Pendahuluan

Indonesia memiliki sekitar 7.000 dari 30.000 spesies tanaman yang diyakini memiliki khasiat obat. Dengan potensi alam yang sangat besar, tidak mengherankan jika masyarakat masih mengandalkan pengobatan tradisional untuk mengatasi berbagai penyakit. Hingga saat ini, penggunaan obat tradisional masih tetap populer karena dianggap memiliki manfaat yang lebih banyak dibandingkan obat kimia dan lebih terjangkau. Obat tradisional juga sering disebut sebagai obat herbal karena seluruh bahan yang digunakan berasal dari bahan alami [1]. Pengobatan tradisional umumnya memanfaatkan berbagai bahan alami seperti tanaman, akar, daun, kulit kayu, dan bagian tanaman lainnya, serta bahan alami lain seperti madu, rempah-rempah, dan mineral. Seluruh bahan tersebut diyakini mampu menjaga kesehatan dan membantu memulihkan kondisi tubuh [2]. Perkembangan ini memberikan peluang besar bagi industri obat herbal untuk terus berkembang. Namun demikian, kondisi ini juga menuntut peningkatan standar kualitas produksi agar tetap mampu bersaing di pasar yang semakin kompetitif.

Pada salah satu industri farmasi yang memproduksi minyak herbal, produk ini dikategorikan sebagai Cairan Obat Luar (COL). Proses produksi minyak herbal terdiri dari tiga tahapan utama, yaitu proses pengolahan, pengemasan utama, dan pengemasan luar. Oleh karena itu, perusahaan harus memastikan seluruh tahapan dilakukan sesuai dengan Standar Operasional Prosedur (SOP) untuk menjaga kualitas produk. Namun, proses tersebut masih belum optimal karena masih ditemukan cacat pada tahap pengemasan luar. Tahap ini dipilih karena memiliki tingkat cacat yang lebih tinggi dibandingkan pengemasan utama sehingga berpotensi lebih besar menimbulkan pemborosan. Kondisi ini menyebabkan munculnya aktivitas tambahan seperti rework serta memicu jenis pemborosan lain, seperti waktu menunggu, gerakan yang tidak perlu, dan aktivitas tambahan berupa penyortiran, pemindahan, serta pemeriksaan ulang yang tidak memberikan nilai tambah. Selain cacat produk, ditemukan pula jenis pemborosan lain, yaitu motion berupa pergerakan operator yang tidak bernilai tambah. Pemborosan overprocessing juga terjadi akibat pengulangan langkah kerja serta kebutuhan pengumpulan botol sebelum proses pengemasan kelompok.

Meskipun berbagai penelitian sebelumnya telah menerapkan pendekatan Lean, Six Sigma, maupun Lean Six Sigma dalam meningkatkan efisiensi proses produksi di industri manufaktur, sebagian besar penelitian tersebut lebih berfokus pada industri umum dan belum secara spesifik mengkaji penerapan metode ini pada industri farmasi, khususnya pada produk herbal dengan karakteristik proses yang unik. Selain itu, penelitian terdahulu umumnya hanya menggunakan satu atau dua alat analisis seperti Value Stream Mapping (VSM) atau Fishbone Diagram tanpa mengintegrasikannya secara komprehensif dengan metode analisis risiko seperti Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Oleh karena itu, masih terdapat celah penelitian dalam hal penerapan pendekatan Lean Six Sigma yang terintegrasi secara sistematis dengan berbagai tools analisis untuk mengidentifikasi pemborosan sekaligus menentukan prioritas perbaikan berbasis risiko pada proses pengemasan luar produk herbal. Kebaruan (novelty) penelitian ini terletak pada integrasi metode Lean Six Sigma dengan pendekatan DMAIC yang dikombinasikan secara menyeluruh dengan VSM, VALSAT (PAM), Fishbone Diagram, dan FMEA untuk menganalisis pemborosan serta cacat produk secara lebih komprehensif dan terstruktur, khususnya pada proses pengemasan luar minyak herbal di industri farmasi. Pendekatan ini diharapkan mampu memberikan kontribusi nyata dalam peningkatan efisiensi proses produksi sekaligus menjaga kualitas produk agar tetap kompetitif di pasar.

