1

Abstrak— PT. Unilever Indonesia merupakan salah satu

perusahaan global yang bergerak pada sektor industri Fast

Moving Consumer Goods (FMCG) di Indonesia. PT. Unilver

Indonesia pada pabrik Personal Care memproduksi

bermacam-macam varian pasta gigi, mouth wash, dan

deodorant. Pihak perusahaan ingin mengetahui apakah proses

produksi produk pasta gigi telah berjalan dengan efisien atau

masih terdapat pemborosan yang dapat direduksi. Untuk

dapat mengidentifikasi dan mereduksi pemborosan yang

terjadi sepanjang proses produksi pasta gigi digunakan konsep

Lean Manufacturing dan penggambaran alur proses produksi

menggunakan Value Stream Mapping. Agar dapat diketahui

elemen-elemen yang berkaitan dengan proses digunakan

SIPOC. Identifikasi waste yang terjadi menggunakan 9 tipe

Waste EDOWNTIME. Berdasarkan hasil analisis dengan

pareto chart, didapatkan tiga jenis waste kritis yang terjadi

yaitu Inventory, Defect, dan Not utilize employee skill. Akar

permasalahan dari masing-masing waste kritis dianalisa

menggunakan metode Root Cause Analysis (RCA). Selanjutnya

dilakukan perhitungan Risk Priority Number terhadap masing-

masing penyebab terjadinya waste menggunakan Failure Mode

and Effect Analysis (FMEA) sebagai akar permasalahan paling

beresiko. Lalu pada setiap akar penyebab permasalahan

dibuat usulan alternatif solusinya. Alternatif solusi yang dibuat

kemudian saling dikombinasikan untuk didapatkan alternatif

solusi terbaik dengan metode Value Management. Dimana

besar value dihitung berdasarkan pada cost dan nilai

performansi dari setiap kombinasi alternatif solusi. Didapatkan solusi perbaikan terbaik yakni pengadaan alat ikat

kantong wadah plastik dan penggantian alat timbangan.

Kata Kunci— Lean Manufacturing, waste, Value Stream

Mapping, SIPOC, EDOWNTIME, Pareto chart, Root Cause

Analysis (RCA), Failure Mode and Effect Analysis (FMEA),

Value Management.

I. PENDAHULUAN

Indonesia menjadi pasar potensial untuk produk-produk

Fast Moving Consumer Goods (FMCG) dengan

pertumbuhan yang menunjukkan angka 15% berdasarkan

hasil survey yang dilakukan Kantar World Panel. Meskipun

tingkat pertumbuhan tersebut menurun sebesar 3,6%

dibanding tahun 2013, Indonesia diklaim sebagai negara

dengan tingkat pertumbuhan tertinggi di Asia. Dibandingkan

dengan negara China dengan jumlah penduduk terbesar di

dunia dan negara India yang tingkat pertumbuhan FMCG

hanya sebesar 3%. (Yu, 2014)

PT. Unilever merupakan salah satu pelaku industri FMCG

yang bergerak pada 4 segmen produk, yaitu: personal care,

foods, home care dan refreshment. Menurut sebuah daftar

yang dibuat oleh MBASkool, Unilever berada pada

peringkat ketujuh pada tahun 2014 diantara 10 perusahaan

dunia yang bergerak pada bidang industri FMCG. Dimana

pendapatan Unilever sebesar $66,1 juta dibandingkan

dengan Nestle yang menempati peringkat pertama sebesar

$99,452 juta (MBASkool, 2014).

Gambar 1 Grafik Pendapatan Unilever (Statista, 2014)

Berdasarkan gambar 1 grafik pendapatan Unilever

diketahui bahwa produk personal care memiliki kontribusi

terbesar yakni sebesar $17.739 juta pada tahun 2014, diikuti

dengan produk foods, refreshment dan home care.

Improvement pada produk pasta gigi berpengaruh secara

besar terhadap pendapatan perusahaan Unilever Indonesia,

untuk meningkatkan keuntungan dapat dilakukan dengan

menghemat atau menghilangkan aktivitas pemborosan.

Pemborosan yang terjadi menimbulkan biaya lebih yang

ditanggung bagi perusahaan, sehingga dapat mengurangi

tingkat pendapatan.

