Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398

Vol. 7, No. 5, Mei 2022

IMPLEMENTASI LEAN MANUFACTURING BERKESINAMBUNGAN MELALUI ENTERPRISE RISK MANAGEMENT PADA INDUSTRI PENGOLAHAN MAKANAN

Evi Febianti¹, Wahyu Susihono², Iis Istikomah²

Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Banten, Indonesia¹

Pusat Unggulan Ipteks Inovasi Pangan Lokal Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Indonesia²

Email: [email protected], [email protected], [email protected]

Abstrak

UKM XYZ merupakan UKM yang bergerak dibidang industri pengolah makanan khas Banten. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara dengan pemilik UKM, ditemukan beberapa permasalahan yang berkaitan dengan waste dalam proses proses produksi bolu kuwuk Permasalahan tersebut tentu memiliki risiko, saat ini belum ada rencana penanganan atau perbaikan terhadap masalah dan risiko yang terjadi sehingga apabila terus menerus dibiarkan akan menimbulkan kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan usulan kebijakan penanganan terhadap risiko yang terjadi. Berdasarkan hasil pembobotan nilai waste, waste yang dominan terjadi adalah transportation dan inventory. Terdapat dua risiko yang teridentifikasi dari waste tersebut yaitu meningkatnya lead time produksi dengan kategori risiko high risk, dampak finansial sebesar Rp 2.457.000, dan biaya untuk penanganan sebesar Rp 1.377.250. Risiko kedua adalah terjadi kerusakan pada bahan baku dengan kategori medium risk, dampak finansisal sebesar Rp 222.000, dan biaya untuk penanganan Rp 50.000. Usulan kebijakan untuk risiko pertama dan kedua adalah mitigasi risiko karena biaya penanganannya lebih kecil dibanding nilai bersih risiko inherent. Setelah dilakukan perbaikan, risiko sisa setelah adanya penanganan berada di kategori low risk dan terdapat penurunan waktu produksi sebesar 4.619,8 detik.

Kata kunci: ISO 31000:2018, Manajemen Risiko, Pemborosan

Abstract

UKM XYZ is an SME engaged in the Banten food processing industry. Based on the results of observations and interviews with SME owners, it was found that some problems related to waste in the production process of cake "Kuwuk". The problem certainly has risks currently; there is no plan to handle or repair problems and risks. If continuously left, it will cause losses. This research aims to provide a policy proposal for handling the risks. Based on weighting waste values, the dominant waste that occurs is transportation and inventory. There are two risks identified from the waste an increased lead time of production in the high-risk category, the financial impact of Rp 2,457,000 and the cost for the handling of Rp 1,377,250. The second risk is damage to raw materials in the medium-risk category, a financial impact of Rp 222,000, and costs for the handling of Rp 50,000. The policy proposal for the first and second risks is risk mitigation because the cost of handling them is smaller than the net value of inherent risk. After repairs, the residual risk after handling is in the low-risk category. There is a decrease in the production time of 4,619.8 seconds.

Keywords: ISO 31000:2018, Risk Management, Waste

Pendahuluan

Industri makanan pada saat ini sangat berkembang pesat. Banyak inovasi-inovasi yang bermunculan mulai dari rasa, bentuk, warna, dan lainnya membuat persaingan industri makanan juga semakin ketat. Beberapa hal perlu diperhatikan dalam proses produksi untuk menjaga produktivitas tetap stabil dan kualitas produk serta pelayanan tetap baik. Segala sesuatu yang berlebihan dalam proses produksi dapat menyebabkan masalah atau dapat disebut sebagai pemborosan (waste). Pemborosan dalam proses produksi dapat terjadi kapanpun baik disadari maupun tidak. Hal tersebut dapat berpengaruh pada kinerja suatu perusahaan dan mendorong pelaku usaha untuk selalu memperbaiki hasil produksi dan pelayanan secara berkelanjutan dengan meminimasi atau menghilangkan pemborosan yang terjadi selama proses produksi.�

Waste adalah segala aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah (value added) terhadap suatu produk. Waste memiliki arti yang luas tidak hanya dalam bentuk bahan yang terbuang, tetapi juga termasuk sumber daya lainnya seperti waktu, energi, dan area kerja (Kurniawan and Hariastuti 2020). Menurut konsep lean manufacturing, waste dibagi menjadi tujuh jenis, yaitu overproduction, inventory, waiting, overprocessing, defect, transportation, dan unnecessary motion (Pradana, Chaeron, and Khanan 2018).

UKM XYZ merupakan salah satu UKM yang bergerak di bidang industri makanan. UKM XYZ memproduksi makanan ringan khas Banten yaitu bolu kuwuk dan kue babon, namun produk yang paling sering diproduksi adalah bolu kuwuk. Bolu kuwuk merupakan makanan ringan yang terbuat dari tepung terigu, gula, telur, dan vanili. Bentuknya yang seperti cangkang kerang membuat makanan ini dinamakan �kuwuk�. Kapasitas produksi bolu kuwuk dalam satu kali produksi di UKM XYZ adalah 12 kg. UKM XYZ memiliki dua orang pekerja. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara dengan pemilik dan pekerja, terdapat beberapa permasalahan yang berkaitan dengan waste diantaranya yaitu proses pengangkutan loyang cetakan ke mesin oven dilakukan satu persatu yang menyebabkan proses bulik balik sangat sering terjadi, terdapat beberapa bahan baku serta peralatan yang diletakkan di atas mesin oven sehingga waktu setup mesin oven membutuhkan waktu yang lebih lama hingga lebih dari 30 menit, terjadi penumpukan bahan baku di gudang, terdapat produk yang tidak mengembang, hancur, gosong, dan pekerja melakukan aktivitas yang tidak diperlukan dalam proses produksi.

