawab dengan penanggung jawab

masing-masing stasiun kerja.

3.5 Teknik Pengolahan dan Analisa Data

Untuk mencapai tujuan penelitian maka penulis menggunakan pendekatan

lean manufacturing untuk mengetahui penyebab terjadinya waste dan

memberikan usulan perbaikan untuk mengurangi terjadinya waste pada lantai

produksi.

Langkah-langkah untuk mencapai tujuan tersebut adalah:

3.5.1 Penyebab Terjadinya Waste Menggunakan VALSAT

Adapun langkah untuk mencapai tujuan tersebut adalah:

1. Penyebaran kuesioner

Untuk mendapatkan data mengenai jenis waste (pemborosan) apa saja yang

sering terjadi di setiap proses produksi dengan memberikan kuesioner kepada

penanggung jawab setiap stasiun kerja. Pilihan jawaban responden disusun

berdasarkan rangking dengan skor sebagai berikut:

a. 5 = sering sekali terjadi (1 hari sekali)

b. 4 = sering terjadi (2 hari sekali)

c. 3 = hampir sering terjadi (4 hari sekali)

d. 2 = kadang terjadi (1 minggu sekali)

e. 1 = hampir kadang terjadi (1 bulan sekali)

f. 0 = sama sekali tidak pernah terjadi

39

2. Pemilihan tool yang mempunyai bobot paling besar

VALSAT adalah tools yang digunakan untuk pembobotan waste untuk

diketahui mana bobot waste yang sering terjadi di perusahaan. Rumus untuk

VALSAT yaitu:

Tabel 3.1


waste/structure

process

activity

mapping

supply

chain

response

matrix

production

variety

funnel

quality

filter

mapping

demand

amplification

mapping

decision

point

analysis

phisical

structure


L M M

waktu tunggu H H L

M M


L


M L

L


H M L


Cacat L H

Sumber: (Vanany, 2005)

Catatan:

H : High correlation and usefulness : 9

M : Medium correlation and usefulness : 3

L : Low correlation and usefulness : 1

Pengolahan data dengan VALSAT merupakan sebuah pendekatan yang

digunakan dengan melakukan pembobotan waste-waste, dari hasil

pembobotan kuesioner yang didapatkan dihitung rata-ratanya dan dikalikan

dengan besar pembobotan yang terdapat pada tabel VALSAT.

3. Perhitungan tool yang dipilih

40


Digunakan untuk mengidentifikasi penyebab-penyebab dari setiap waste yang

ada pada seluruh proses produksi sehingga mempermudah dalam perbaikan

dari proses produksi crumb rubber.

3.5.2 Usulan Perbaikan Menggunakan FMEA

Adapun langkah-langkah untuk mencapai tujuan tersebut yaiu:

7. Mengidentifikasi potensi failure mode proses produksi.

Failure mode didapatkan dari hasil kuesioner yang sudah diisi oleh responden.

Sehingga waste yang sudah teridentifikasi akan menjadi failure mode.

8. Mengidentifikasi potensi efek kegagalan produksi.

Mengidentifikasi potensi efek kegagalan dari failure mode maka dilakukan

wawancara.

9. Mengidentifikasi penyebab-penyebab kegagalan produksi.

Mengidentifikasi penyebab-penyebab kegagalan produksi didapatkan dari

diagram sebab akibat yang sudah diidentifikasi pada VALSAT.

10. Mengidentifikasi mode deteksi proses produksi.

Mengidentifikasi mode deteksi proses produksi didapatkan dari tempat

kegagalan-kegagalan itu terjadi.


produksi.

41

Skala peringkat severity dapat dilihat pada tabel 3.2 dibawah ini:

Tabel 3.2

Skala Peringkat Severity

Rangking Severity Deskripsi

10 Berbahaya tanpa peringatan

Waste pada kegiatan produksi

yang menghasilkan efek sangat

berbahaya atau fatal

9 Berbahaya dengan peringatan

Waste pada kegiatan produksi

yang menghasilkan efek

berbahaya

8 Sangat tinggi Kegiatan produksi tidak

beroperasi

7 Tinggi

kegiatan produksi beroperasi

tetapi tidak dapat dijalankan

secara penuh

6 Sedang

kegiatan produksi beroperasi dan

aman tetapi mengalami penurunan

performa sehingga mempengaruhi

output

5 Rendah Mengalami penurunan kinerja

secara bertahap

4 Sangat rendah Efek yang kecil pada performa

kegiatan produksi

3 Kecil Sedikit berpengaruh pada kinerja

mesin

2 Sangat kecil Efek yang diabaikan pada kinerja

kegiatan produksi

1 Tidak ada efek Tidak ada efek

42

Skala peringkat occurrence dapat dilihat pada tabel 3.3 dibawah ini:

Tabel 3.3

Skala Peringkat Occurrence

Ranking Occurence Deskripsi

9-10 Sangat tinggi Sering terjadi waste pada kegiatan

produksi

7-8 Tinggi Waste yang berulang

4-6 Sedang Jarang terjadi waste pada kegiatan

produksi

2-3 rendah Sangat kecil terjadi waste

1 Tidak ada efek Hampir tidak ada waste

Skala peringkat detection dapat dilihat pada tabel 3.4 dibawah ini:

Tabel 3.4

Skala Peringkat Detection

Rangking Detection Deskripsi

10 Tidak pasti Pengecekan akan selalu tidak

mampu untuk mendeteksi waste

9 Sangat kecil

Pengecekan memiliki

kemungkinan “very remote”

untuk mampu mendeteksi waste

8 Kecil Pengecekan memiliki “remote”

untuk mampu mendeteksi waste

7 Sangat rendah

Pengecekan memiliki

kemungkinan sangat rendah untuk

mampu mendeteksi waste

6 Rendah

Pengecekan memiliki

kemungkinan rendah untuk

mampu mendeteksi waste

5 Sedang Pengecekan memiliki

kemungkinan “moderate” untuk

43

mendeteksi waste

4 Menengah ke atas

Pengecekan memiliki

kemungkinan “moderately high”

untuk mendeteksi waste

3 Tinggi

Pengecekan memiliki

kemungkinan tinggi untuk

mendeteksi waste

2 Sangat tinggi

Pengecekan memiliki

kemungkinan sangat tinggi untuk

mendeteksi waste

1 Hampir pasti Pengecekan akan selalu

mendeteksi waste

12. Memberikan rekomendasi tindakan untuk mengurangi tingkat resiko

kegagalan.

3.6 Kerangka Metodologi

Langkah-langkah yang dilakukan penulis dalam melakukan penelitian ini

dapat dilihat di bawah ini:

Start

Studi Lapangan Studi Literatur

Identifikasi Masalah:

1. Ditemukan adanya waste berupa defect, waiting, dan transportasion.

2. Pengaturan suhu pada proses pemasakan dalam dryer tidak tepat

3. Pekerja kurang teliti dalam pengambilan kotoran yang ada pada bahan baku.

4. Pekerja bagian penimbangan menunggu bahan baku dibongkar.

5. Bahan baku menunggu untuk dibawa kegudang.

6. Pekerja pada stasiun kerja pengepresan menunggu cake yang masih dimasak di

dalam driyer.

7. Loader memindahkan bahan baku sebanyak dua kali.

A

44

Gambar 3.1 Kerangka Metodologi

Rumusan Masalah:

Berdasarkan identifikasi masalah, maka dapat dirumuskan rumusan

masalah yaitu:

1. Apa saja penyebab terjadinya pemborosan (waste) pada lantai produksi?

2. Bagaimana usulan perbaikan untuk mengurangi terjadinya pemborosan

(waste) pada lantai produksi?