Perusahaan Uniliver Indonesia pada pabrik Personal Care

berupaya untuk meningkatkan proses produksi dengan

melakukan reduksi pemborosan pada proses produksi pasta

gigi sebagai bentuk continues improvement. Dalam

mereduksi waste pada proses produksi pasta gigi, dibatasi

dari gudang bahan baku pasta gigi hingga proses produksi

pasta gigi.Pihak perusahaan ingin mengetahui apakah proses

produksi produk pasta gigi telah berjalan dengan efisien atau

masih terdapat perbaikan pemborosan yang dapat direduksi.

Aliran informasi dan fisik produk digambarkan

menggunakan value stream mapping, sedangkan untuk

mengeliminasi pemborosan tersebut digunakan metode Lean

Manufacturing. Lean didefinisikan sebagai sebuah

pendekatan sistematik untuk mengidentifikasi dan

menghilangkan aktivitas tidak bernilai tambah melalui

peningkatan terus menerus (Gaspersz, 2007). Pendekatan

Lean akan menyingkap Non-Value added dan Value added

serta membuat Value added mengalir secara lancar

sepanjang proses value stream. Diharapkan perbaikan

reduksi waste dapat membuat lead time proses produksi

pasta gigi dapat berkurang dan kapasitas produksi

bertambah sehingga jumlah pendapatan dari penjualan pasta

gigi dapat bertambah.

REDUKSI WASTE PADA PROSES PRODUKSI PASTA GIGI

DENGAN PENDEKATAN LEAN MANUFACTURING

DI PT UNILEVER INDONESIA

Bagus Firmansyah, dan H. Hari Supriyanto Ir., MSIE

Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)

Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia

e-mail: bagus.firmansyah99@yahoo.com, hariqive@ie.its.ac.id

2

Gambar 2 Alur Proses Produksi Pasta Gigi

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Lean

Menurut Vincent Gaspersz dalam bukunya Lean Six

Sigma for manufacturing and service industries, lean adalah

suatu upaya terus menerus untuk menghilangkan

pemborosan (waste) dan meningkatkan nilai tambah (Value

Added) produk agar memberikan nilai kepada pelanggan

(customer value). Tujuan lean adalah meningkatkan

customer value secara terus menerus melalui peningkatan

rasio antara nilai tambah terhadap waste yang dikenal

dengan the value to waste ratio.

B. Value Stream Mapping

Menurut APICS dictionary (Blackstone Jr, 2013)

mendefinisikan value stream sebagai proses-proses untuk

membuat, memproduksi, dan menyerahkan produk ke pasar.

Pada manufaktur, untuk proses pembuatan barang value

stream mencakup pemasok bahan baku, manufaktur dan

perakitan barang serta jaringan distribusi barang tersebut

kepada pelanggan. Pada bidang jasa, value stream terdiri

atas pemasok, personel pendukung dan teknologi, produser

jasa, dan saluran-saluran distribusi jasa tersebut. Sebuah

value stream dapat dikendalikan oleh satu bisnis tunggal

atau jaringan dari beberapa bisnis.

C. Waste EDOWNTIME

EDOWNTIME merupakan akronim yang dibuat oleh

Vincent Gaspersz untuk memudahkan praktisi bisnis dan

industri mengidentifikasi 9 jenis pemborosan yang selalu

ada dalam bisnis dan industri, yakni:

E = Environmental, Health and Safety (EHS), jenis

pemborosan yang terjadi karena kelalaian dalam

memperhatikan hal-hal yang berkaitan dengan prinsip

EHS

D = Defects, jenis pemborosan yang terjadi karena

kecacatan atau kegagalan produk

O = Overproduction, jenis pemborosan yang terjadi

karena produksi melebihi kuantitas yang dipesan oleh

pelanggan

W = Waiting, jenis pemborosan yang terjadi karena

menunggu

N = Not utilizing employees knowledge, skills and

abilities, jenis pemborosan sumber daya manusia

(SDM) yang terjadi karena tidak menggunakan

pengetahuan, keterampilan dan kemampuan

karyawan secara optimum

T = Transportation, jenis pemborosan yang terjadi karena

transportasi yang berlebihan sepanjang proses value

stream

I = Inventories, jenis pemborosan yang terjadi karena

Inventories yang berlebihan

M = Motion, jenis pemborosan yang terjadi karena

pergerakan yang lebih banyak daripada yang

seharusnya sepanjang proses value stream

E = Excess Processing, jenis pemborosan yang terjadi

karena langkah-langkah proses yang lebih panjang

daripada yang seharusnya sepanjang proses value

stream.