Permasalahan-permasalahan tersebut tentunya dapat menimbulkan risiko. Risiko adalah suatu kondisi yang tidak pasti yang dapat menghambat pencapaian tujuan perusahaan (Rachmania and Purwanggono 2018) (Wajdi, Syamsudin, and Isa 2012). Risiko yang timbul dari permasalahan tersebut dapat mempengaruhi kinerja dari suatu perusahaan. Risiko yang timbul apabila tidak ditangani dan dikelola dengan baik maka akan menimbulkan kerugian (Rachmania and Purwanggono 2018). Selama ini di UKM XYZ belum ada rencana penanganan terhadap risiko yang terjadi, maka dari itu dalam penelitian ini akan menerapkan konsep lean manufacturing untuk mengidentifikasi waste, mencari waste yang paling dominan, dan memetakan aktivitas produksi untuk mengetahui persentase aktivitas yang bernilai tambah, tidak bernilai tambah, dan tidak bernilai tambah tetapi diperlukan dalam proses produksi. Waste yang memiliki peringkat tertinggi dari hasil pembobotan waste akan diidentifikasi risiko nya pada proses manajemen risiko, setelah itu dilanjutkan pada tahap analiis risiko untuk mengukur tingkat probabilitas dan dampak dari tiap risiko, evaluasi risiko, dan perlakuan risiko untuk menentukan kebijakan yang akan diambil UKM XYZ dalam merespon setiap risiko yang terjadi dengan membandingkan biaya yang timbul akibat risiko yang terjadi dan biaya yang dibutuhkan untuk penanganan.

Penelitian terdahulu mengenai manajemen risiko pada waste yang terjadi pada proses produksi telah dilakukan (Hazmi, Karningsih, and Supriyanto 2012), dalam penelitiannya masalah yang terjadi adalah pemborosan pada proses produksi yaitu adanya produk cacat dan waiting. Peneliti menerapkan pendekatan lean manufacturing untuk menganalisa waste yang terjadi kemudian mengidentifikasi, mengukur dampak, peluang dari setiap risiko dan melakukan evaluasi untuk memprioritaskan risiko yang kritis untuk dilakukan penanganan, dalam penelitiannya belum memperhitungkan dampak secara finansial.

Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu adalah proses manajemen risiko dilakukan berdasarkan ISO 31000:2018, dengan kelebihan dan juga pembeda ISO 31000:2018 dengan standar manajemen risiko lain adalah perspektif ISO 31000:2018 lebih luas dan konseptual ditandai dengan adanya kerangka kerja manajemen risiko (Wahyudien and Kusrini 2020), selain itu dalam penelitian ini biaya yang timbul akibat risiko serta biaya yang dikeluarkan untuk penanganan akan diperhitungan sebagai dasar pertimbangan untuk mempermudah dan lebih terukur dalam pengambilan kebijakan penanganan terhadap risiko.

Metode Penelitian

Penelitian ini dilakukan di UKM XYZ, salah satu UKM yang bergerak di bidang industri makanan. Penelitian dilakukan pada proses produksi bolu kuwuk untuk mengamati pemborosan apa saja yang terjadi serta risikonya. Penelitian ini merupakan penelitian gabungan antara kualitatif dan kuantitatif. Penelitian kuantitatif didasarkan pada data waktu produksi yang diperoleh dari hasil pengukuran waktu produksi dengan menggunakan metode jam henti (stop watch) yang selanjutnya dilakukan uji statistik untuk mengetahui apakah data yang dikumpulkan telah seragam dan cukup. Penelitian kualitatif didasarkan pada proses identifikasi waste, risiko, serta tahapan-tahapan lain dalam proses manajemen risiko yang merupakan hasil dari diskusi dan wawancara dengan pemilik dan pekerja UKM XYZ. Tahapan dalam penelitian ini yaitu:

a. Melakukan pengumpulan data yang terdiri dari identifikasi waste, data bahan baku, peta proses operasi, data waktu produksi, penentuan ruang lingkup, konteks, dan kriteria untuk manajemen risiko.

b. Melakukan uji keseragaman data dan uji kecukupan data untuk data waktu produksi.

c. Apabila data yang dikumpulkan telah seragaman dan cukup, selanjutnya adalah perhitungan waktu siklus, waktu normal, dan waktu baku.

d. Melakukan pembobotan waste.

e. Pemilihan mapping tools dengan Value Stream Analysis Tools (VALSAT).

f. Identifikasi risiko berdasarkan waste dengan bobot tertinggi.

g. Analisis risiko untuk mengukur probabilitas, dampak, dan dampak finansial.

h. Evaluasi risiko untuk memberikan usulan perbaikan dan memperhitungkan biaya yang akan dikeluarkan.

i. Perlakuan risiko untuk menentukan strategi atau kebijakan yang diambil oleh UKM dalam merespon risiko.

j. Penilaian risiko residual

k. Pembuatan process activity mapping (future state)

Hasil dan Pembahasan

1.1. Peta Proses Operasi (OPC)

Peta proses operasi digunakan untuk menggambarkan proses yang dilalui oleh bahan baku dalam proses produksi bolu kuwuk dan disertai dengan keterangan alat dan waktu yang diperlukan. Gambar 1 berikut adalah peta proses oeprasi untuk produk bolu kuwuk UKM XYZ.

Gambar 1

Peta Proses Operasi Bolu Kuwuk

Berdasarkan Gambar 1 dapat diketahui bahwa dalam proses pembuatan bolu kuwuk terdapat 12 kegiatan dengan total waktu yang dibutuhkan adalah 4.541 detik.