Berdasarkan permasalahan yang diidentifikasi pada proses pengemasan luar, metode yang diusulkan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan Lean Six Sigma. Metode ini dipilih karena mampu mengurangi pemborosan sekaligus meningkatkan kualitas secara bersamaan. Selain itu, pendekatan ini lebih komprehensif dan sistematis melalui tahapan DMAIC sehingga lebih efektif dalam perbaikan proses produksi. Lean Six Sigma merupakan kombinasi konsep Lean dan Six Sigma yang bertujuan untuk mengidentifikasi serta menghilangkan pemborosan atau aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah (non-value-added activities) [3]. Salah satu alat yang digunakan untuk mengidentifikasi pemborosan adalah Value Stream Mapping (VSM) yang memetakan aliran fisik dan informasi pada setiap stasiun kerja sehingga memudahkan identifikasi aktivitas non-value-added [4]. Selain itu, Value Stream Analysis Tools (VALSAT) dengan menggunakan Process Activity Mapping (PAM) digunakan untuk memetakan setiap tahapan aktivitas dalam proses produksi, mulai dari operasi hingga penyimpanan, kemudian mengelompokkannya ke dalam kategori aktivitas [5]. Berdasarkan hasil analisis tersebut, diagram fishbone digunakan untuk mengidentifikasi akar penyebab pemborosan, dan metode FMEA diterapkan untuk menentukan prioritas risiko serta merumuskan rekomendasi perbaikan yang paling tepat.

Metode

Penelitian ini menggunakan pendekatan Lean Six Sigma yang merupakan integrasi antara Lean dan Six Sigma. Pendekatan ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menghilangkan pemborosan atau aktivitas yang tidak bernilai tambah melalui perbaikan berkelanjutan dan signifikan, guna mencapai tingkat kinerja six sigma [6].Implementasi metode dilakukan melalui tahapan DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control), sedangkan penyusunan usulan perbaikan dilakukan menggunakan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) untuk mengurangi pemborosan sekaligus meningkatkan kualitas proses secara sistematis.

Dalam pelaksanaannya, pada tahap Define dilakukan pemetaan proses menggunakan CVSM, identifikasi pemborosan dengan VALSAT, serta pemetaan aktivitas melalui PAM. Tahap Measure berfokus pada perhitungan DPMO dan level sigma apabila belum mencapai six sigma, analisis dilanjutkan ke tahap Analyze melalui analisis kapabilitas proses, diagram pareto, dan fishbone. Selanjutnya, tahap Improve menyusun usulan perbaikan menggunakan FMEA serta merancang FVSM sebagai gambaran kondisi proses yang diusulkan.

1. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data

Penelitian ini menggunakan dua jenis data, yaitu data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh secara langsung dari proses produksi melalui observasi lapangan pada setiap tahapan produksi minyak herbal, khususnya pada proses pengemasan luar. Selain itu, wawancara dilakukan dengan operator dan pihak terkait untuk memperoleh informasi mengenai alur kerja, kendala yang dihadapi, serta aktivitas yang berpotensi menimbulkan pemborosan. Data sekunder diperoleh dari dokumen perusahaan, seperti data historis produksi, data cacat produk, waktu proses, serta standar operasional prosedur (SOP) yang berlaku.

Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung untuk memetakan aliran proses menggunakan Current Value Stream Mapping (CVSM), pencatatan waktu proses pada setiap aktivitas untuk analisis Process Activity Mapping (PAM), serta pengumpulan data jumlah cacat untuk perhitungan Defects Per Million Opportunities (DPMO) dan level sigma. Wawancara terstruktur digunakan untuk mendukung identifikasi pemborosan melalui VALSAT serta analisis akar penyebab menggunakan diagram fishbone.