Pengolahan Data:

1. Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

a. Kuesioner

b. Pemilihan tool

c. Perhitungan tool yang dipilih

d. Diagram sebab akibat

2. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

a. Failure mode

b. Efek kegagalan

c. Penyebab kegagalan

d. Mode deteksi

e. Severity, occurrence, detection, dan RPN

Pengumpulan Data:

5. Kuesioner

6. Waktu proses produksi

7. Jumlah tenaga kerja

8. Urutan proses produksi

A

Analisis Hasil Pengolahan Data

Kesimpulan dan Saran

Finish

Batasan Masalah:

Penulis melakukan pembatasan masalah yaitu waste yang diteliti adalah

defect, waiting, dan, transportasion.

45

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengumpulan Data

Data yang diperlukan untuk melakukan pengolahan data adalah data

kuesioner, urutan proses produksi, waktu proses produksi, dan jumlah tenaga

kerja dengan urutan sebagai berikut:

1. Kuesioner

Kuesioner digunakan hanya untuk mempermudah mengidentifikasi

pemborosan (waste) yang ada pada area produksi dengan jenis-jenis pemborosan

menunggu (waiting), transportasi (transportation), dan kecacatan (defect).

Kuesioner dapat dilihat pada lampiran A.

2. Urutan Proses Produksi, Waktu Proses Produksi, dan Jumlah Tenaga Kerja

Data urutan proses produksi, waktu proses produksi, dan jumlah tenaga

kerja dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini:

Tabel 4.1

Urutan Proses Produksi, Waktu Proses Produksi, dan Jumlah Tenaga Kerja

No Aktivitas Mesin/Alat Jarak

(m)

Waktu

(menit)

Jumlah

TK

1 Kedatangan bahan baku Truk 5 2

2 Persiapan truk dibongkar -

2 1

3 Bahan baku dibongkar Gancu

10 2

4 Menunggu bahan baku dibongkar -

10 3

5 Bahan baku ditimbang Timbangan

2 6

6

Bahan baku menunggu untuk dibawa ke

gudang -

3

7 Bahan baku dibawa ke gudang Forklift 120 10 1

46

8 Membawa bahan baku ke mesin Breaker Loader 10 18 1

9 Pengambilan kotoran pada bahan baku -

10 2

10 Bahan baku dicuci Mixing tank

5

11 Bahan baku digiling menjadi blanket Creeper

30 5

12 Blanket direndam Bak perendam

5

13 Blanket dikeringkan Fan

7

14 Blanket digulung Roller

8 4

15 Membawa blanket ke penimbangan Roll penghantar 3 4 1

16 Blanket ditimbang Timbangan

2 1

17

Membawa blanket ke kamar gantung

blanket Lift 6 3 1

18 Blanket dijemur -

21600 6

19 Blanket diturunkan -

10 6

20 Blanket digiling menjadi remahan Shreeder

12 2

21 Remahan dimasukkan kedalam trolly Gancu cakar

10 2

22

Remahan menunggu untuk

dimasak/dikeringkan -

5

23

Trolly yang sudah diisi dibawa ke mesin

Driyer Roll penghantar 2 1 1

24 Cake dimasak/dikeringkan Driyer

240 2

25

Menunggu cake yang masih dimasak/

dikeringkan -

240

26 Cake dibawa ke mesin pendingin Roll penghantar 2 1 1

27 Cake didinginkan Fan

10

28 Mencabut cake dari trolly -

5 4

29 Cake ditimbang Timbangan

25 4

30 Cake di press menjadi bale Press

25 4

31 Pemeriksaan bale

Pisau,

Termometer

10 1

32 Penimbangan bale Timbangan

25 1

33 Pengepakan bale dengan plastic -

25 1

34

Pemeriksaan logam pada bale dengan

metal detector Metal detector

25 1

35 Bale dimasukkan ke dalam pallet -

30 1

36 Pallet dibawa ke gudang Forklift 10 18 1

47

4.2 Pengolahan Data

Untuk memperoleh tujuan penelitian dan output pada kerangka konseptual,

maka langkah-langkah untuk mencapai tujuan tersebut yaitu:

4.2.1 Penyebab Terjadinya Waste Menggunakan VALSAT

Adapun langkah untuk mencapai tujuan tersebut adalah:

1. Penyebaran kuesioner

Untuk membantu mengidentifikasi penyebab waste yang terjadi pada proses

produksi crumb rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan, peneliti membuat

kuesioner yang diberikan kepada penanggungjawab di setiap stasiun kerja.

Kuesioner ini berisi tentang daftar pertanyaan yang disusun dengan tujuan

untuk mengetahui bobot waste. Pilihan jawaban telah disertakan dalam

kuesioner dengan tujuan untuk memudahkan responden untuk memberikan

jawaban sesuai dengan keadaan di area produksi. Pilihan jawaban disusun

dengan sistem ranking, dimana untuk skor tertinggi adalah 5 (1 hari sekali), 4

(2 hari sekali), 3 (4 hari sekali), 2 (1 minggu sekali), 1 (1 bulan sekali), dan 0

(sama sekali tidak pernah terjadi). Contoh hasil kuesioner yang diisi dapat

dilihat pada Lampiran B.

Berikut adalah hasil kuesioner yang diisi oleh penanggung jawab stasiun kerja

bagian penerimaan bahan baku dapat dilihat pada tabel 4.2 dibawah ini:

Tabel 4.2

Hasil Kuesioner Bagian Penerimaan Bahan Baku

No Tipe Waste (Pemborosan Skor Rata-Rata


3.3

a. Bahan baku/produk setengah jadi menunggu

untuk diangkut 5

b. Pekerja menunggu proses sebelumnya 5

48

c. Mesin menunggu proses sebelumnya 0


0

a. Pemindahan bahan baku/produk setengah jadi

lebih dari 1 kali 0


3

a. Produk setengah jadi mengalami kecacatan 4

b. Produk cacat (defect) diproses ulang (rework) 2 Sumber: Pengolahan Data

Hasil kuesioner yang diisi oleh penanggung jawab stasiun kerja bagian

penyimpanan bokar dapat dilihat pada tabel 4.3 dibawah ini:

Tabel 4.3

Hasil Kuesioner Bagian Penyimpanan Bokar


Rata-

Rata


2 a. Bahan baku/produk setengah jadi menunggu

untuk diangkut 5




4


lebih dari 1 kali 4


3



Hasil kuesioner yang diisi oleh penanggung jawab stasiun kerja bagian milling

dapat dilihat pada tabel 4.4 dibawah ini:

Tabel 4.4

Hasil Kuesioner Bagian Milling


Rata-

Rata


2.3 a. Bahan baku/produk setengah jadi menunggu

untuk diangkut 1



49


0


lebih dari 1 kali 0


3


b. Produk cacat (defect) diproses ulang (rework) 2 Sumber: Pengolahan data


penjemuran dapat dilihat pada tabel 4.5 dibawah ini:

Tabel 4.5

Hasil Kuesioner Bagian Penjemuran


Rata-

Rata



untuk diangkut 3




0


lebih dari 1 kali 0


3




penurunan dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini:

Tabel 4.6

Hasil Kuesioner Bagian Penurunan


Rata-

Rata



untuk diangkut 1




0

50


lebih dari 1 kali 0


3




pengisian dapat dilihat pada tabel 4.7 dibawah ini:

Tabel 4.7

Hasil Kuesioner Bagian Pengisian


Rata-

Rata



untuk diangkut 1




0


lebih dari 1 kali 0


3




pengeringan/pemasakan dapat dilihat pada tabel 4.8 dibawah ini:

Tabel 4.8

Hasil Kuesioner Bagian Pengeringan/Pemasakan


Rata-

Rata



untuk diangkut 2




0

a. Pemindahan bahan baku/produk setengah jadi 0

51

lebih dari 1 kali

3

Kecacatan (defect)

3




pencabutan cake dapat dilihat pada tabel 4.9 dibawah ini:

Tabel 4.9

Hasil Kuesioner Bagian Pencabutan Cake


Rata-

Rata



untuk diangkut 0




0


lebih dari 1 kali 0


3




pengepresan dapat dilihat pada tabel 4.10 dibawah ini:

Tabel 4.10

Hasil Kuesioner Bagian Pengepresan


Rata-

Rata



untuk diangkut 0




0

a. Pemindahan bahan baku/produk setengah jadi 0

52

lebih dari 1 kali


3




pengemasan dapat dilihat pada tabel 4.11 dibawah ini:

Tabel 4.11

Hasil Kuesioner Bagian Pengemasan


Rata-

Rata


2 a. Bahan baku/produk setengah jadi menunggu

untuk diangkut 2




0


lebih dari 1 kali 0


3



Dari kuesioner yang telah diisi oleh penanggung jawab pada masing-

masing stasiun kerja, maka selanjutnya dilakukan perhitungan skor rata-rata

sebagai berikut:

1. Menunggu (waiting) =

=

=

= 2.36

53

2. Transportasi (transportation) =

=

=

= 0.4

3. Kecacatan (defect) =

=

=

= 3

Untuk mengetahui lebih jelas rekap hasil waste dapat dilihat pada tabel

4.12 dibawah ini:

Tabel 4.12

Rekap Hasil Waste dari Kuesioner

Sumber: Pengolahan Data

Berdasarkan hasil skor rata-rata waste diatas, defect (cacat) dengan skor

rata-rata 3 adalah jenis waste tertinggi dan transportation dengan skor rata-rata

0.4 adalah jenis waste yang terendah.

2. Pemilihan Tool yang Mempunyai Bobot Paling Besar

Setelah mengetahui peringkat dari waste yang terjadi di area produksi,

selanjutnya melakukan pemilihan tool. Pemilihan tool dilakukan untuk

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 Menunggu (Waiting ) 3.3 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2.36 2

2 Transportasi (Transportation ) 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0.4 3

3 Kecacatan (Defect ) 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1

RankingResponden Skor Rata-

RataNo Waste

54

memperoleh tool yang tepat yang dapat menggambarkan waste yang terjadi di

lantai produksi. Tool ini dipilih berdasarkan pada pemborosan yang terjadi di PT.

Djambi Waras Jujuhan. Dengan adanya gambaran yang menggunakan salah satu

tool dari value stream analysis ini diharapkan dapat mengidentifikasi secara detail

waste yang terjadi serta penyebab terjadinya waste tersebut.

Value stream analysis tools ini diperoleh dari hasil perkalian antara rata-

rata setiap jenis waste hasil identifikasi waste dengan nilai korelasi antara tools

dengan waste yang terjadi sehingga diperleh skor untuk setiap tools yang ada pada

VALSAT. Terdapat beberapa ketentuan untuk perhitungan VALSAT, yaitu untuk

waste yang mempunyai hubungan yang tinggi dikalikan 9, yang medium

dikalikan 3, dan yang rendah dikalikan 1. Sedangkan waste yang tidak dapat

dipetakan, rata-rata tersebut dikalikan dengan nilai 0 atau tidak terdapat nilai

sekali. Untuk lebih jelasnya value stream analysis dapat dilihat pada tabel 4.13

dibawah ini:

Tabel 4.13


waste/structure

process

activity

mappin

g

supply

chain

response

matrix

production

variety

funnel

quality

filter

mapping

demand

amplification

mapping

decision

point

analysis

phisical

structure


L M M

waktu tunggu H H L

M M


L


M L

L


H M L


Cacat L H


55

Keterangan: H (high correlation) : faktor pengali = 9

M (medium correlation) : faktor pengali = 3

L (low correlation) : faktor pengali = 1

Perhitungan VALSAT:

Tipe waste = rata-rata waste x nilai korelasi waste

PAM (waktu tunggu) = 2.36 x 9 = 21.24

PAM (transportasi) = 0.4 x 9 = 3.6

PAM (cacat) = 3 x 1 = 3

SCRM (waktu tunggu) = 2.36 x 9 = 21.24

PVF (waktu tunggu) = 2.36 x 1 = 2.36

QFM (cacat) = 3 x 9 = 27

DAM (waktu tunggu) = 2.36 x 3 = 7.08

DPA (waktu tunggu) = 2.36 x 3 = 7.08

PS (transportasi) = 0.4 x 1 = 0.4

Berdasarkan perhitungan VALSAT yang didapat maka dibuatlah tabel

VALSAT. Tujuan dari perhitungan ini adalah untuk menentukan tool yang

mempunyai nilai bobot tertinggi sehingga bisa digunakan sebagai acuan untuk

penganalisaan lebih lanjut.

56

Untuk lebih jelasnya perhitungan VALSAT dapat dilihat pada tabel 4.14 dibawah

ini:

Tabel 4.14

Perhitungan VALSAT


Setelah memperoleh hasil perhitungan sesuai dengan tabel 4.14,

selanjutnya melakukan perankingan berdasarkan bobot tertinggi hingga terendah.

Bobot tertinggi akan menjadi ranking pertama dan seterusnya. Dari hasil

perankingan, diperoleh urutan tool yang akan ditunjukkan pada tabel 4.15

dibawah ini:

Tabel 4.15

Penentuan Tool VALSAT

NO VALSAT BOBOT RANKING

1 Process Activity Mapping (PAM) 27.84 1

2 Supply Chain Response Matrix (SCRM) 21.24 3

3 Production Variety Funnel (PVF) 2.36 6

4 Quality Filter Mapping (QFM) 27 2

5 Demand Amplification Mapping (DAM) 7.8 4

6 Decision Point Analysis (DPA) 7.8 5

7 Phisical Structure (PS) 0.4 7


PAM SCRM PVF Q FM DAM DPA PS

Kelebihan produksi 0 0 0 0 0 0 0 0

Waktu tunggu 2.36 21.24 21.24 2.36 0 7.8 7.8 0

Transportasi yang berlebihan 0.4 3.6 0 0 0 0 0 0.4

Proses yang tidak tepat 0 0 0 0 0 0 0 0

Persediaan yang tidak penting 0 0 0 0 0 0 0 0

Gerakan yang tidak berguna 0 0 0 0 0 0 0 0

Cacat 3 3 0 0 27 0 0 0

27.84 21.24 2.36 27 7.8 7.8 0.4TOTAL BOBOT

VALSATWASTE

SKO R RATA-

RATA

57

Tabel 4.16

Penentuan Ranking Tool VALSAT

NO VALSAT BOBOT RANKING

1 Process Activity Mapping (PAM) 27.84 1

2 Quality Filter Mapping (QFM) 27 2

3 Supply Chain Response Matrix (SCRM) 21.24 3

4 Demand Amplification Mapping (DAM) 7.8 4

5 Decision Point Analysis (DPA) 7.8 5

6 Production Variety Funnel (PVF) 2.36 6

7 Phisical Structure (PS) 0.4 7

Sumber: Pengolahan data

Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan tabel VALSAT

diperoleh peringkat dari tiap tool VALSAT. Tool yang bobotnya tertinggi adalah

Process Activity Mapping dengan total bobot 27.84. Sehingga tool yang terpilih

untuk dianalisa lebih lanjut adalah tool Process Activity Mapping (PAM).

3. Perhitungan tool yang dipilih

Process Activity Mapping dibuat dengan mempertimbangkan beberapa

faktor diantaranya adalah tipe aktivitas, jumlah operator yang terlibat, waktu yang

dibutuhkan, jarak perpindahan untuk setiap aktivitas.