1.2. Rekapitulasi Uji Keseragaman dan Uji Kecukupan Data

Uji keseragaman data merupakan uji statistik yang digunakan untuk mengetahui apakah data yang dikumpulkan telah seragaman atau tingkat variabilitasnya dapat diterima, sedangkan uji kecukupan data adalah untuk mengetehaui apakah data yang dikumpulkan telah cukup untuk mewakili populasi yang ada. Dari hasil uji keseragaman data dapat terlihat data mana saja yang ekstrim atau melewati batas-batas yang telah ditetapkan, data yang ekstrim tersebut nantinya akan dibuang dan tidak diikutsertakan dalam perhitungan uji kecukupan data. Tabel 1 memperlihatkan hasil rekapitulasi dari uji keseragaman data dan uji kecukupan data untuk data waktu produksi yang diambil dengan metode pengukuran langsung (stop watch time study).

Tabel 1

Rekapitulasi Uji Keseragaman Data dan Uji kecukupan Data

No	Kegiatan	Jumlah Data yang Diambil	Jumlah Data yang Seragam	Uji Kecukupan Data (N')	Keterangan
1	Set Up Mesin dan bahan baku	15	15	6,6	Cukup
2	Membawa terigu ke stasiun penyangraian	15	15	8,2	Cukup
3	Setup alat (kompor & wajan)	15	15	13,5	Cukup
4	Proses penyangraian	15	15	0,1	Cukup
5	Membawa terigu yang telah disangrai ke stasiun pengayakan	15	15	5,1	Cukup
6	Proses pengayakan	15	15	1,4	Cukup
7	Memasukkan terigu yang telah diayak ke dalam plastik	15	15	14,2	Cukup
8	Proses penimbangan Gula	15	15	5,5	Cukup
9	Membawa Terigu dan Gula ke stasiun pencampuran	15	15	8,0	Cukup
10	Pemilihan Telur	15	15	0,6	Cukup
11	Membawa telur ke stasiun pencampuran	15	15	10,0	Cukup
12	Setup alat (mixer dan wadah)	15	15	0,2	Cukup
13	Memasukkan telur dan gula ke wadah	15	15	0,4	Cukup
14	Proses mixing 1	15	15	0,7	Cukup
15	Membawa vanili ke stasiun pencampuran	15	15	2,7	Cukup
16	Memasukkan terigu dan vanili ke dalam adonan	15	15	0,2	Cukup
17	Proses Mixing 2	15	15	3,7	Cukup
18	Membawa adonan ke stasiun pencetakan	15	15	0,5	Cukup
19	Setup alat	15	15	12,3	Cukup
20	Mengoleskan minyak ke loyang	15	15	3,3	Cukup
21	Memasukkan adonan ke dalam loyang cetakan	15	15	3,6	Cukup
22	Membawa loyang cetakan ke stasiun pemanggangan	15	15	1,0	Cukup
23	Proses pemanggangan dan inspeksi	15	15	0,0	Cukup
24	Membawa produk yang telah dipanggang untuk dilepas	15	15	6,4	Cukup
25	Melepas produk dari cetakan ke dalam tampah�	15	15	13,0	Cukup
26	Membawa tampah berisi bolu kuwuk ke stasiun pengemasan	15	15	14,3	Cukup
27	Setup alat (plastik)	15	15	10,2	Cukup
28	Proses pengemasan	15	15	9,4	Cukup
29	Proses penimbangan	15	15	2,8	Cukup
30	Setup mesin hand sealer	15	15	14,3	Cukup
31	Proses penyegelan	15	15	8,6	Cukup
32	Membawa produk ke gudang penyimpanan�	15	15	1,3	Cukup

Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 95% dan tingkat ketelitiannya 5%. Berdasarkan hasil uji keseragaman dan uji kecukupan data pada Tabel 1 dapat diketahui bahwa semua data yang dikumpulkan telah seragam karena tidak ada data yang melewati batas kendali atas maupun bawah. Sebuah data dikatakan cukup apabila nilai N�<N, apabila dilihat pada Tabel 1 nilai N� pada setiap aktivitas nilai nya kurang dari N (15) sehingga dapat dikatakan bahwa data telah cukup.

1.3. Pembobotan Waste

Menurut konsep lean manufacturing, waste dibagi menjadi tujuh jenis yaitu overproduction, waiting, transportation, defect, inventory, overprocessing, dan motion. Dalam penelitian ini, identifikasi waste dilakukan dengan menggunakan kuesioner, wawancara, dan pengamatan langsung. Kuesioner ini dibagikan kepada pemilik dan pekerja dari UKM XYZ. Hasil dari identifikasi waste tercantum pada Tabel 2.