2. Instrumen Penelitian dan Validitas Data

Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini meliputi lembar observasi proses, format pencatatan waktu siklus, checklist identifikasi pemborosan, serta formulir analisis FMEA untuk penilaian tingkat risiko berdasarkan severity, occurrence, dan detection. Untuk menjaga validitas data, dilakukan triangulasi metode dengan membandingkan hasil observasi, wawancara, dan data historis perusahaan. Selain itu, verifikasi data dilakukan melalui diskusi dengan pihak perusahaan untuk memastikan kesesuaian antara kondisi aktual di lapangan dengan data yang digunakan dalam analisis.

3. Lean Six Sigma

Konsep Lean Six Sigma bertujuan untuk mengurangi tujuh jenis pemborosan dalam proses produksi sekaligus menurunkan jumlah produk cacat. Dalam penerapannya, Lean Six Sigma mengombinasikan eliminasi tujuh pemborosan dengan metodologi DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) [7]. DMAIC merupakan tahapan perbaikan berkelanjutan sebagai kerangka kerja sistematis untuk mengidentifikasi masalah, mengukur kinerja, menganalisis akar penyebab, menerapkan perbaikan, dan menjaga kestabilan hasil [8].

a. Define

Pada tahap ini, permasalahan yang terjadi dijelaskan dan didefinisikan secara jelas. Tujuannya untuk mengidentifikasi proses serta mengenali permasalahan dalam proses produksi [9][10].

b. Measure

Tahap ini bertujuan mengevaluasi kinerja proses. Tahap ini juga meliputi analisis data cacat dengan penentuan nilai Defects Per Million Opportunities (DPMO) dan level sigma [10][11].

Defect per unit (DPU)

(1)

Defect per Oppurtunity (DPO)

(2)

Total Defect

(3)

Level Sigma

(4)

c. Analyze

Tahap Analyze merupakan tahap ketiga yang berfokus pada identifikasi dan penentuan akar penyebab permasalahan berdasarkan data yang telah dikumpulkan [10][11]. Selain menentukan akar penyebab masalah, dilakukan analisis mengenai peta kendali P dan kapabilitas proses.

d. Improve

Tahap Improve berfokus terhadap akar penyebab yang telah diidentifikasi. Setelah akar penyebab diketahui disusun rekomendasi perbaikan untuk mencegah atau menghilangkan kegagalan [9][11].

e. Control

Tahap Control bertujuan memastikan penyebab utama kegagalan tidak terjadi kembali. Pada tahap ini, setiap aktivitas dikendalikan untuk menjaga konsistensi hasil [11].

4. Value Stream Mapping (VSM)

Value Stream Mapping (VSM) digunakan untuk menggambarkan aliran produksi suatu produk, termasuk aliran material dan informasi [4]. Dalam Value Stream Mapping terdapat dua jenis peta, yaitu Current Value Stream Mapping (CVSM) dan Future Value Stream Mapping (FVSM). CVSM menggambarkan kondisi aliran material dan informasi saat ini sehingga jenis pemborosan yang terjadi dapat diidentifikasi. Sementara itu, FVSM menggambarkan kondisi masa depan sebagai hasil dari perbaikan. Setiap proses kemudian diklasifikasikan ke dalam Value Added (VA), Non-Value Added (NVA), atau Necessary Non-Value Added (NNVA) [12]. Value Added (VA) adalah aktivitas yang menciptakan nilai tambah sehingga harus dipertahankan . Non-Value Added (NVA) merupakan aktivitas yang tidak diperlukan sehingga dapat dihilangkan [13]. Necessary Non-Value Added (NNVA) adalah aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah tetapi masih dapat ditingkatkan agar efisien [14].

5. Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

Value Stream Analysis Tools (VALSAT) digunakan untuk memahami aliran material dan informasi sepanjang proses produksi sekaligus mengidentifikasi tujuh jenis pemborosan. Dalam penerapannya, setiap jenis pemborosan diberikan bobot kemudian dikalikan dengan faktor skala ordinal yang terdiri dari rendah, sedang, dan tinggi dengan nilai masing-masing 1, 3, dan 9 [5]. Terdapat tujuh alat pemetaan yang masing-masing memiliki fungsi dan keunggulan untuk mengidentifikasi pemborosan, yaitu Process Activity Mapping (PAM), Supply Chain Response Matrix (SCRM), Production Variety Funnel (PVF), Quality Filter Mapping (QFM), Demand Amplification Mapping (DAM), Decision Point Analysis (DPA), dan Physical Structure (PS) [15].