58

Process Activity Mapping pada lantai produksi crumb rubber dapat dilihat pada

tabel 4.17 dibawah ini:

Tabel 4.17

Process Activity Mapping


Berdasarkan tabel Process Activity Mapping, dapat dihitung persentase

masing-masing aktivitas sebagai berikut:

1. Operation (O) =

x 100% = 58.3%

O T I S D

1 Kedatangan bahan baku Truk 5 2 X NNVA

2 Persiapan truk dibongkar - 2 1 X NVA

3 Bahan baku dibongkar Gancu 10 2 X VA

4 Menunggu bahan baku dibongkar - 10 3 X NVA

5 Bahan baku ditimbang Timbangan 2 6 X VA

6

Bahan baku menunggu untuk dibawa ke

gudang - 3 X NVA

7 Bahan baku dibawa ke gudang Forklift 120 10 1 X NNVA

8 Membawa bahan baku ke mesin Breaker Loader 10 18 1 X NNVA

9 Pengambilan kotoran pada bahan baku - 10 2 X VA

10 Bahan baku dicuci Mixing tank 5 X VA

11 Bahan baku digiling menjadi blanket Creeper 30 5 X VA

12 Blanket direndam Bak perendam 5 X VA

13 Blanket dikeringkan Fan 7 X VA

14 Blanket digulung Roller 8 4 X VA

15 Membawa blanket ke penimbangan Roll penghantar 3 4 1 X NNVA

16 Blanket ditimbang Timbangan 2 1 X VA

17

Membawa blanket ke kamar gantung

blanket Lift 6 3 1 X NNVA

18 Blanket dijemur - 21600 6 X VA

19 Blanket diturunkan - 10 6 X VA

20 Blanket digiling menjadi remahan Shreeder 12 2 X VA

21 Remahan dimasukkan kedalam trolly Gancu cakar 10 2 X VA

22

Remahan menunggu untuk

dimasak/dikeringkan - 5 X NVA

23

Trolly yang sudah diisi dibawa ke

mesin Driyer Roll penghantar 2 1 1 X NNVA

24 Cake dimasak/dikeringkan Driyer 240 2 X VA

25

Menunggu cake yang masih dimasak/

dikeringkan - 240 X NVA

26 Cake dibawa ke mesin pendingin Roll penghantar 2 1 1 X NNVA

27 Cake didinginkan Fan 10 X VA

28 Mencabut cake dari trolly - 5 4 X VA

29 Cake ditimbang Timbangan 25 4 X VA

30 Cake di press menjadi bale Press 25 4 X VA

31 Pemeriksaan bale Pisau, Termometer 10 1 X NNVA

32 Penimbangan bale Timbangan 25 1 X VA

33 Pengepakan bale dengan plastik - 25 1 X VA

34

Pemeriksaan logam pada bale dengan

metal detector Metal detector 25 1 X NNVA

35 Bale dimasukkan ke dalam pallet - 30 1 X VA

36 Pallet dibawa ke gudang Forklift 10 18 1 X NNVA

Jumlah 22448 21 6 2 2 5

_

36

Jumlah

TKNo Aktivitas Mesin/Alat

Jarak

(m)

Waktu

(menit)

VA/NVA

/NNVA

Aktivitas

59

2. Transportation (T) =

x 100% = 16.7%

3. Inspection (I) =

x 100% = 5.6%

4. Storage (S) =

x 100% = 5.6%

5. Delay (D) =

x 100% = 13.8%

Untuk lebih jelasnya persentase jumlah masing-masing aktivitas dapat

dilihat pada tabel 4.18

Tabel 4.18

Persentase Jumlah Aktivitas

NO AKTIVITAS JUMLAH

AKTIVITAS

PERSENTASE

(%)

1 Operation 21 58.30%

2 Transportation 6 16.70%

3 Inspection 2 5.60%

4 Storage 2 5.60%

5 Delay 5 13.80%

Total 100%


Berdasarkan tabel 4.18 diatas terlihat bahwa jumlah aktivitas yang paling

besar adalah operation sebesar 21 aktivitas dengan persentase 58.3% diikuti oleh

aktivitas transportation sebesar 6 aktivitas dengan persentase 16.7%, aktivitas

delay sebesar 5 aktivitas dengan persentase sebesar 13.8% kemudian inspection

dan storage yang memiliki jumlah yang sama sebesar 2 aktivitas dengan

persentase sebesar 5.6%.

Setelah didapatkan persentase jumlah aktivitas dari setiap proses yang ada

maka selanjutnya akan dikalkulasikan banyaknya waktu dari tiap aktivitas yang

60

terjadi dalam setiap proses yang ada. Waktu aktivitas Operation dapat dilihat pada

tabel 4.19 dibawah ini:

Tabel 4.19

Waktu Aktivitas Operation

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 3 10

2 5 2

3 9 10

4 10 5

5 11 30

6 12 5

7 13 7

8 14 8

9 16 2

10 18 21600

11 19 10

12 20 12

13 21 10

14 24 240

15 27 10

16 28 5

17 29 25

18 30 25

19 32 25

20 33 25

21 35 30

Total 22096


Untuk perhitungan persentasenya adalah sebagai berikut:

Operation =

x 100% = 98.4%

61

Waktu aktivitas transportation dapat dilihat pada tabel 4.20 dibawah ini:

Tabel 4.20

Waktu Aktivitas Transportation

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 1 2

2 8 18

3 15 4

4 17 3

5 23 1

6 26 1

Total 29 Sumber: Pengolahan Data


Transportation =

x 100% = 0.1%

Waktu aktivitas inspection dapat dilihat pada tabel 4.21 dibawah ini:

Tabel 2.21

Waktu Aktivitas Inspection

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 31 10

2 34 25



Inspection =

x 100% = 0.2%

62

Waktu aktivitas storage dapat dilihat pada tabel 4.22 dibawah ini:

Tabel 4.22

Waktu Aktivitas Storage

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 7 10

2 36 18



Storage =

x 100% = 0.1%

Waktu aktivitas delay dapat dilihat pada tabel 4.23 dibawah ini:

Tabel 4.23

Waktu Aktivitas Delay

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 2 2

2 4 10

3 6 3

4 22 5

5 25 240



Delay =

x 100% = 1.2%

Untuk lebih jelasnya persentase waktu aktivitas dapat dilihat pada tabel

4.24 dibawah ini:

Tabel 4.24

Persentase Waktu Aktivitas

NO AKTIVITAS WAKTU AKTIVITAS

(MENIT) PERSENTASE (%)

1 Operation 22096 98.40%

2 Transportation 29 0.10%

63

3 Inspection 35 0.20%

4 Storage 28 0.10%

5 Delay 260 1.20%

Total 100%


Berdasarkan tabel 4.24 diatas terlihat bahwa pada proses produksi crumb

rubber waktu aktivitas yang terbesar adalah waktu operation (22096 menit atau

98.4%) sedangkan waktu aktivitas yang terkecil adalah waktu storage (28 menit

atau 0.1%) dari seluruh aktivitas yang ada. Setelah mengetahui jumlah aktivitas

dan waktu aktivitas maka langkah selanjutnya adalah mengelompokkan tipe

aktivitas tersebut kedalam value added activity, non value added activity, dan

necessary but not value added activity, waktu aktivitas value added dapat dilihat

pada tabel 4.25 dibawah ini:

Tabel 4.25

Waktu Aktivitas Value Added

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 3 10

2 5 2

3 9 10

4 10 5

5 11 30

6 12 5

7 13 7

8 14 8

9 16 2

10 18 21600

11 19 10

12 20 12

13 21 10

14 24 240

15 27 10

16 28 5

17 29 25

64

18 30 25

19 32 25

20 33 25

21 35 30

Total 22096


Waktu aktivitas non value added dapat dilihat pada tabel 4.25 dibawah ini:

Tabel 4.26

Waktu Aktivitas Non Value Added

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 2 2

2 4 10

3 6 3

4 22 5

5 25 240


waktu aktivitas necessary but non value added dapat dilihat pada tabel 4.26

dibawah ini:

Tabel 4.27

Waktu Aktivitas Necessary but Non Value Added

No Aktivitas Waktu

(menit)

1 1 2

2 8 18

3 15 4

4 17 3

5 23 1

6 26 1

7 31 10

8 34 25

9 7 10

10 36 18


65

Persentase value stream activity dapat dilihat pada tabel 4.27 dibawah ini:

Tabel 4.28

Value Stream Activity

VALUE ACTIVITY WAKTU

(MENIT) PERSENTASE (%)

Value added Operation 22096 98.40%

Non Value added Delay 260 1.20%

Necessary but non value

added

Transportation,

Inspection, dan

Storage

92 0.40%

Total 100%


Berdasarkan tabel 4.27 di atas terlihat bahwa value stream activity yang

memiliki persentase terbesar adalah value added (98.4%), sedangkan non value

added menempati peringkat kedua sebesar 1.2, dan peringkat terakhir adalah

necessary but non value added sebesar 0.4%.