D. SIPOC

SIPOC diagram merupakan sebuah alat yang digunakan

untuk mengidentifikasi seluruh elemen yang berkaitan

dengan proses project peningkatan sebelum pengerjaan

dilakukan. Hal tersebut membantu menguraikan project

yang kompleks yang kemungkinan tidak terdefinisikan

dengan baik. SIPOC juga lebih sering digunakan pada tahap

Measure dalam metode Six Sigma DMAIC. SIPOC hampir

sama dengan process mapping dan ‘in/out of scope’, namun

memberikan tambahan informasi detail pada elemennya

(Simon, 2010).

E. Root Cause Analysis (RCA)

RCA adalah sebuah metodologi untuk menidentifikasi

dan memperbaiki penyebab yang paling penting pada

masalah fungsi dan operasional. RCA mengungkap

permasalahan mendasar dari sebuah masalah, namun tidak

untuk dilakukan pemecahan masalah dengan mencari solusi

secara cepat. Metode ini sangat berguna terutama untuk

melakukan analisis terhadap suatu kegagalan dalam sistem.

Jika akar permasalahan tidak dapat teridentifikasi, maka kita

hanya akan mengetahui gejalanya saja dan masalah tersebut

akan tetap terjadi. Dengan demikian, penggunaan RCA

sangat diperlukan untuk mengidentifikasi akar dari suatu

permasalahan yang berpotensi menyebabkan resiko

operasional.

F. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

FMEA merupakan sebuah sistem analysis untuk

mengetahui potensi kegagalan yang dapat terjadi dan

bertujuan untuk mencegahnya. FMEA termasuk langkah

pencegahan yang dibuat sebelum pengimplementasian

sebuah perubahan maupun desain yang baru pada proses

atau produk. Namun FMEA juga dapat digunakan setelah

produk dan proses telah berjalan. Tujuan utama dari FMEA,

untuk mengidentifikasi kegiatan perbaikan yang dibutuhkan

untuk mencegah terjadinya kegagalan hingga pada pihak

customer, dan untuk memastikan kemungkinan tertinggi dari

kualitas dan keandalan produk atau proses (McDermott,

Beauregard, & Mikulak, 2010).

Supplier

ShippingReceiving Raw Material Warehouse Finish Product WarehouseProcess Filling & Packaging

CustomerPurchasing Perusahaan Customer Service

3

G. Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP merupakan pendekatan pengambilan keputusan

multi kriteria yang diciptakan oleh Saaty pada tahun 1977

dan 1994. AHP telah menarik perhatian para peneliti

terutama sifat matematis dari metode tersebut dan data yang

diperlukan tidak terlalu sulit untuk didapatkan. AHP adalah

sebuah alat pendukung keputusan yang dapat digunakan

untuk memecahkan masalah keputusan yang kompleks.

AHP menggunakan struktur hirarki tujuan bertingkat,

kriteria, sub kriteria dan alternatif. Data yang berkaitan

tersebut didapat dengan menggunakan perbandingan

berpasangan. Perbandingan digunakan untuk mendapat

bobot pentingnya kriteria keputusan. Jika perbandingan

tidak konsisten, maka hal tersebut perlu diperbaiki lebih

lanjut (Triantaphyllou & Mann, 1995).

H. Value Management

Value Management adalah sebuah metode manajemen

menggunakan pendekatan yang sistematis untuk mencari

keseimbangan fungsi terbaik antara cost, keandalan dan

performansi sebuah proyek (Dell'Isola, 1966). Dalam

metode ini dikenal sebuah istilah untuk penilaian totalnya,

yaitu value. Value nantinya digunakan sebagi pembanding

antar masing-masing alternatif. Berikut ini merupakan

rumus untuk menghitung besarnya value:

PCn

x PCo

𝐶𝑛 = 𝐶𝑜 + 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛

Vn =

Keterangan :

PCn : Biaya Performansi ke-n

Pn : Performansi ke-n

Po : Performansi awal

Co : Biaya Awal

Cn : Biaya ke-n

Vn : Nilai ke-n

I. DMAIC Six Sigma

Merupakan sebuah metodologi yang ada pada konsep six

sigma, sebuah alur berpikir yang secara urut dilakukan

untuk melakukan perbaikan proses dalam sistem.