6. Diagram Fishbone

Diagram fishbone digunakan untuk menggambarkan berbagai penyebab atau faktor yang berkaitan dengan suatu permasalahan secara terstruktur . Dengan penyajian visual terhadap kemungkinan penyebab sehingga dapat lebih mudah mengidentifikasi faktor yang perlu ditangani atau diperbaiki untuk menyelesaikan permasalahan [17].

7. Failure Mode and Eff ect Analysis

Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) digunakan untuk mendefinisikan, mengidentifikasi, memprioritaskan, dan menghilangkan kegagalan yang diketahui sebelum produk sampai ke pelanggan [18]. FMEA disajikan dalam bentuk tabel dan digunakan untuk mengidentifikasi dampak kegagalan proses serta menganalisis prioritas penanganannya menggunakan Risk Priority Number (RPN) [19]. Tingkat prioritas kegagalan ditentukan dengan memberikan penilaian pada severity, occurrence, dan detection yang kemudian digunakan untuk menghitung nilai RPN sebagai dasar penentuan prioritas mode kegagalan [20].

(5)

Hasil dan Pembahasan

A. Define

1. Current Value Stream Mapping

Current Value Stream Mapping (CVSM) digunakan untuk memetakan aliran fisik dan informasi pada proses produksi minyak herbal yang kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori VA, NNVA, dan NVA. Berikut disajikan CVSM pada Gambar 1.

Figure 1. Current Value Stream Mapping Proses Produksi Minyak Herbal

Berdasarkan Gambar 1, total waktu produksi (lead time) adalah 7.497,4 menit yang terdiri dari 2.016,1 menit aktivitas Value Added (VA), 1.490 menit aktivitas Non-Value Added (NVA), dan 3.991,3 menit aktivitas Necessary Non-Value Added (NNVA). Berdasarkan data waktu tersebut, nilai Process Cycle Efficiency (PCE) dapat dihitung sebesar 26,89% menunjukkan proses produksi belum optimal sehingga diperlukan perbaikan untuk meningkatkan efisiensi proses.

2. Penetapan Waste Kritis

Untuk mengidentifikasi pemborosan, dilakukan pengisian kuesioner melalui wawancara dengan staf yang memiliki pengetahuan dan pengalaman di bidangnya (expert judgement). Berdasarkan hasil wawancara terhadap lima responden, diperoleh peringkat waste pada proses produksi minyak herbal seperti pada Tabel 1.

Tabel 1. Rekapitulasi Hasil Pembobotan Waste

Berdasarkan tabel di atas, jenis waste paling kritis adalah defect dengan bobot 3,6, motion dengan bobot 3,2, dan overprocessing dengan bobot 3,0.

3. Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

Setelah peringkat jenis waste diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah mengalikan bobot waste dengan nilai pembobotan pada tabel VALSAT menggunakan faktor skala High (H) = 9, Medium (M) = 3, dan Low (L) = 1. Berikut disajikan Tabel 2 VALSAT yang telah disesuaikan.

Tabel 2. Perhitungan Hasil Skor VALSAT

Berdasarkan Tabel 2, tools Process Activity Mapping (PAM) memiliki skor tertinggi sebesar 115,8 sehingga PAM dipilih untuk analisis karena mencakup seluruh jenis waste.

B. Process Activity Mapping (PAM)

PAM digunakan untuk memetakan seluruh tahapan proses produksi ke dalam kategori aktivitas seperti pada Tabel 3. Aktivitas paling dominan adalah operasi dan transportasi yang menunjukkan sebagian besar digunakan untuk proses pengolahan produk dan perpindahan material antar stasiun kerja.