Tabel 2

�Identifikasi Waste

No	Jenis Waste	Kriteria	Stasiun Kerja	Sumber	Bobot
					Pekerja 1	Pekerja 2
1	Overproduction	Tidak terdapat kelebihan produksi pada produksi bolu kuwuk	-	Wawancara	0	0
2	Waiting	1. Menunggu persiapan awal produksi	Pemanggangan	Wawancara dan Observasi	2	2
		2. Menunggu adonan siap untuk dicetak	Mixing
3	Transportation	Proses perpindahan dari stasiun pencetakan dan ke stasiun pemanggangan dilakukan berulang-ulang	Pemanggangan	Wawancara dan Observasi	4	4
4	Defect	1. Terdapat produk yang gosong	Pemanggangan, pencetakan, dan pengemasan	Wawancara dan Observasi	2	2
		2. Terdapat produk yang tidak mengembang
		3. Terdapat produk yang hancur
5	Inventory	Terdapat penumpukan bahan baku gula dan tepung terigu pada gudang penyimpanan dengan jumlah besar	Gudang bahan baku	Wawancara dan Observasi	4	4
6	Overprocessing	Pekerja mengalami kelelahan hingga kecepatan dalam bekerja berkurang	Pemanggangan	Wawancara dan Observasi	1	1
7	Motion	Pekerja melakukan aktivitas lain yang tidak diperlukan dalam proses produksi	Mixing dan pemanggangan	Observasi	2	1

Setelah mendapat bobot dari setiap jenis waste selanjutnya adalah melakukan rangking dengan cara persentase untuk mengetahui waste mana yang dominan terjadi dalam proses produksi bolu kuwuk. Tabel 3 ini merupakan hasil dari pembobotan waste.

Tabel 3

�Pembobotan Waste

No	Jenis Waste	Bobot		Total	Rata-rata	%	Rank
		Pekerja 1	Pekerja 2
1	Overproduction	0	0	0	0	0,00	7
2	Waiting	2	2	4	2	13,79	3
3	Transportation	4	4	8	4	27,59	1
4	Defect	2	2	4	2	13,79	4
5	Inventory	4	4	8	4	27,59	2
6	Overprocessing	1	1	2	1	6,90	6
7	Motion	2	1	3	1,5	10,34	5
Total		15	14	29		100

Berdasarkan hasil pembobotan waste pada Tabel 3, didapatkan bahwa waste dengan persentase tertinggi adalah transportation dan inventory dengan nilai 27,59%. Waste yang memiliki persentase terbesar menunjukkan bahwa waste tersebuut sering terjadi dan memberikan efek yang besar terhadap keberlangsungan proses produksi (Kholil and Mulya 2013).

1.4. Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

Setelah mendapatkan bobot dari setiap jenis waste, maka langkah selanjutnya adalah menentukan detail mapping tools yang akan digunakan menggunakan value stream analysis tools (VALSAT). Penentuan mapping tools dilakukan dengan mengalikan bobot dari tiap waste dengan nilai korelasi waste dengan mapping tools.

Tabel 4

Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

Waste	Weight	Mapping Tools
		Process Activity Mapping	Supply Chain Response Matrix	Production Variety Tunnel	Quality Filter Mapping	Demand Amplification Mapping	Decision Point of Analysis	Physical Structure Mapping
Overproduction	0	0 (L)	0 (M)		0 (L)	0 (M)	0 (M)
Waiting	13,79	124,14 (H)	124,14 (H)	13,79 (L)		41,38 (M)	41,38 (M)	13,79 (L)
Transportation	27,59	248,28 (H)
Defect	13,79	13,79 (L)			124,14 (H)
Inventory	27,59	82,76 (M)	248,28 (H)	82,76 (M)		248,28 (H)	82,76 (M)
Overprocessing	6,9	62,07 (H)		20,69 (M)	6,90 (L)		6,90 (L)	6,90 (L)
Motion	10,34	93,10 (H)	10,34 (L)
Total		624,14	382,76	117,24	131,03	289,66	131,03	20,69
Persentase (%)		36,79	22,56	6,91	7,72	17,07	7,72	1,22
Peringkat		1	2	6	4	3	5	7

Berdasarkan hasil perhitungan pada value stream analysis tools, skor tertinggi mapping tools adalah process activity mapping (PAM) dengan nilai 36,79%, hal ini menunjukkan bahwa process activity mapping memiliki korelasi dengan waste yang terjadi pada proses produksi bolu kuwuk. Process activity mapping (PAM) akan digunakan untuk memetakan aktivitas serta mengkategorikan aktivitas dalam proses produksi bolu kuwuk secara lebih detail.

1.5. Process Activity Mapping (Current State)

Process activity mapping (current state) digunakan untuk memetakan aktivitas produksi dan mengidentifikasi setiap aktivitas dalam proses produksi dan mengakategorikannya ke dalam aktivitas value added (VA), non value added (NVA), dan necessary non value added (NNVA). Tujuan dari pembuatan process activity mapping ini adalah untuk mengetahui seluruh aktivitas yang dilakukan selama proses produksi dan menghilangkan aktivitas yang tidak diperlukan serta mengidentifikasi lead time dan untuk mengetahui apakah suatu proses dapat lebih diefisienkan lagi (Febianti, Muharni, and Kulsum 2021).

Tabel 5

rocess Activity Mapping (Current State)