DMAIC terdiri atas lima tahap yakni:

Define: mendefinisikan secara formal sasaran

peningkatan proses yang konsisten dengan permintaan

atau kebutuhan pelanggan dan strategi perusahaan.

Measure: mengukur kinerja proses pada saat sekarang

agar dapat dibandingkan dengan target yang ditetapkan.

Analyze: menganalisis hubungan sebab-akibat berbagai

faktor yang dipelajari untuk mengetahui faktor dominan

yang perlu dikendalikan.

Improve: mengoptimasikan proses menggunakan

analisis-analisis untuk mengetahui dan mengendalikan

kondisi optimum proses.

Control: melakukan pengendalian terhadap proses

secara terus menerus untuk meningkatkan kapabilitas

proses.

III. METODOLOGI PENELITIAN

Flow Chart

Gambar 3 Flow chart penelitian

IV. PENGOLAHAN DAN PENGOLAHAN DATA

A. Define

Berikut merupakan identifikasi awal menggunakan

diagram SIPOC untuk dan Value Stream Mapping pasta gigi

untuk menggambarkan tahapan proses produksi perusahaan

dan juga informasi mengenai aktivitas bernilai tambah dan

aktivitas tidak bernilai tambah sepanjang value stream

produk:

Gambar 4Diagram SIPOC produk pasta gigi

Perumusan Masalah

Penentuan Tujuan Penelitian

Tinjauan Pustaka

Konsep Lean

EDOWNTIME Waste

SIPOC

Value Stream Mapping (VSM)

Root Cause Analysis (RCA)

Analytical Hierarchy Process

(AHP)

Failure Mode and Effect Analysis

(FMEA)

Penelitan Obyek Amatan

Pengamatan Proses Raw

Material, Dispencing,

dan Mixing pada Produk

Pasta Gigi Unilever

Indonesia

Define1. Pemetaan proses produksi pasta gigi perusahaan

menggunakan SIPOC,

dan Value Stream Mapping

2. Identifikasi proses Non Value Added

3. Identifikasi 9 waste pada proses

Measure

Penentuan Critical Waste pada Proses

Raw Material, Dispencing, dan Mixing

Analyze

1. Analisa penyebab critical waste

dengan RCA

2. Analisa permasalahan kritis RCA

dengan FMEA

Improve

1. Penentuan alternatif improvement

pada permasalahan dengan risk

tertinggi pada FMEA

2. Pembobotan alternatif yang ditentukan dengan

AHP

3. Pemilihan alternatif terbaik dari alternatif yang

ditentukan

Kesimpulan dan Saran

TAHAP

PERSIAPAN

PENGUMPULAN

DAN

PENGOLAHAN

DATA

ANALISA

INTERPRETASI

DATA

KESIMPULAN

DATA

Mulai

Identifikasi Masalah

Selesai

4

Gambar 5 Value Stream Mapping produksi pasta gigi

Berdasarkan value stream mapping didapat lead time

produksi sebesar 7,1 jam dengan aktivitas value added

sebesar 68 menit. Sehingga didapatkan value added ratio

sebesar 0,16. Tabel 1 Identifikasi Waste

B. Measure

1) Penentuan Waste Kritis

Penentuan waste kritis dihitung berdasarkan kapasitas

produksi pasta gigi pada satu shift kerja dikonversikan

menjadi kemampuan produksi pasta gigi per satuan waktu Tabel 2 Kapasitas Produksi

Berdasarkan Tabel 2 didapatkan bahwa kapasitas

produksi pasta gigi sebesar 79,2 Ton, dimana dalam setiap

satu menit jam kerja dapat memproduksi sebanyak 0,165

Ton pasta gigi.

Data kemudian dimasukkan menjadi Pareto Chart untuk

melihat berapa besar prosentase kontribusi setiap waste

terhadap keseluruhan jenis waste sepanjang proses produksi

pasta gigi.