Tabel 3. Rekapitulasi Aktivitas Proses Produksi Menggunakan PAM

Selain itu, aktivitas proses produksi juga diklasifikasikan menjadi Value Added (VA), Non-Value Added (NVA), dan Necessary Non-Value Added (NNVA). Berdasarkan Tabel 4, NNVA merupakan paling dominan karena aktivitas yang tidak menambah nilai tetapi masih diperlukan ini digunakan untuk mendukung kelancaran proses produksi.

Tabel 4. Rekapitulasi Aktivitas Proses Produksi Berdasarkan VA, NVA, dan NNVA

C . Measure

1. Perhitungan Level Sigma

Perhitungan ini dilakukan untuk mengevaluasi tingkat kecacatan proses produksi sekaligus menggambarkan kondisi mutu pada proses pengemasan produk Minyak Herba. Nilai sigma dihitung berdasarkan data jumlah cacat setiap periode yang mencakup jenis cacat, jumlah produksi, serta total cacat selama enam periode.

Contoh perhitungan periode ke-1:

a. Perhitungan DPO dan DPMO

DPO = (6)

DPMO = DPO × 1.000.000(7)

= 0,01683 × 1.000.000

= 16.830

b. Perhitungan Level Sigma

Karena dalam tabel konversi DPMO ke nilai sigma dengan nilai DPMO 16.830 tidak ada, maka menggunakan interpolasi:

DPMO= 17.003 (X1), nilai konversi sigma = 3,62 (Y1)

DPMO= 16.586 (X2), nilai konversi sigma = 3,63 (Y2)

DPMO= 16.830 (X), nilai konversi sigma (Y) adalah?

Maka,

(8)

Y = 3,62

Jadi, perhitungan nilai sigma pada periode ke-1 dengan nilai DPMO sebesar 16.830 didapatkan nilai konversi Six Sigma sebesar 3,62. Tabel 5 di bawah ini menyajikan rekapitulasi nilai DPO, DPMO, dan level sigma pada proses pengemasan minyak herbal selama enam periode.

Tabel 5. Rekapitulasi DPO, DPMO, dan Level Sigma Pada Proses Pengemasan Minyak Herba Selama 6 Periode

Berdasarkan Tabel 5, diperoleh nilai rata-rata DPMO dan level sigma selama enam periode sebagai berikut:

(9)

(10)

Proses mencapai level sigma sebesar 3,59 (3-sigma) dengan rata-rata DPMO sebesar 18.016 per 1.000.000 unit. Meskipun lebih baik dibandingkan rata-rata industri di Indonesia, nilai ini masih berada di bawah standar Amerika Serikat dan global sehingga diperlukan analisis akar penyebab lebih lanjut untuk meningkatkan kinerja proses.

D. Analyze

1. Peta Kendali P

Peta kendali p digunakan untuk memantau proporsi produk cacat dan memastikan bahwa proses tetap berada dalam batas kendali statistik selama enam periode, dengan komponen p, UCL, CL, dan LCL. Disajikan Tabel 6 mengenai hasil rekapitulasi perhitungan p, UCL, CL, dan LCL.

Tabel 6. Rekapituasi UCL, CL, dan LCL Selama Enam Periode

Setelah dilakukan perhitungan seperti pada Tabel 6, kemudian perhitungan tersebut dituangkan dalam bentuk gambar seperti pada Gambar 2.

Figure 2. Peta Kendali P

Berdasarkan Gambar 2, proses produksi minyak herbal berada dalam kondisi tidak terkendali secara statistik karena terdapat empat periode berada di luar batas kendali (UCL/LCL). Titik-titik yang berada di luar batas kendali menunjukkan adanya variasi penyebab khusus sehingga diperlukan analisis akar penyebab untuk menentukan tindakan perbaikan yang tepat.

2. Kapabilitas Proses

Perhitungan kapabilitas proses digunakan untuk mengetahui apakah proses produksi minyak herbal telah memenuhi standar kualitas yang diinginkan atau masih memerlukan perbaikan untuk mengurangi jumlah cacat. Berikut adalah perhitungan kapabilitas proses pada produksi minyak herbal.