No	Stasiun	Kegiatan	Jarak (m)	Waktu (detik)	Jenis Aktivitas					KET
					O	T	I	S	D
1	Gudang Bahan Baku	Set Up Mesin dan bahan baku		2899,7	O					NNVA
2		Membawa terigu ke stasiun penyangraian	2	7,1		T				NNVA
3	Stasiun Penyangraian	Setup kompor dan wajan		7,1	O					NNVA
4		Proses penyangraian		1216,6	O					VA
5		Membawa terigu yang telah disangrai ke stasiun pengayakan	2	6,8		T				NNVA
6	Stasiun Pengayakan	Proses pengayakan		376,6	O					VA
7		Memasukkan terigu yang telah diayak ke dalam plastik		118,9	O					NNVA
8	Stasiun Penimbangan dan Pemilihan Telur	Penimbangan Gula		34,5	O					NNVA
9		Membawa Terigu dan Gula ke stasiun mixing	1	5,7		T				NNVA
10		Pemilihan Telur		41,6			I			NVA
11		Membawa telur ke stasiun mixing	1	3,6		T				NNVA
12	Stasiun Mixing	Setup alat (mixer dan wadah)		32,5	O					NNVA
13		Memasukkan telur dan gula ke wadah		61,9	O					VA
14		Proses mixing 1		3697,5	O					VA
15		Membawa vanili ke stasiun mixing	1,5	4,7		T				NNVA
16		Memasukkan terigu dan vanili ke dalam adonan		28,7	O					VA
17		Proses Mixing 2		1295,8	O					VA
18		Membawa adonan ke stasiun pencetakan	4,5	13,0		T				NNVA
19	Stasiun Pencetakan	Setup alat		4,2	O					NNVA
20		Mengoleskan minyak ke loyang		4,9	O					NNVA
21		Mencetak adonan		41,1	O					VA
22		Membawa loyang cetakan ke stasiun pemanggangan	2	15,3		T				NNVA
23	Stasiun Pemanggangan	Proses pemanggangan dan inspeksi		1839,7	O					VA
24		Membawa produk yang telah dipanggang untuk dilepas	2	12,8		T				NNVA
25		Melepas produk dari cetakan ke dalam tampah		3,8	O					NNVA
26		Membawa tampah berisi bolu kuwuk ke stasiun pengemasan	4	8,5		T				NNVA
27	Stasiun Pengemasan	Setup alat		4,1	O					NNVA
28		Proses pengemasan		343,7	O					VA
29		Proses penimbangan		9,8	O					NNVA
30		Setup mesin hand sealer		4,6	O					NNVA
31		Proses penyegelan		8,6	O					VA
32		Membawa produk ke gudang penyimpanan	4,5	12,2				S		NNVA

Gambar 2

�- (a) Persentase Kegiatan PAM Current State; (b) Persentase Waktu PAM Current State.

Berdasarkan Tabel 5, sebelum perbaikan terdapat 32 aktivitas pada proses produksi bolu kuwuk dengan 10 atau 31,3% kegiatan value added, 1 atau 3,1% kegiatan non value added, dan 21 atau 65,5% kegiatan necessary non value added.

1.6. Anggaran Biaya dan Batas Toleransi Risiko

Anggaran biaya dalam penelitian ini adalah biaya yang diperlukan dalam proses produksi bolu kuwuk, anggaran biaya ini digunakan untuk mengetahui nilai Batas Toleransi Risiko.

Tabel 6

Anggaran Biaya

No	Nama Barang	Jumlah	Satuan	Harga Satuan (Rp)	Justifikasi Harga Pemakaian (Rp)	Jumlah Biaya	Klasifikasi Biaya
1	Tepung Terigu	600	kg	Rp���� 8.000	Rp�� 4.800.000	Rp��� 88.137.000	Biaya Variabel
2	Telur	750	kg	Rp�� 26.000	Rp 19.500.000
3	Gula	750	kg	Rp�� 12.500	Rp�� 9.375.000
4	Vanili	4200	Sachet	Rp������� 110	Rp����� 462.000
5	Minyak	25	L	Rp�� 18.000	Rp����� 450.000
6	Kemasan alumunium foil	18000	pcs	Rp���� 2.000	Rp 36.000.000
7	Plastik Kemasan Bening	18000	pcs	Rp������� 350	Rp�� 6.300.000
8	Gas 3 kg	350	Tabung	Rp�� 26.000	Rp�� 9.100.000
9	Kertas Roti	50	Gulung	Rp�� 13.000	Rp����� 650.000
11	Listrik				Rp� 1.500.000
Total Anggaran 1 Tahun						�Rp��� 88.137.000

Berdasarkan Tabel 6, diketahui bahwa anggaran biaya opersional UKM XYZ dalam memproduksi bolu kuwuk selama satu tahun adalah Rp 88.137.000. Data anggaran biaya ini diperoleh berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik UKM dan biaya yang tertera sesuai dengan apa yang disampaikan oleh pemilik UKM pada saaat pengambilan data dilakukan.

Setelah mengetahui berapa anggaran biaya untuk memproduksi bolu kuwuk, selanjutnya adalah menentukan batas toleransi risiko (BTR). Batas toleransi risiko adalah batas yang dapat diterima oleh UKM apabila targetnya tidak tercapai. Batas toleransi risiko ditetapkan oleh manajemen dengan mempertimbangkan pengalaman empiris, kondisi aktual saat ini, dan lainnya yang mempengaruhi tingkat pendapatam perusahaan (Saryanto et al. 2021).

Tabel 7

Batas Toleransi Risiko

No	Keterangan	Nilai
1.	Total Anggaran	Rp 88.137.000
2.	BTR (5% dari total anggaran)	Rp�� 4.406.850

Berdasarkan hasil komunikasi dan konsultasi dengan pemilik UKM, pemilik UKM XYZ menetapkan batas toleransi risiko nya adalah 5%. Hal ini berdasarkan kerugian yang pernah dialami oleh UKM XYZ selama satu tahun karena produk defect, produk tidak terjual, dan kesalahan dalam membeli bahan baku.

1.7. Kriteria Probabilitas dan Dampak

Kriteria probabilitas dibuat untuk menentukan probabilitas setiap risiko berdasarkan jumlah kejadian selama periode risiko. Berikut adalah kriteria probabilitas yang digunakan pada penelitian ini.