Pada sistem produksi crumb rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan terdapat

beberapa pemborosan yang terjadi. Disini pemborosan tersebut akan diidentifikasi

penyebabnya dan akibat yang ditimbulkan dari sebab tersebut, sehingga

mempermudah dalam perbaikan dari sistem produksi crumb rubber. Pemborosan

(waste) tersebut antara lain akan dijelaskan dalam diagram sebab akibat di bawah

ini:

a. Menunggu (waiting)

Menunggu (waiting) adalah kondisi dimana tidak terdapat aktivitas yang

terjadi pada produk, maupun pekerja.

66

Diagram sebab akibat menunggu (waiting) dapat dilihat pada gambar 4.1

Gambar 4.1 Diagram Sebab Akibat Jenis Waste Waiting

Dari gambar diagram sebab akibat jenis waste waiting, dapat dilihat bahwa

penyebab dari waiting yaitu:

1) Manusia

a) Pekerja lamban

b) Pekerja kurang teliti mengecek mesin

2) Mesin/alat

a) Forklift hanya 1

b) Terjadi trouble pada mesin

3) Lingkungan: cuaca yang tidak menentu

b. Cacat produk (defect)

Kecacatan (defect) adalah jenis waste berupa ketidaksempurnaan produk

dan sangat merugikan perusahaan. Pemborosan jenis ini tergolong non

value added dan harus dikurangi atau bahkan dihilangkan.

67

Diagram sebab akibat crumb rubber defect dapat dilihat pada gambar 4.2

Gambar 4.2 Diagram Sebab Akibat Jenis Waste Defect

Dari gambar diagram sebab akibat jenis waste defect, dapat dilihat bahwa

penyebab dari defect yaitu:

1) Manusia

a) Kurang teliti

b) Tenaga kerja merasa jenuh atau kelelahan

2) Mesin

a) Roll creeper tumpul

b) Setelan pisau tidak pas

c) Diameter creeper mengecil

3) Lingkungan: hujan

4) Material

a) Bahan baku kotor

b) Blanket tebal

c) Kadar air bahan baku tinggi

5) Metode: pengaturan suhu tidak tepat

68

c. Transportasi (Transportation)

Transportasi (transportation) adalah proses perpindahan baik manusia,

material atau produk yang berlebihan sehingga mengakibatkan

pemborosan waktu, tenaga, dan biaya.

Digram sebab akibat jenis waste transportasi (transporortation) dapat

dilihat pada gambar 4.3

Gambar 4.3 Diagram Sebab Akibat Jenis Waste Transportation

Dari gambar diagram sebab akibat jenis waste transportation, dapat dilihat

bahwa penyebab dari transportation yaitu:

1) Manusia: pekerja terbatas

2) Mesin/alat: forklift hanya 1

3) Material: gudang ada 2

4) Metode: prosedur kerja tidak dilaksanakan dengan baik

69

4.2.2 Usulan Perbaikan Menggunakan FMEA

Adapun langkah-langkah untuk mencapai tujuan tersebut yaitu:

1. Mengidentifikasi potensi failure mode proses produksi

Failure mode pada proses produksi crumb rubber yaitu waste cacat produk

(defect), menunggu (waiting), dan transportasi (transportation).

2. Mengidentifikasi potensi efek kegagalan produksi

Potensi efek kegagalan (effect of failure) proses produksi crumb rubber dapat

dilihat pada tabel 4.28 dibawah ini:

Tabel 4.29

Effect of Failure

No Failure Mode

(waste) Effect of Failure

1 Menunggu

(waiting)

Tertunda/

berhentinya proses

produksi

2 Cacat (defect)

Jumlah produksi

berkurang

Crumb rubber

mentah/kurang

masak

Crumb rubber

mengandung logam

3 Transportasi

(transportation)

Molornya waktu

pemindahan bahan

baku


3. Mengidentifikasi penyebab-penyebab kegagalan produksi

Penyebab-penyebab kegagalan (cause of failure) proses produksi dapat dilihat


Tabel 4.30

Cause of Failure

No Failure Mode

(waste) Effect of Failure Cause of Failure

1 Menunggu

(waiting)

Tertunda/

berhentinya proses

Jarak perpindahan

yang jauh

70

produksi Forklift yang

digunakan hanya 1

Pekerja kurang teliti

mengecek mesin

2 Cacat (defect) Jumlah produksi

berkurang


dan merasa jenuh/

kelelahan

Crumb rubber

mentah/kurang

masak

Pengaturan suhu

yang tidak tepat

Crumb rubber

mengandung logam Kurangnya

pengontrolan pada

mesin

Kadar air bahan

baku tinggi

Blanket tebal

Bahan bahan baku

kotor

Blanket kurang

kering

3 Transportasi

(transportation) Molornya waktu

pemindahan bahan

baku

Alat transportasi

yang digunakan

hanya 1

Pekerja terbatas

Prosedur kerja tidak

dilaksanakan

dengan baik


4. Mengidentifikasi mode deteksi proses produksi

Mode deteksi (current detection) proses produksi dapat dilihat pada tabel 4.30

dibawah ini:

Tabel 4.31

Current Detection

No Failure Mode

(waste) Effect of Failure Cause of Failure Current Detection

1 Menunggu

(waiting)

Tertunda/

berhentinya proses

produksi

Jarak perpindahan

yang jauh

Stasiun kerja

penerimaan bahan baku,

pengeringan/pemasakan Forklift yang

digunakan hanya

1

Pekerja kurang

teliti mengecek

mesin

2 Cacat (defect) Jumlah produksi

berkurang

Pekerja kurang

teliti dan merasa

jenuh/ kelelahan

Stasiun kerja

penerimaan bahan baku,

penyimpanan bahan

71

Crumb rubber

mentah/kurang

masak

Pengaturan suhu

yang tidak tepat

baku, milling,

penjemuran, pengisian

trolly,

pengeringan/pemasakan,

dan pengemasan

Crumb rubber

mengandung

logam

Kurangnya

pengontrolan

pada mesin

Kadar air bahan

baku tinggi

Blanket tebal

Bahan bahan baku

kotor

Blanket kurang

kering

3 Transportasi

(transportation) Molornya waktu

pemindahan bahan

baku

Alat transportasi

yang digunakan

hanya 1

Stasiun kerja

penyimpanan bokar

Pekerja terbatas

Prosedur kerja

tidak

dilaksanakan

dengan baik



produksi

Rating severity, occurrence, detection, dan RPN proses produksi dapat dilihat


Tabel 4.32

Rating Severity, Occurrence, Detection, dan RPN


NoFailure Mode

(waste)Effect of Failure Cause of Failure Current Detection Severity Occurrence Detection RPN

Jarak perpindahan

yang jauh

Forklift yang

digunakan hanya 1


mengecek mesinJumlah produksi

berkurang


dan merasa jenuh/

kelelahan

Crumb rubber

mentah/kurang masak

Pengaturan suhu yang

tidak tepat

Crumb rubber

mengandung logam

Kurangnya

pengontrolan pada

mesin

Kadar air bahan baku

tinggi

Blanket tebal

Bahan bahan baku

kotor

Blanket kurang kering

Molornya waktu

pemindahan bahan

baku

Alat transportasi yang

digunakan hanya 1

Pekerja terbatas


dilaksanakan dengan

baik

Stasiun kerja

penyimpanan bokar

7 7 6 294

6 7 6 252

2 3 6 36

Stasiun kerja

penerimaan bahan

baku,

pengeringan/pemasak

an

Stasiun kerja

penerimaan bahan

baku, penyimpanan

bahan baku, milling ,


trolly,

pengeringan/pemasak

an, dan pengemasan

Tertunda/ berhentinya

proses produksi

2 Cacat (defect )

3 Transportasi

(transportation )