(11)

Nilai kapabilitas proses (Cp) sebesar 1 menunjukkan bahwa proses mampu menghasilkan produk sesuai spesifikasi, namun masih memerlukan pengendalian dan peningkatan lebih lanjut. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi terhadap variabilitas serta upaya untuk menjaga stabilitas proses guna mencapai target kualitas mendekati nol cacat.

3. Diagram Pareto

Berdasarkan CTQ cacat pada kemasan produk minyak herbal, dilakukan analisis untuk mengidentifikasi jenis cacat yang paling dominan menggunakan diagram Pareto. Berdasarkan Gambar 3, urutan jenis cacat dari frekuensi tertinggi hingga terendah adalah sebagai berikut: kemasan botol individual yang tidak rapi sebesar 65%, kemasan botol kelompok yang berlubang sebesar 25%, dan label yang berkerut sebesar 10%.

Figure 3. Diagram Pareto

4. Diagram Fishbone

Diagram fishbone digunakan untuk mencari akar penyebab masalah dari permasalahan yang diangkat yaitu pemborosan pada proses produksi minyak herba. Setiap jenis pemborosan yang paling dominan nantinya akan dicari akar penyebabnya menggunakan diagram fishbone. Pada diagram fishbone akar penyebab masalah dikelompokkan ke dalam beberapa aspek kategori seperti manusia, mesin, material, metode, dan lingkungan. Berikut ini disajikan diagram fishbone dari tiap-tiap pemborosan.

a. Pemborosan Defect

Pemborosan defect atau cacat produk merupakan jenis pemborosan yang paling utama karena dalam proses produksinya masih terdapat jenis cacat produk yang menimbulkan kerugian dan menimbulkan adanya jenis pemborosan yang lain. Berikut ini akar penyebab masalah cacat produk yang diidentifikasi dalam penelitian.

1) Defect Label Berkerut

Cacat produk label berkerut disebabkan oleh dua aspek utama, yaitu aspek mesin dan material. Berikut ini diagram fishbone cacat produk label berkerut pada Gambar 4.

Figure 4. Diagram Fishbone Cacat Produk Label Berkerut

2) Defect Pembungkus Botol Satuan Tidak Rapi

Cacat produk pembungkus botol satuan tidak rapi disebabkan oleh tiga aspek utama, yaitu aspek manusia, mesin, dan material. Berikut ini disajikan diagram fishbone cacat produk pembungkus botol satuan tidak rapi pada Gambar 5.

Figure 5. Diagram Fishbone Cacat Produk Pembungkus Botol Satuan Tidak Rapi

3) Defect Pembungkus Botol Kelompok Berlubang

Cacat produk pembungkus botol kelompok berlubang disebabkan oleh dua aspek utama, yaitu aspek, mesin dan aspek material. Berikut ini diagram fishbone cacat produk pembungkus botol kelompok berlubang pada Gambar 6.

Figure 6. Diagram Fishbone Cacat Produk Pembungkus Botol Kelompok Berlubang

a. Pemborosan Motion

Pemborosan motion terjadi karena adanya gerakan tambahan yang tidak diperlukan dalam proses produksi minyak herba. Pemborosan ini disebabkan oleh empat aspek utama, yaitu aspek manusia, metode, mesin, dan lingkungan. Diagram fishbone di bawah ini menunjukkan akar penyebab masalah dari pemborosan motion seperti pada Gambar 7.

Figure 7. Diagram Fishbone Pemborosan Motion

b. Pemborosan Overprocessing

Pemborosan overprocessing terjadi karena adanya langkah kerja atau urutan kerja yang dilakukan secara berulang. Pemborosan ini disebabkan oleh tiga aspek utama, yaitu aspek metode, manusia, dan aspek mesin. Berikut ini disajikan gambar diagram fishbone untuk pemborosan overprocessing pada Gambar 8.