Tabel 8

�Kriteria Probabilitas

Index	Dampak	Deskripsi	Target Kinerja (5%) dari target	Jumlah Kejadian Dalam periode Risiko
5	Catastrophic	Sangat Besar	>0.7 BTR	Terjadi sebanyak 12 kali dalam dalam 1 tahun
4	Significant	Besar (Signifikan)	0.5 BTR<X≤0.7 BTR	Terjadi sebanyak 7 sampai 11 kali dalam 1 tahun
3	Moderate	Sedang	0.3 BTR<X≤0.5 BTR	Terjadi sebanyak 5 sampai 6 kali dalam 1 tahun
2	Minor	Kecil	0.1 BTR<X≤0.3 BTR	Terjadi 3 sampai 4 kali dalam 1 tahun
1	Insignificant	Sangat Kecil (Tidak Signifikan)	<0.1 BTR	Terjadi kurang dari 2 kali dalam 1 tahun

Berdasarkan Tabel 8 dapat diketahui bahwa terdapat 5 tingkatan kriteria probabilitas, semakin besar index probabilitas nya menunjukkan bahwa risiko tersebut semakin sering terjadi. Adapaun kriteria dampak pada penelitian ini adalah sebagai berikut.

Tabel 9

�Kriteria Dampak

Index	Dampak	Deskripsi	Target Kinerja (20% dari target)	Dampak Pada Sasaran Strategis Organisasi (Kualitatif)
5	Catastrophic	Sangat Besar	>0.8 BTR	Tidak tercapainya sasaran dan kegagalan mencapai kinerja
4	Significant	Besar (Signifikan)	0.6 BTR<X≤0.8 BTR	Tertundanya tercapainya sasaran secara signifikan, pencapaian kinerja jauh di bawah target
3	Moderate	Sedang	0.4 BTR<X≤0.6 BTR	Tertundanya tercapainya sasaran cukup besar, pencapaian kinerja di bawah target
2	Minor	Kecil	0.2 BTR<X≤0.4 BTR	Tercapainya sasaran hanya sedikit di bawah target, target kinerja sedikit di bawah target
1	Insignificant	Sangat Kecil (Tidak Signifikan)	<0.2 BTR	Hanya berdampak sangat kecil pada tercapainya sasaran, target kinerja masih mampu dicapai

Kriteria dampak dibuat untuk menentukan dampak dari tiap risiko berdasarkan biaya yang dikeluarkan akibat risiko tersebut. Tingkat dampak umumnya dibuat antara tiga sampai lima tingkat hal ini dikarenakan apabila terlalu sedikit atau terlalu banyak maka akan timbul kesulitan dalam memastikan tingkat dampak mana yang tepat (Susilo and Kaho 2018).

1.8. Identifikasi Risiko

Proses identifikasi risiko dilaksanakan oleh pemilik risiko, indikasi risiko dapat dideteksi dari masalah yang timbul di masa lalu atau selama periode berjalan (R.N 2017). Berdasarkan hasil pembobotan waste, diketahui bahwa waste yang dominan atau memiliki persentase tertinggi adalah transportation dan inventory. Dua waste dengan persentase tertinggi tersebut akan diidentifikasi risiko nya pada proses manajemen risiko dan diperoleh hasil identifikasi risiko seperti pada Tabel 10 berikut.

Tabel 10

Identifikasi Risiko

No	Jenis Waste	Masalah	Risiko
1	Transportation	Pengangkutan loyang cetakan ke mesin oven dilakukan satu persatu sehingga proses bolak balik sangat sering terjadi	Meningkatnya lead time produksi
2	Inventory	Adanya bahan baku yang berlebih (tepung terigu, gula) sehingga terdapat penumpukan di gudang bahan baku	Akan terjadi kerusakan pada bahan baku

Berdasarkan Tabel 10, risiko yang teridentifikasi dari waste yang dominan terjadi pada proses produksi bolu kuwuk adalah meningkatnya lead time produksi dan terjadi kerusakan pada bahan baku. Berdasarkan data tersebut, selanjutnya risiko akan diidentifikasi lebih lanjut seperti pada Tabel 11.

Tabel 11

Assessment 1A

Kode Risiko	No	Status Risiko	Peluang atau Ancaman	Kategori Risiko	Unit Kerja/Fungsi	Sasaran	Periode Identifikasi Risiko	Deskripsi atau Kejadian Risiko
AJ-001	1	Active	Threat	Operational Risk	Stasiun Pemanggangan	Produksi selesai tepat waktu	2021	Meningkatnya lead time produksi
AJ-003	2	Active	Threat	Operational Risk	Gudang Bahan Baku	Efisiensi bahan baku agar jumlahnya sesuai dengan yang dibutuhkan dan dalam kondisi baik, minimasi biaya penyimpanan	2021	Terjadi kerusakan pada bahan baku

Unit Kerja/Fungsi	Sasaran	Periode Identifikasi Risiko	Deskripsi atau Kejadian Risiko	Akar Penyebab	Indikator Risiko	Faktor Positif/Internal Control yang ada saat ini	Dampak Kualitatif
Stasiun Pemanggangan	Produksi selesai tepat waktu	2021	Meningkatnya lead time produksi	1. Tidak ada prosedur kerja	1. Waktu produksi lebih lama 1-2 jam dari biasanya	-	1. Pengiriman ke konsumen menjadi lebih lama
				2. Tidak terdapat alat bantu material handling			2. Konsumen menjadi kecewa
				3. Melakukan aktivitas rumah saat proses produksi
Gudang Bahan Baku	Efisiensi bahan baku agar jumlahnya sesuai dengan yang dibutuhkan dan dalam kondisi baik	2021	Terjadi kerusakan pada bahan baku	1. Tidak ada tempat memadai untuk penyimpanan bahan baku	1. Kemasan bahan baku rusak	1. Melakukan pemeriksaan ulang bahan baku sebelum digunakan	1. Kualitas produk yang dihasilkan buruk
				2. Lokasi penyimpanan dekat dengan kamar mandi	2. Ditemukannya serangga pada bahan baku		2. Produk tidak layak dijual