1 Menunggu

(waiting )

72

6. Memberikan usulan perbaikan untuk mengurangi tingkat resiko kegagalan

Usulan perbaikan untuk proses produksi dapat dilihat pada tabel 4.32 dibawah

ini:

Tabel 4.33

Usulan Perbaikan Failure Mode and Effect Analysis


Berdasarkan tabel diatas, usulan perbaikan untuk waste menunggu

(waiting) adalah pengurangan tenaga kerja dan peneguran kepada tenaga kerja

yang tidak mematuhi peraturan. Untuk waste cacat (defect) usulan perbaikannya

adalah memilih tenaga kerja yang mempunyai skill bagus sesuai dengan bidang

pekerjaannya, peningkatan faktor kontrol, pembenahan metode kerja, dan

pengurangan tenaga kerja. Untuk waste transportasi (transportation) usulan

perbaikannya adalah penambahan alat transportasi dan penambahan metode kerja.

NoFailure Mode

(waste)Effect of Failure Cause of Failure Current Detection Severity Occurrence Detection RPN Usulan Perbaikan

Jarak perpindahan

yang jauh

Penambahan/pengu

rangan tenaga kerja

Forklift yang

digunakan hanya 1

Peneguran kepada

tenaga kerja yang

tidak mematuhi

peraturan


mengecek mesinJumlah produksi

berkurang


dan merasa jenuh/

kelelahan

Memilih tenaga

kerja yang

mempunyai skill

bagus sesuai

bidang

pekerjaannya

Crumb rubber

mentah/kurang masak

Pengaturan suhu yang

tidak tepat

Peningkatan Faktor

kontrol

Crumb rubber

mengandung logam

Kurangnya

pengontrolan pada

mesin

Pembenahan

metode kerja

Kadar air bahan baku

tinggi

Penambahan/pengu

rangan tenaga kerja

Blanket tebal

Bahan bahan baku

kotor

Blanket kurang kering

Molornya waktu

pemindahan bahan

baku

Alat transportasi yang

digunakan hanya 1

Penambahan alat

transportasi

Pekerja terbatas Pembenahan

metode kerja


dilaksanakan dengan

baik

Stasiun kerja

penyimpanan bokar

7 7 6 294

6 7 6 252

2 3 6 36

Stasiun kerja

penerimaan bahan

baku,

pengeringan/pemasak

an

Stasiun kerja

penerimaan bahan

baku, penyimpanan

bahan baku, milling ,


trolly,

pengeringan/pemasak

an, dan pengemasan

Tertunda/ berhentinya

proses produksi

2 Cacat (defect )

3 Transportasi

(transportation )

1 Menunggu

(waiting )

73

BAB V

ANALISIS HASIL PENGOLAHAN DATA

5.1 Penyebab Terjadinya Waste Menggunakan VALSAT

Hasil dari penyebaran kuesioner yang dilakukan oleh peneliti, diketahui

hasil pembobotan jenis waste yang tertinggi yaitu cacat (defect), kemudian

menunggu (waiting), dan yang terakhir transportasi (transportation). Setelah

mengetahui hasil pembobotan jenis waste yang terjadi di PT. Djambi Waras

Jujuhan, tahap selanjutnya adalah pemilihan tool yang tepat berdasarkan pada

pemborosan yang terjadi di area produksi dengan menggunakan VALSAT. Value

Stream Analysis Tools ini diperoleh dari hasil perkalian antara rata-rata setiap

jenis pemborosan hasil identifikasi waste dengan nilai korelasi antara tool dengan

waste yang terjadi sehingga diperoleh skor untuk setiap tool yang ada pada

VALSAT. Setelah melakukan perhitungan, diperoleh urutan hasil pemilihan tool

dari skor yang terbesar sampai terkecil. Berikut urutannya:

1. Process Activity Mapping (PAM)

2. Quality Filter Mapping (QFM)

3. Supply Chain Respone Matrix (SCRM)

4. Demand Amplification Mapping (DAM)

5. Decision Point Analysis (DPA)

6. Production Variety Funnel (PVF)

7. Physical Structure (PS)

74

Berdasarkan hasil tersebut, maka dipilih tool yang mempunyai bobot

paling besar dalam hal ini adalah tool Process Activity Mapping (PAM). Dari hasil

pengolahan menggunakan Process Activity Mapping, diperoleh jumlah dan waktu

aktivitas operation sebesar 21 aktivitas (22096 menit), transportation 6 aktivitas

(29 menit), inspection 2 aktivitas (35 menit), storage 2 aktivitas (28 menit), dan

delay 5 aktivitas (260 menit).

Waste yang terjadi diidentifikasi penyebabnya dan akibat yang

ditimbulkan dari sebab tersebut. Waste tersebut dijelaskan dalam diagram sebab

akibat dibawah ini:

1. Cacat (defect)

Penyebab:

a. Pekerja kurang teliti dalam pengambilan kotoran yang ada pada bahan

baku.

b. Pekerja merasa kelelahan atau jenuh dalam bekerja.

c. Diameter creeper mengecil.

d. Roll creeper tumpul.

e. Setelan pisau tidak pas.

f. Pengaturan suhu yang tidak tepat.

g. Bahan baku kotor.

h. Blanket tebal.

i. Kadar air bahan baku tinggi.

j. Hujan mempengaruhi penjemuran blanket.

75

Akibat:

a. Crumb rubber mentah atau tidak masak.

b. Crumb rubber mengandung logam.

c. Jumlah produksi berkurang.

2. Menunggu (waiting)

Penyebab:

a. Pekerja lamban dalam membongkar bahan baku.

b. Pekerja kurang teliti dalam pengecekan mesin.

c. Terjadinya trouble pada mesin.

d. Alat transportasi hanya 1 untuk pemindahan bahan baku.

e. Cuaca yang tidak menentu.

Akibatnya yaitu tertunda atau terhentinya proses produksi.

3. Transportasi (transportation)

Penyebab:

a. Prosedur kerja tidak dilaksanakan dengan baik.

b. Pekerja terbatas, hanya 1 untuk mengoperasikan alat transportasi.

c. Forklift hanya 1.

d. Gudang ada 2.

Akibatnya molor waktu pemindahan bahan baku.

5.2 Usulan Perbaikan Menggunakan FMEA

Berdasarkan pengolahan data menggunakan FMEA, diketahui bahwa

waste yang terbesar adalah menunggu (waiting) yaitu dengan nilai RPN 294.

Potensi efek kegagalan (effect of failure) dari waste waiting yaitu tertunda atau

76

berhentinya proses produksi yang disebabkan oleh jarak perpindahan yang jauh,

forklift yang digunakan hanya 1. Waiting terdeteksi pada stasiun kerja penerimaan

bahan baku dan stasiun kerja pengeringan atau pemasakan. Usulan perbaikan

untuk waste menunggu (waiting) yaitu penambahan atau pengurangan tenaga

kerja, dan peneguran terhadap tenaga kerja yang tidak mematuhi peraturan.

Waste yang kedua yaitu cacat (defect) dengan nilai RPN 252. Potensi efek

kegagalan (effect of failure) dari waste defect yaitu jumlah produksi berkurang,

crumb rubber mentah atau kurang masak, dan mengandung logam. Waste defect

disebabkan oleh pengaturan suhu yang tidak tepat, kurangnya pengontrolan pada

mesin, kadar air bahan baku tinggi, blanket tebal, bahan baku kotor, dan blanket

kurang kering. Defect terdeteksi pada stasiun kerja penerimaan bahan baku,

penyimpanan bahan baku, milling, penjemuran, pengisian trolly, pengeringan atau

pemasakan, dan stasiun kerja pengemasan.Usulan perbaikan untuk waste cacat

(defect) yaitu memilih tenaga kerja yang memiliki skill bagus sesuai dengan

bidang pekerjaannya, peningkatan faktor kontrol, pembenahan metode kerja dan

penambahan atau pengurangan tenaga kerja.