Figure 8. Diagram Fishbone Pemborosan Overprocessing

E . Improve

1. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

Metode FMEA diterapkan pada proses pengemasan minyak herbal untuk mengidentifikasi potensi kegagalan pada setiap tahapan terhadap cacat produk serta mengevaluasi dampaknya terhadap kualitas produk dan kinerja proses. Nilai Risk Priority Number (RPN) dihitung dengan mengalikan Severity (S), Occurrence (O), dan Detection (D) untuk menentukan risiko yang paling kritis dalam upaya perbaikan demi meningkatkan kualitas produk. Pada Tabel 7 menyajikan tabel hasil perhitungan RPN beserta rekomendasi perbaikan tiap kegagalan.

Tabel 7. Perhitungan Risk Priority Number (RPN) dan Rekomendasi Perbaikan

2. Rekomendasi Pe rbaikan Terhadap Pemborosan

Usulan rekomendasi pemborosan dibuat untuk mengidentifikasi dan mengurangi aktivitas yang tidak bernilai tambah. Perbaikan difokuskan pada sumber pemborosan paling dominan yang telah ditemukan agar proses menjadi lebih efisien dan kualitas produk meningkat. Rekomendasi perbaikan terhadap pemborosan disajikan pada Tabel 8.

Tabel 8. Rekomendasi Perbaikan Pemborosan

Selain rekomendasi terhadap pemborosan yang telah diidentifikasi, juga diberikan usulan perbaikan pada aktivitas-aktivitas yang tergolong tidak bernilai tambah. Aktivitas tersebut dapat direduksi atau dieliminasi untuk mengurangi waktu produksi, sehingga proses produksi menjadi lebih cepat, efisien, dan mampu meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Berikut ini disajikan tabel mengenai usulan perbaikan terhadap aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah terdapat pada Tabel 9.

Tabel 9. Rekomendasi Perbaikan untuk Aktivitas yang di Eliminasi

F. Future Value Stream Mapping

Berdasarkan Tabel 9 terkait pengurangan aktivitas pada proses produksi minyak herbal, kemudian dilakukan penyusunan Future Value Stream Mapping (FVSM) yang menunjukkan aliran proses produksi lebih efisien dibandingkan dengan proses produksi sebelumnya atau pada Current Value Stream Mapping (CVSM). Perbedaan antara FVSM dan CVSM terletak pada total waktu produksi (lead time) yang lebih kecil pada FVSM. Gambar 13. menunjukan Futre Value Stream Mapping (FVSM) dengan proses produksi yang lebih efisien.

Figure 9. Future Value Stream Mapping (FVSM) Proses Produksi Minyak Herbal

Berdasarkan Gambar 9. waktu proses produksi minyak herba menunjukkan penuruan dari 7.497,4 menit menjadi 5.382,3 menit. Dengan penurunan tersebut, aktivitas Non-Value Added (NVA) yang sebelumnya sebesar 1.520 menit berhasil dieliminasi menjadi 0 menit. Sementara itu, aktivitas Necessary Non-Value Added (NNVA) menurun dari 3.961,3 menit menjadi 3.366,3 menit, sedangkan aktivitas Value Added (VA) tetap sebesar 2.016,1 menit. Berdasarkan hasil data waktu tersebut, dapat dihitung nilai Process Cycle Efficiency (PCE) yang menunjukkan adanya peningkatan menjadi sebesar 37,46% dari yang sebelumnya 26,89%. Peningkatan ini menunjukkan bahwa proses produksi menjadi lebih efisien apabila rekomendasi perbaikan terhadap aktivitas yang dielimasi diterapkan.

G. Control

Tahap control bertujuan untuk memastikan keberlanjutan perbaikan dalam pengurangan pemborosan pada proses produksi minyak herbal. Namun, tahap ini belum diterapkan dalam penelitian ini karena keputusan implementasinya berada pada pihak perusahaan.