Gambar 6 Pareto Chart jenis waste pada produksi pasta gigi

Pemilihan critical waste menggunakan metode pareto

chart prinsip 80:20 yang artinya 80% permasalahan yang

terjadi disebabkan oleh 20% penyebab masalah dengan hasil

perhitungan tersebut didapatkan waste kritis berupa material

sisa peracikan yang tidak dapat digunakan kembali

(inventory)sebesar 38,8%, tekstur pasta terlalu encer

(defect)sebesar 31,4%dan lokasi material produk tertukar

(not utilize employee skill)sebesar 9,9%.

V. ANALISIS DAN USULAN PERBAIKAN

A. Analize

1) Root Cause Analysis (RCA)

Dalam mencari akar permasalahan dari masing-masing

waste kritis, dilakukan penentuan penyebabnya dengan

menjawab pertanyaan mengapa (why) sebanyak beberapa

kali hingga ditemukan penyebab kritis dari jawaban why

yang paling akhir.

Customer

Production

Control

InspeksiUnloading

Raw Material Store

Penambahan

FlavourMixing

Store Tank

Process

Dept.

Penerimaan

Dispencing

Safety Stock

Weekly Schedule

Daily Schedule

Persiapan

Material

Bulk

Purchasing

PO

Staple Palet

Plastik

Penambahan

Liquid

Cek Kualitas

Pasta

Feeding

Hopper

RMS A

Daily Schedule

Value Added Time :

4080 sec

Lead Time : 25574 Sec

Penataan

Rak

Peracikan

Liquid

Supplier

Packa

ging

Warehouse

Forecasting

Demand

14 1200 243 51

900

Persiapan

Powder

Curah

1200

120

120 1860

1200 600 600

2592000 57600

Peracikan

Powder

Curah

5 2340 721 14400

RMS Dispencing Mixing

1

Environmental,

Health and Safety

(EHS)

Equipment

Safety tidak

diganti berkala

sesuai

prosedur

2 DefectMaterial

Tumpah

Tekstur

pasta terlalu

encer

3

Not Utilizing

Employees

Knownledge, skill

and abilities

Lokasi material

produk

tertukar

4 Inventories

Raw material

tidak dapat

masuk rak

Material sisa

peracikan

tidak dapat

digunakan

5 Excess Processing

Terdapat material

dengan

penanganan

khusus

No WasteArea

Mesin MixingKapasitas

Mesin (Ton)Jumlah Batch

Kapasitas Produksi

Mesin (Ton)

Modul 1 2,2 6 13,2

Modul 2 2,2 6 13,2

Modul 3 2,2 6 13,2

Modul 4 2,2 6 13,2

Modul 5 2,2 6 13,2

Modul 6 2,2 6 13,2

79,2Jumlah Kapasitas Produksi

Loss Produksi (Ton) 6.364 5.151 1.625 1.365 0.824 0.540 0.529

Percent 38.8 31.4 9.9 8.3 5.0 3.3 3.2

Cum % 38.8 70.2 80.1 88.5 93.5 96.8 100.0

Waste

Other

Material T

umpa

h

Raw m

aterial t

idak

dap

at m

asuk

rak

Pros

es filling tid

ak ja

lan

Loka

si m

aterial p

rodu

k tertuk

ar

Teks

tur pa

sta terla

lu enc

er

Mater

ial s

isa pe

rac ika

n

181614121086420

100

80

60

40

20

0Lo

ss P

rod

uksi (T

on

)

Pe

rce

nt

Pareto Chart of Waste

5

Tabel 3 Akar penyebab masalah waste dengan RCA

2) Failure Mode and Effect Analyze (FMEA)

Berdasarkan hasil analisa yang dilakukan menggunakan

RCA sebelumnya didapatkan akar permasalahan dari waste

tersebut, selanjutnya dihitung besar RPN yang didapat dari

penilaian Severity, Occurance, dan Detection dari tiap akar

permasalahan. Penilaian didasarkan pada brainstorming

yang dilakukan oleh expert bagian produksi pasta gigi

Personal Care PT.Unilever Indonesia. Berikut merupakan

penilaian Severity, Occurance, dan Detection dan

perhitungan nilai RPN dari masing-masing jenis waste

kritis:

Tabel 4 Nilai Severity, Occurance, dan Detection serta RPN waste

inventory

Tabel 5 Nilai Severity, Occurance, dan Detection serta RPN waste not

utilize employee skill

Tabel 6 Nilai Severity, Occurance, dan Detection serta RPN dari jenis

waste defect

Cause dengan RPN tertinggi selanjutnya dipilih untuk

dilakukan improvement.