Berdasarkan Tabel 11 dan 12, diketahui terdapat dua risiko dimana risiko-risiko tersebut diidentifikasi berdasarkan dua jenis waste yang paling dominan yang ditemukan pada proses produksi bolu kuwuk. Kedua risiko tersebut bersifat active dan termasuk kedalam ancaman. Risiko-risiko tersebut merupakan risiko operational karena risiko tersebut terjadi dalam proses produksi bolu kuwuk. Risiko pertama terjadi di stasiun pemanggangan, sedangkan risiko kedua terjadi di gudang bahan baku. Akar penyebab masalah tersebut diidentifikasi menggunakan diagram fishbone. Selain itu, terdapat indikator risiko yang dapat menjadi acuan yang menandakan bahwa suatu risiko yang diidentifikasi terjadi.

1.9. Analisis Risiko

Setelah mengetahui risiko apa saja yang terjadi, proses selanjutnya adalah analisis risiko yaitu menentukan probabilitas, dampak dam dampak finansial setiap risiko.

Tabel 13

Analisis Risiko

Probabilitas (P)	Dampak (I)	Skor Risiko Inherent (W)	Tingkat Risiko Inherent	Probabilitas Risiko Inherent Kualitatif (%)	Dampak Finansial Risiko Inherent (Rp)	Nilai Bersih Risiko Inherent
4	3	12	HIGH RISK	60	�Rp������������ 2.457.000	�Rp������������ 1.474.200
4	1	4	MEDIUM RISK	60	�Rp��������������� 222.000	�Rp��������������� 132.200

Tabel 14. Inheremt Risk Profile

Probabilitas	5 = Sangat Besar
	4 = Besar
	3 = Sedang
	2 = Kecil
	1 = Sangat Kecil

Berdasarkan hasil komunikasi dan konsultasi dengan pemilik UKM, risiko pertama yaitu meningkatnya lead time produksi diperkirakan dapat terjadi sebanyak tujuk kali dalam satu tahun, sehingga apabila dilihat pada Tabel 8 kriteria probabilitas maka index untuk riisko pertama adalah 4. Berdasarkan hasil perhitungan waktu dengan metode stop watch time study terhadap waktu proses produksi bolu kuwuk dan telah dilakukan uji keseragaman dan uji kecukupan data, waktu siklus dalam proses pembuatan bolu kuwuk adalah 100 menit. Berdasarkan hasil wawancara, lead time produksi bertambah sekitar 1 hingga 2 jam. Dampak finansial risiko pertama diukur berdasarkan produk yang dapat dihasilkan selama rentang waktu tersebut. Perkiraan kelebihan waktu yang terjadi adalah 630 menit. Jumlah produk yang dapat dihasilkan untuk satu siklus atau 100 menit adalah 300 produk sehingga dalam satu menit dapat menghasilkan 3 produk. Maka dengan waktu 630 menit, UKM dapat menghasilkan sebanyak 1.890 produk dengan biaya Rp 2.457.000. Nilai tersebut berada di rentang 40%-60% BTR sehingga termasuk kedalam index dampak 3.

Risiko kedua adalah terjadi kerusakan bahan baku. Hal ini ditandai dengan ditemukannya kemasan bahan baku yang rusak dan serangga pada bahan baku atau bahan baku yang berbau tidak sedap. Berdasarkan kejadian masa lalu, UKM XYZ pernah mengalami kerusakan bahan baku sebanyak sembilan kali dengan total bahan baku yang mengalami kerusakan adalah sekitar 21 kg. Berdasarkan kriteria probabilitas, risiko ini termasuk kedalam index 4. Dampak finansial akibat risiko ini adalah sebesar Rp 222.000. Nilai tersebut diperoleh dari harga beli bahan baku dikalikan dengan jumlah bahan baku yang mengalami kerusakan. Berdasarkan tabel index dampak, nilai tersebut kurang dari 20% sehingga index dampak nya adalah satu.

1.10. Evaluasi Risiko

Proses evaluasi risiko adalah proses untuk memberikan usulan perbaikan untuk setiap risiko dan menentukan berapa biaya yang diperlukan untuk perbaikan tersebut.

Tabel 15

Evaluasi Risiko

Penanganan Risiko (Risk Treatment)	Biaya Penanganan Risiko (Rp)	Penanganan Yang Telah Dilakukan
1.Membuat Prosedur kerja (SOP)	�Rp����� 1.377.250	-
2. Membeli alat bantu material handling berupa troli untuk membantu proses pemindahan loyang dari proses pencetakan ke oven
1. Pembuatan rencana manajemen inventory	�Rp������� 50.000	-

Usulan perbaikan untuk risiko pertama adalah pembuatan SOP dan membeli alat bantu material handling berupa troli� dua tingkat dengan ukuran 80,5 x 46 x 90 cm. Pemilihan troli ini disesuaikan dengan space pada area kerja di stasiun pencetakan dan pemanggangan. alat bantu material handling sangat penting karena dapat membantu proses produksi berjalan lebih cepat, alat material handling yang digunakan harus sesuai dengan pekerjaan yang dilakukan dan jumlahnya sesuai (Pertiwi and Purwanggono 2019) (Setiawan and Rahman 2021).