Dan yang terakhir transportasi (transportation) dengan nilai RPN 36.

Potensi efek kegagalan (effect of failure) dari waste transportation yaitu molornya

waktu pemindahan bahan baku yang disebabkan oleh alat transportasi yang

digunakan hanya 1, pekerja terbatas, dan prosedur kerja tidak dilaksanakan

dengan baik. transportation terdeteksi pada stasiun kerja pengimpanan bokar.

Usulan untuk waste transportasi (transportation) yaitu penambahan alat

transportasi dan pembenahan metode kerja.

77

BAB VI

KESIMPULAN

6.1 Kesimpulan

Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1. Identifikasi penyebab terjadinya pemborosan:

a. Menunggu (waiting) karena pekerja lamban, pekerja kurang teliti dalam

pengecekan mesin, terjadinya trouble pada mesin, alat transportasi hanya 1

dan cuaca tidak menentu.

b. Cacat (defect) karena pekerja kurang teliti, pekerja merasa kelelahan atau

jenuh, diameter creeper mengecil, roll creeper tumpul, setelan pisau tidak

pas, pengaturan suhu yang tidak tepat, bahan baku kotor, blanket tebal,

kadar air bahan baku tinggi, dan hujan.

c. Transportasi (transportation) karena prosedur kerja tidak dilaksanakan

dengan baik, pekerja hanya 1, forklift hanya 1, dan gudang ada 2.

2. Adapun usulan perbaikan adalah sebagai berikut:

a. Waiting dengan usulan perbaikan pengurangan tenaga kerja, dan

peneguran terhadap tenaga kerja yang tidak mematuhi peraturan.

b. Defect dengan usulan perbaikan memilih tenaga kerja yang memiliki skill

bagus sesuai dengan bidang pekerjaannya, peningkatan faktor kontrol,

pembenahan metode kerja dan penambahan atau pengurangan tenaga

kerja.

78

c. Transportation dengan usulan perbaikan yaitu penambahan alat

transportasi dan pembenahan metode kerja.

6.2 Saran

Berikut adalah beberapa saran yang diberikan kepada perusahaan yang

berhubungan dengan penelitian ini:

1. Perusahaan hendaknya meningkatkan pengawasan dan pengontrolan terhadap

pekerja dan mesin yang akan digunakan.

2. Perusahaan hendaknya segera melakukan perbaikan dengan dapat menjadikan

acuan rekomendasi perbaikan yang diberikan oleh peneliti untuk mengurangi

waste yang terjadi di area produksi sehingga dapat meminimasi biaya

produksi.

3. Perusahaan hendaknya mencari teknologi yang tepat guna untuk mengatasi

waste yang terjadi, khususnya pada waste waiting.

DAFTAR KEPUSTAKAAN

Ariani, Dorothea Wahyu, Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan

Kuantitatif dalam Manajemen Kualitas), Andi, Yogyakarta, 2014.

Arista, Angger Oscar, Pengurangan Pemborosan Waktu Tunggu pada

Pembuatan Dining Chair dengan Menggunakan Pendekatan Lean

Manufacturing (Studi Kasus: CV. Rakabu Furniture, Pabelan),

Universitas Sebelas Maret, Surakarta, 2011 (http://digilib.uns.ac.id)

Ernita, Tri dkk, Buku Panduan Penulisan dan Ujian Skripsi, Sekolah Tinggi

Teknologi Industri, Padang, 2016.

Firdaus, Himma, dkk, Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) Sebagai

Tindakan Pencegahan pada Kegagalan Pengujian, Lembaga Ilmu

Penelitian Indonesia, Tangerang Selatan, 2015 (http://researchgate.net)

Hariyanto, Arik, dkk, Upaya Pengurangan Pemborosan dalam Meningkatkan

Kapasitas Produksi dengan Pendekatan Lean Manufacturing,

Universitas Panca Marga, Probolinggo, 2016 (http://its.ac.id)

Imai, Masaaki, Gemba Kaizen: Pendekatan Akal Sehat, Berbiaya Rendah

pada Manajemen, CV Teruna Grafica, Jakarta, 1999.

Isnain, Satria Khalif dkk, Perancangan Perbaikan Proses Produksi Komponen

Bodi Mobil Daihatsu dengan Lean Manufacturing di PT. “XYZ”,

Institut Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016 (http://journal.trunojoyo.ac.id)

Kholil, Muhammad dkk, Analisis Penyebab Kecacatan pada Saat Proses

Assembly Pemasangan Komponen Mesin Motor Berjenis K15 dengan

Metode FMEA pada PT XYZ, Universitas Mercu Buana, Jakarta, 2016

(http://mercubuana.ac.id)

Mantiri, Eklesia A dkk, Pendekatan Lean Manufacturing untuk Meningkatkan

Efisiensi dalam Proses Produksi dengan Menggunakan Value Stream

Mapping pada CV. Indopice, Universitas Sam Ratulangi, Manado, 2017

(http://ejournal.unsrat.ac.id)

Sinaga, Antony, Analisis Penggunaan Lean Manufacturing untuk Meminimasi

Waste pada PT. Bamindo Agrapersada, Universitas Sumatera Utara,

Medan, 2011.

Syahputera, Nanda Trihardi R, Pendekatan Lean Manufacturing untuk

Mengurangi Waste pada Lantai Produksi PT. Kharisma Cakranusa

Rubber Industry, Universitas Sumatera Utara, Medan, 2016.

http://digilib.uns.ac.id/

http://researchgate.net/

http://its.ac.id/

http://mercubuana.ac.id/

http://ejournal.unsrat.ac.id/

Vanany, Iwan, Aplikasi Pemetaan Aliran Nilai di Industri Kemasan Semen,

Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2005 (http://its.ac.id)

Waluyo, Minto, Kajian Waste pada Produksi Benang dengan Pendekatan

Lean Manufacturing di PT. XYZ Surabaya, Universitas Pembangunan

Nasional “Veteran”, Jawa Timur, 2010 (http://upnjatim.ac.id)

Zendy, Devis, Penerapan Lean Manufacturing Guna Meminimasi Waste pada

Lantai Produksi di PT. Kharisma Esa Ardi Surabaya, Universitas

Pembangunan Nasional “Veteran”, Jawa Timur, 2011

(http://upnjatim.ac.id)

http://upnjatim.ac.id/

http://upnjatim.ac.id/

LEMBARAN KONSULTASI


NPM : 1410024425018


Judul Penelitian : Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste

pada Lantai Produksi Crumb Rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan.

No Tanggal Catatan / Saran / Perbaikan Paraf

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

15 – 12 – 2017

19 – 12 – 2017

23 – 03 – 2018

29 – 03 – 2018

05 – 04 – 2018

06 – 04 – 2018

03 – 05 – 2018

05 – 05 – 2018

Review jurnal

ACC Jurnal

a. Latar belakang diperbaiki, dibuktikan

dengan data, sesuaikan identifikasi

masalah.

b. Landasan teori ditambah dan dilengkapi

(lean manufacturing dan waste).

c. Kerangka konseptual (proses dan output).

d. Teknik pengolahan data diperbaiki.

e. Bahan bacaan ditambah (pustaka).

a. Lengkapi dan tambahkan semua masalah

yang berhubungan dengan waste di latar

belakang.

b. Teoritis lean manufacturing, waste.

c. Kerangka konseptual.

d. Teknik pengolahan dan analisa data.

e. Tempat dan waktu penelitian.

a. Teoritis lean manufacturing untuk

menguji waste.

b. Metode VALSAT yang akan digunakan

pada 3.5.1

c. Kerangka konseptual (proses)

d. Jelaskan masing-masing tahap pada 3.5.2

a. Lampirkan kuesioner

b. Acc seminar proposal

a. Perbaiki latar belakang

b. Perbaiki kuesioner

a. Latar belakang tambahkan data

b. Perbaiki identifikasi masalah

c. Perbaiki kuesioner

9.