B. Improve

1) Usulan alternatif terhadap cause dengan RPN

tertinggi

Setelah teridentifikasi cause dengan nilai tertinggi,

selanjutnya membuat alternatif solusi untuk mengatasi

masing-masing cause tersebut. Usulan alternatif solusi

untuk ketiga cause kritis adalah sebagai berikut:

Tabel 7 Alternatif solusi untuk ketiga cause kritis

2) Pembobotan Kriteria Performansi

Sebelum dilakukan pembobotan kriteria performansi,

dilakukan identifikasi terhadap hasil permasalahan kritis

terlebih dahulu dan brainstorming dengan pihak expert

perusahaan. Pembobotan terhadap kriteria performansi

dilakukan ditinjau dari tingkat kepentingan prioritas secara

umum. Pembobotan dilakukan dengan metode Analytical

Hierarchy Process (AHP) dengan skala nilai 1 hingga 9.

Berikut merupakan pembobotan kriteria performansi

setelah diproses menggunakan software Expert Choice:

Gambar 7 Hasil pembobotan kriteria menggunakan Expert Choice

3) Pemilihan Alternatif Solusi Terbaik

Setelah didapat nilai bobot kriteria performansi dari

pengolahan software Expert Choice, maka dilakukan

Wa

ste

Pro

ble

mW

hy

1W

hy

2W

hy

3W

hy

4W

hy

5W

hy

6

kem

asa

n p

last

ik s

obek

mate

rial pla

stik

terl

alu

tipis

pengik

ata

n p

last

ik

kura

ng r

apat

tidak t

erd

apat

ala

t ik

at

khusu

s

tidak a

da p

ela

bela

n

mate

rial

opera

tor

po

wd

er

tid

ak

mem

asa

ng label

penulis

an label m

anual

tidak a

da c

ata

tan

terk

om

pute

risa

si

mate

rial tidak t

erl

ihat

penum

pukan m

ate

rial

tidak a

da t

ata

cara

penyusu

nan p

enyim

panan

mate

rial si

sa

penanganan o

pera

tor

kura

ng t

epat

kem

asa

n p

last

ik

sobek

mate

rial pla

stik

terl

alu

tipis

tidak a

da t

anda

identifi

kasi

vis

ual

yang m

em

udahkan

opera

tor

tidak a

da p

em

bagia

n

info

rmasi

lokasi

pro

ses

pro

duk p

ada

dis

pen

cin

g

Hanya l

ea

der

pro

ses

yang m

engeta

hui lo

kasi

pro

duksi

ala

t kom

unik

asi

(H

T)