Hasil penelitian ini sejalan dengan beberapa studi sebelumnya yang menunjukkan bahwa penerapan Lean Six Sigma efektif dalam mengidentifikasi dan mengurangi pemborosan serta meningkatkan efisiensi proses produksi. Misalnya, penelitian oleh Karuna et al. menunjukkan bahwa dominasi waste seperti defect dan motion merupakan faktor utama yang mempengaruhi kinerja produksi pada industri manufaktur . Temuan dalam penelitian ini juga memperkuat hasil tersebut, di mana defect, motion, dan overprocessing menjadi pemborosan paling dominan pada proses pengemasan minyak herbal. Selain itu, penggunaan Value Stream Mapping (VSM) dalam penelitian ini terbukti efektif dalam mengidentifikasi aktivitas non-value-added, sebagaimana juga dilaporkan oleh Firdaus dan Putro yang menyatakan bahwa VSM mampu memetakan aliran proses secara komprehensif sehingga memudahkan identifikasi inefisiensi .

Namun demikian, penelitian ini memberikan kontribusi lebih lanjut dengan mengintegrasikan analisis risiko melalui FMEA untuk menentukan prioritas perbaikan secara kuantitatif. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang umumnya hanya berhenti pada identifikasi waste, penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis risiko mampu menghasilkan rekomendasi perbaikan yang lebih terarah, terutama pada cacat pembungkusan botol satuan tidak rapi dengan nilai RPN tertinggi. Secara kritis, meskipun nilai sigma sebesar 3,59 menunjukkan kinerja proses yang cukup baik dibandingkan rata-rata industri di Indonesia, hasil ini masih berada di bawah standar global sehingga mengindikasikan bahwa sistem pengendalian kualitas belum optimal. Oleh karena itu, diperlukan implementasi berkelanjutan, khususnya pada tahap control, untuk memastikan stabilitas proses dan keberlanjutan peningkatan kinerja produksi.

Simpulan

Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh tingkat sigma sebesar 3,59 dari tiga Critical to Quality (CTQ) pada proses pengemasan produk minyak herbal . Analisis pemborosan menunjukkan bahwa jenis waste yang paling dominan adalah defect, motion, dan overprocessing. Setelah dilakukan eliminasi aktivitas Non-Value Added (NVA) dan pengurangan Necessary Non-Value Added (NNVA), terjadi penurunan lead time produksi dari 7.497,4 menit menjadi 5.382,4 menit serta peningkatan Process Cycle Efficiency (PCE) dari 26,89% menjadi 37,46%. Selain itu, hasil analisis FMEA menunjukkan bahwa mode kegagalan dengan risiko tertinggi terdapat pada pembungkusan botol satuan yang tidak rapi dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 294, yang diatasi melalui standarisasi parameter mesin dan peningkatan kontrol proses.

Secara praktis, penelitian ini memberikan implikasi bahwa penerapan Lean Six Sigma yang terintegrasi dengan FMEA mampu menjadi pendekatan efektif dalam mengurangi pemborosan, meminimalkan cacat produk, serta meningkatkan efisiensi proses produksi pada industri farmasi, khususnya pada tahap pengemasan. Rekomendasi yang dihasilkan dapat dijadikan acuan bagi perusahaan dalam melakukan perbaikan berkelanjutan, terutama dalam pengendalian kualitas dan optimalisasi alur produksi.

Dari sisi kontribusi ilmiah, penelitian ini memperkaya penerapan Lean Six Sigma dengan mengintegrasikan berbagai tools analisis seperti VSM, VALSAT, PAM, fishbone, dan FMEA secara komprehensif dalam satu kerangka DMAIC. Pendekatan ini tidak hanya mampu mengidentifikasi pemborosan, tetapi juga menentukan prioritas perbaikan berbasis risiko secara lebih sistematis. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk mengembangkan analisis pada tahap pengemasan utama serta mengimplementasikan tahap control guna memastikan keberlanjutan hasil perbaikan dalam jangka panjang.

Ucapan Terima Kasih

Penulis mengucapakan terima kasih kepada semua pihak yang telah terlibat dalam penyelesaian penelitian ini. Penulis juga menyampaikan terima kasih banyak kepada salah satu perusahaan manufaktur di bidang industri farmasi yang telah memberikan izin kepada penulis untuk melakukan penelitian secara langsung terhadap proses produksi minyak herbal. Selain itu, penulis juga berterima kasih kepada staf dan karyawan atas dukungan yang diberikan berupa diskusi (brainstorming), arahan, serta informasi selama proses penelitian berlangsung