10.

11.

12.

13.

08 – 06 – 2018

26 – 06 – 2018

28 – 06 - 2018

12 – 07 – 2018

14 – 07 – 2018

d. Lanjutkan penelitian

a. Lampirkan kuesioner awal (pengumpulan

data)

b. Urutan pengumpulan data

c. Lampirkan kuesioner yang diisi

(pengolahan data)

d. Pengolahan data hal 44 – 47 dan 50 – 56

e. Analisis hasil pengolahan data hal 59 –

60

f. Koreksi kesimpulan

a. Abstrak

b. Kesimpulan dan saran

c. Kuesioner yang diisi

Acc ujian komprehensif

a. Abstrak

b. Batasan masalah

c. Kuesioner (bab 3)

d. Analisis

Acc jilid

Padang, Juli 2018

Pembimbing I

Meldia Fitri, ST. MP

LEMBARAN KONSULTASI


NPM : 1410024425018


Judul Penelitian : Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste

pada Lantai Produksi Crumb Rubber di PT. Djambi Waras Jujuhan.

No Tanggal Catatan / Saran / Perbaikan Paraf

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

15 – 12 – 2017

20 – 12 – 2017

22 – 03 – 2018

09 – 04 – 2018

05 – 05 – 2018

08 – 06 – 2018

28 – 06 – 2018

Review jurnal

ACC jurnal

a. Perbaiki rumusan masalah dan tujuan

penelitian.

b. Kerangka konseptual (proses dan output).

c. Teknik pengolahan data diperbaiki.

d. Bahan bacaan ditambah.

Acc seminar proposal

Lanjutkan Penelitian

a. Masukkan sumber di setiap tabel

b. Perbaiki pengolahan data

c. Pertajam analisis hasil pengolahan data

a. Jelaskan maksud dari tabel (pengolahan

data)

b. Sesuaikan dengan kerangka konseptual

8.

9.

28 – 06 – 2018

19 – 07 – 2018

c. Sesuaikan dengan bab 3

d. Bab 5 tidak ada pengolahan data, tidak

ada tabel

Acc ujian komprehensif

Acc jilid

Padang, Juli 2018

Pembimbing II

Tri Ernita, ST. MP

LAMPIRAN A

Kuesioner Yang Belum Diisi

KUESIONER PENELITIAN

Kepada

Yth. Bapak/Ibu/Sdr/I Responden

Dengan hormat,

Dalam rangka penelitian Tugas Akhir yang berjudul Pendekatan Lean

Manufacturing untuk Mengurangi Waste pada Lantai Produksi Crumb Rubber di

PT. Djambi Waras Jujuhan, maka dengan ini saya:


NPM : 1410024425018

Jurusan : Teknik Industri

Mengharapkan partisipasi Bapak/Ibu/Sdr/I dalam penelitian ini, untuk

mengisi kuesioner berikut ini. Harapan kami, kuesioner ini diisi dengan jawaban

yang objektif dan jujur tanpa ada pengaruh dari pihak manapun. Seluruh hasil

jawaban kuesioner ini hanya akan digunakan untuk keperluan penelitian dan

dijamin kerahasiaannya.

Demikianlah kuesioner ini saya buat, besar harapan saya Bapak/Ibu/Sdr/I

kami ucapkan terima kasih.

Hormat saya,

Faridatul Azizah

IDENTITAS RESPONDEN

Nama :

Umur :

Jabatan:

Petunjuk pegisian:

Anda diminta untuk memberikan pendapat mengenai pernyataan-

pernyataan di bawah ini dengan cara memberi skor pada kolom yang tersedia.

Berikut keterangannya:

5 = Sering sekali terjadi (1 hari sekali)








a. Bahan baku/produk setengah jadi menunggu

untuk diangkut

b. Pekerja menunggu proses sebelumnya

c. Mesin menunggu proses sebelumnya



lebih dari 1 kali


a. Produk setengah jadi mengalami kecacatan

b. Produk cacat (defect) diproses ulang (rework)

LAMPIRAN B

Contoh Hasil Kuesioner Yang Sudah Diisi

KUESIONER PENELITIAN

Kepada

Yth. Bapak/Ibu/Sdr/I Responden

Dengan hormat,

Dalam rangka penelitian Tugas Akhir yang berjudul Pendekatan Lean

Manufacturing untuk Mengurangi Waste pada Lantai Produksi Crumb Rubber di

PT. Djambi Waras Jujuhan, maka dengan ini saya:


NPM : 1410024425018

Jurusan : Teknik Industri

Mengharapkan partisipasi Bapak/Ibu/Sdr/I dalam penelitian ini, untuk

mengisi kuesioner berikut ini. Harapan kami, kuesioner ini diisi dengan jawaban

yang objektif dan jujur tanpa ada pengaruh dari pihak manapun. Seluruh hasil

jawaban kuesioner ini hanya akan digunakan untuk keperluan penelitian dan

dijamin kerahasiaannya.

Demikianlah kuesioner ini saya buat, besar harapan saya Bapak/Ibu/Sdr/I

kami ucapkan terima kasih.

Hormat saya,

Faridatul Azizah

IDENTITAS RESPONDEN

Nama : Sulaiman

Umur :

Jabatan: Penanggung Jawab Penerimaan Bahan Baku

Petunjuk pegisian:

Anda diminta untuk memberikan pendapat mengenai pernyataan-

pernyataan di bawah ini dengan cara memberi skor pada kolom yang tersedia.

Berikut keterangannya:

5 = Sering sekali terjadi (1 hari sekali)








d. Bahan baku/produk setengah jadi menunggu

untuk diangkut

5

e. Pekerja menunggu proses sebelumnya 5

f. Mesin menunggu proses sebelumnya 0


b. Pemindahan bahan baku/produk setengah jadi

lebih dari 1 kali

0


c. Produk setengah jadi mengalami kecacatan 4

d. Produk cacat (defect) diproses ulang (rework) 2

SURAT PERNYATAAN

Yang bertanda tangan di bawah ini:


NPM : 1410024425018


Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang saya susun dengan judul:

“Pendekatan Lean Manufacturing untuk Mengurangi Waste pada Lantai

Produksi di PT. Djambi Waras Jujuhan” adalah benar-benar hasil karya saya

sendiri dan bukan merupakan plagiat dari skripsi orang lain. Apabila kemudian

dari pernyataan saya tidak benar, maka saya bersedia menerima sanksi akademis

yang berlaku (dicabut predikat kelulusan dan gelar sarjananya).

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya, untuk dipergunakan

sebagaimana mestinya.

Padang, Juli 2018

Pembuat Pernyataan,

Faridatul Azizah

NPM: 1410024425018

BIODATA WISUDAWAN/TI

No. Urut :


Jenis Kelamin : Perempuan

Tempat/ Tgl Lahir : Jember, 15 Oktober 1996

Nomor Pokok

Mahasiswa : 1410024425018


Tanggal Lulus : 10 Juli 2018

IPK : 3.85

Predikat Lulus : Dengan Pujian

Judul Skripsi :

Pendekatan Lean Manufacturing

untuk Mengurangi Waste pada

Lantai Produksi Crumb Rubber di

PT. Djambi Waras Jujuhan

Dosen Pembimbing : 1. Meldia Fitri, ST. MP

2. Tri Ernita, ST. MP

Asal SMTA : SMK Negeri 1 Koto Baru

Nama Orang Tua : Ayah : Fatrul Taufiq

Ibu : Yayuk Riani

Alamat/FB : Ulak Karang

Telp/HP/WA : 082384849850

pendekatan lean manufacturing untuk mengurangi waste pada

Documents