rusa

k

suasa

na b

isin

g

sela

ng b

ocor

kura

ng p

era

wata

n

va

cu

um

tole

ransi

ditentu

kan m

anual

pro

ses

kalib

rasi

dan

ceta

k t

imbangan

terl

alu

lam

a

kesa

lahan o

pera

tor

pro

ses

tuang m

ate

rial

yang k

ura

ng t

epat

kem

asa

n p

last

ik s

obek

tekanan v

acu

um

tid

ak

sesu

ai sp

esi

fikasi

mate

rial tidak s

esu

ai

kom

posi

si

pro

ses

pera

cik

an

mate

rial tidak a

kura

t

terd

apat

tole

ransi

pengukura

n c

ukup b

esa

r

terd

apat

mate

rial

tum

pah

Defe

ct

Past

a t

erl

alu

encer

vis

co

sita

s p

ast

a t

idak

sesu

ai sp

esi

fikasi

pro

ses

mix

ing

terl

alu

panas

pro

ses

mix

ing

terl

alu

lam

a

pro

ses

va

cu

m t

erl

alu

lam

a

tidak a

da s

iste

m

pengin

gat

mate

rial si

sa

mate

rial tu

mpah

No

t u

tili

ze

em

plo

yee

Mate

rial

tert

ukar

alir

an info

rmasi

dengan l

ea

der

pro

ses

tidak lancar

info

rmasi

dari

lea

der

pro

ses

tidak

terd

engar

jela

s

Inven

tory

Mate

rial si

sa

pera

cik

an

tidak d

apat

dig

unakan

mate

rial p

ow

der

menggum

pal

terp

apar

udara

terb

uka

mate

rial te

rsim

pan

terl

alu

lam

a

Problem Effect cause Severity Occurance Detection RPN

material plastik

terlalu tipis10 4 2 80

tidak terdapat alat

ikat khusus9 8 4 288

penulisan label

manual3 10 3 90

tidak ada catatan

terkomputerisasi3 10 4 120

tidak ada tata

cara penyusunan

penyimpanan

material sisa

3 8 2 48

penanganan

operator kurang

tepat

2 3 6 36

material plastik

terlalu tipis10 4 2 80

Material sisa

peracikan

tidak dapat

digunakan

material

terbuang

Problem Effect cause Severity OccuranceDetection RPN

alat komunikasi

(HT) rusak 5 2 5 50

suasana bising 4 3 7 84

Hanya Leader

Proses yang

mengetahui lokasi

produksi 3 8 4 96

Material

tertukar

operator

memindah

palet ke

tempat yang

benar, proses

mixing delay

Problem Effect cause Severity OccuranceDetection RPN

selang bocor

7 2 7 98

kurang perawatan

vacum 7 2 7 98

Proses kalibrasi

dan cetak

timbangan lama 4 7 4 112

kesalahan

operator 3 3 5 45

proses tuang

material yang

kurang tepat 3 3 3 27

kemasan plastik

sobek 6 8 2 96

Pasta

terlalu

encer

rework,

penambahan

material yang

dibutuhkan

No Alternatif Solusi

1 Pengadaan alat ikat plastik

2 Penggantian wadah kantong plastik dengan wadah kotak bertutup

3 Implementasi sistem barcode

4 Penggantian timbangan

6

pemilihan alternatif solusi terbaik dengan menggunakan

metode value engineering. Penilaian value didapat dari

pembagian antara nilai performansi dan biaya. Berikut

merupakan parameter biaya yang digunakan dalam

perhitungan biaya alternatif pada penelitian ini:

a. Biaya Peralatan

b. Biaya Waste

c. Biaya investasi improvement

Kemudian dilakukan perhitungan terhadap cost dari tiap

kombinasi alternatif tersebut menggunakan metode value

management. Berikut merupakan value untuk setiap

alternatif yang disusun menggunakan value management: Tabel 8 Value untuk masing-masing alternatif

Berdasarkan Tabel 8 didapat alternatif solusi dengan nilai

value tertinggi sebesar 1,09 yakni alternatif solusi penerapan

alternatif 1 dan 4 berupa pengadaan alat ikat wadah kantong

plastik dan penggantian alat timbangan.

VI. KESIMPULAN

Berikut merupakan kesimpulan yang bisa diambil dari

penelitian ini:

1. Berdasarkan value stream mapping proses produksi

pasta diketahui lead time produksi pasta gigi untuk

satu batch produksi membutuhkan waktu selama

25.574 detik atau sekitar 7,1 jam. Jumlah waktu

aktivitas value added sepanjang proses produksi pasta

sebesar 4.080 detik, atau sekitar 68 menit, sehingga

didapat value added ratio proses produksi pasta gigi

sebesar 0,16.

2. Berdasarkan hasil pareto chart dari waste yang

dihasilkan didapatkan tiga waste kritis berupa waste

inventory dengan presentase sebesar 38,8% dengan

kesempatan kehilangan memproduksi sebesar 6,36

Ton, waste defect yang memiliki persentase sebesar

31,4% dengan kesempatan kehilangan produksi 5,15

Ton, dan waste not utilize employee skill memiliki

presentase 9,9 persen dengan kesempatan kehilangan

produksi sebesar 1,62 Ton.

3. Berdasarkan hasil analisa menggunakan metode RCA

didapatkan akar permasalahan untuk masing-masing

waste inventory, not utilize employee dan defect.

Selanjutnya dilakukan analisa terhadap masing-

masing akar permasalahan yang didapat dengan

FMEA untuk mendapat akar permasalahan paling

kritis pada setiap permasalahan waste sepanjang

proses produksi pasta gigi. Pada waste inventory

berupa material sisa peracikan yang tidak dapat

digunakan kembali disebabkan oleh tidak adanya alat

ikat khusus kantong plastik sebagai wadah

penyimpanan material sisa. Pada waste not utilize

employee skill berupa peletakkan material yang tidak

pada tempatnya disebabkan oleh aliran informasi

lokasi proses produksi pasta gigi yang tidak mengalir

dan hanya diketahui oleh leader proses. Pada waste

defect berupa tekstur pasta gigi yang terlalu encer

disebabkan oleh proses kalibrasi dan pencetakan hasil

timbangan yang terlalu lama sehingga operator

peracikan cenderung menggunakan pengukuran

dengan toleransi secara manual.

4. Berdasarkan hasil metode value engineering,

didapatkan alternatif solusi terbaik berdasarkan nilai

value terbesar yakni pada penerapan solusi pengadaan

alat ikat wadah kantong plastik untuk mereduksi

waste material yang tidak dapat digunakan kembali

dan pengadaan alat timbangan untuk mengganti alat

timbangan yang telah lama dengan tujuan mengatasi

terjadinya waste tekstur pasta yang terlalu encer.

DAFTAR PUSTAKA

Blackstone Jr, J. H. (2013). APICS Dictionary Fourteenth

edition. Chicago: APICS.

Gaspersz, V. (2007). Lean Six Sigma for Manufacturing and

Service Industires. Jakarta: Gramedia Pustaka

Utama.

Jucan, G. (2005). Root Cause Analysis for IT Incidents

Investigation. Toronto, Ontario.

MBASkool. (2014). Top 10 FMCG Companies in the World

2014 . Retrieved 2015, from MBASkool:

http://www.mbaskool.com/fun-corner/top-brand-

lists/9824-top-10-fmcg-companies-in-the-world-

2014.html?start=3

McDermott, R. E., Beauregard, M. R., & Mikulak, R. J.

(2010). The Basic of FMEA. North Jersey: ASQ.

Simon, K. (2010). SIPOC Diagram. Retrieved 2015, from i

Six Sigma: http://www.isixsigma.com/tools-

templates/sipoc-copis/sipoc-diagram/

Srinivasu, R. (2014). Fast Moving Consumer Good Retail

Market, Growth Prospect, Market Overview and

Food Inflation in India Market. International

Journal of Innovative Research in Science

Engineering and Technology, 8423-8430.

Statista. (2014). Global revenue of the Unilever Group from

2005 to 2014. New York: Statista.

Taylor, D., & Hines, P. (2000). Going Lean. Cardiff: Lean

Enterprise Research Centre.

Triantaphyllou, E., & Mann, S. H. (1995). USING THE

ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR

DECISION MAKING IN ENGINEERING

APPLICATIONS: SOME CHALLENGES.

International Journal of Industrial Engineering:

Applications and Practice, 35-44.

Unilever. (2014). Annual Report. Unilever.

Yu, J. (2014). FMCG sector slows by $8.3 billion as

emerging markets cool. Retrieved 2015, from

Kantar World Panel

No Alternatif

Bobot Kriteria Performance

Cost Value 1 2 3

0,659 0,263 0,079

341.577.566,12

0 Kondisi Awal 7 8 8 7,349 Rp 2.510.253.533,38 1,00

1 1 8 7 8 7,745 Rp 2.510.601.533,38 1,05

2 2 8 7 8 7,745 Rp 2.527.815.533,38 1,05

3 3 7 8 6 7,191 Rp 2.527.780.883,33 0,97

4 4 8 7 9 7,824 Rp 2.541.682.558,33 1,05

5 1,2 8 8 8 8,008 Rp 2.530.798.533,38 1,08

6 1,3 7 9 7 7,533 Rp 2.528.128.883,33 1,02

7 1,4 8 8 9 8,087 Rp 2.542.030.558,33 1,09

8 2,3 7 8 7 7,27 Rp 2.545.342.883,33 0,98

9 2,4 8 7 8 7,745 Rp 2.559.244.558,33 1,03

10 3,4 7 9 7 7,533 Rp 2.567.951.108,33 1,00

11 1,2,3 7 8 7 7,27 Rp 2.548.325.883,33 0,97

12 1,2,4 8 8 8 8,008 Rp 2.562.227.558,33 1,07

13 1,3,4 7 9 8 7,612 Rp 2.568.299.108,33 1,01

14 2,3,4 8 8 6 7,85 Rp 2.545.342.883,33 1,05

15 1,2,3,4 7 9 6 7,454 Rp 2.588.496.108,33 0,98