Usulan perbaikan untuk risiko kedua adalah melakukan manajemen inventory. persediaan yang berlebihan dapat menyebabkan besarnya biaya penyimpanan persediaan salah satunya adalah akibat dari kerusakan bahan baku yang disimpan. Maka dari itu, untuk mengatasi risiko tersebut pemilik UKM harus bisa memperkirakan berapa jumlah produk yang akan diproduksi serta melakukan manajemen inventory supaya tidak terjadi penumpukan bahan baku di area gudang (Saputra, Donoriyanto, and Rahmawati 2020). pengendalian persediaan bahan baku sangat perlu dilakukan supaya proses produksi dapat berjalan dengan lancar dan terkendali, dapat meminimalisir terjadinya kerusakan pada material, dan menentukan persediaan bahan baku yang optimal (Uyun, Indrayanto, and Kurniasih 2020). Pemilik UKM dapat membeli bahan baku pada saat akan melakukan produksi dengan jumlah yang sesuai dengan yang diperlukan sehingga risiko kerusakan bahan baku dapat dihindari.

1.11. Perlakuan Risiko

Setelah mengetahui berapa biaya yang timbul akibat risiko dan biaya untuk penanganan, maka selanjutnya adalah perlakuan risiko atau menentukan kebijakan dalam merespon risiko. penanganan risiko dapat dilakukan dengan empat cara yaitu menghindari risiko, menerima risiko, mengalihkan risiko, dan mitigasi risiko (Meilan, Raharja, and Syamsun 2018) (Driantami, Suprapto, and Perdanakusuma 2018).

Tabel 16

�Perlakuan Risiko

No	Kode Risiko	Nilai Bersih Risiko Inherent (Rp)	Total Biaya Penanganan Risiko (Rp)	Strategi
1	AJ-001	Rp���������� 1.474.200	Rp������������� 1.377.250	Mitigate
2	AJ-002	Rp������������� 133.200	Rp������������������ 50.000	Mitigate

Dalam menentukan pilihan perlakuan terhadap risiko perlu mempertimbangkan cost dan benefit dari usulan perbaikan (saryanto). Berdasarkan hasil komunikasi dan konsultasi dengan pemilik UKM, dengan mempertimbangkan nilai bersih risiko inherent dan total biaya penanganan risiko maka dari itu strategi yang dipilih adalah mitigasi risiko baik untuk risiko yang pertama maupun kedua karena total biaya penanganan risiko nilai nya lebih kecil dibandingkan dengan nilai bersih risiko inherent, sehingga dapat melakukan penghematan dengan adanya usulan perbaikan tersebut.

1.12. Risiko Residual

Risiko residual adalah risiko sisa yang tetap ada setelah adanya tindakan penanganan. Baik inherent risk maupun residual risk sama-sama memberikan dampak untuk perusahaan (Candy and Vincent 2021)

Tabel 17

Risiko Residual

Probabilitas Risiko Residual (P')	Dampak Risiko Residual (I')	Skor Risiko Residual (W')	Tingkat Risiko Residual	Probabilitas Risiko Residual Kualitatif (%)	Dampak Finansial Risiko Residual (Rp)	Nilai Bersih Risiko Residual	Departemen (Unit Kerja)
2	1	2	LOW RISK	20	�Rp��� 351.000	�Rp���� 70.200	Stasiun Pemanggangan
2	1	2	LOW RISK	20	�Rp����� 69.500	�Rp���� 13.900	Gudang Bahan Baku

Tabel 18

�Residual Risk Profile

Probabilitas	5 = Sangat Besar
	4 = Besar
	3 = Sedang
	2 = Kecil
	1 = Sangat Kecil

Berdasarkan hasil komunikasi dan konsultasi dengan pemilik UKM, risiko yang telah dimitigasi dengan usulan perbaikan yang telah diberikan diperkirakan dapat menurunkan tingkat probabilitas dan dampak dari setiap risiko seperti yang terlihat pada Tabel 17 dan 18 dimana tingkat risiko menjadi low risk.

Tabel 19

Risk Appetite

EXTREME HIGH
HIGH RISK
MEDIUM RISK
LOW RISK
RISK ID	1	2
Keterangan
	Inherent Risk Rating
	Residual Risk Rating
	Risk Appetite

Berdasarkan Tabel 19 dapat diketahui perubahan kategori pada risiko satu dan dua. Bentuk lingkaran menunjukan risiko inherent sedangkan bentuk bintang menunjukkan risiko residual. Kategori untuk risiko pertama dan kedua menunjukkan penurunan dengan risiko satu berawal pada kategori high risk setelah adanya strategi penanganan kategori nya menjadi low risk. Risiko dua menunjukkan penurunan dari medium risk menjadi low risk.� Setalah dikomunikasikan dan dikonsultasikan dengan pemilik UKM XYZ, maka pemilik sudah� appetite atau menerima terhadap risiko residual.

1.13. Process Activity Mappng (Future State)

Setelah mengetahui risiko mana saja yang akan dilakukan perbaikan, selanjutnya adalah membuat process activity mapping (future state). Berdasarkan usulan perbaikan tersebut dan melalui process activity mapping future state, dapat membuat proses produksi menjadi lebih efektif dan efisien dengan cara simplifikasi, kombinasi atau eliminasi (Ristyowati, Muhsin, and Nurani 2017). pembuatan process activity mapping future state dapat dilakukan dengan pengamatan dan brainstorming dengan pemilik perusahaan (Kholil and Mulya 2013).

Tabel 20

Process Activity Mapping (Futre State).

No	Stasiun	Kegiatan	Jarak (m)	Waktu (detik)	Jenis Aktivitas					KET
					O	T	I	S	D
1	Gudang bahan Baku	Set up mesin dan bahan baku		1800	O						NNVA
2		Membawa terigu ke stasiun penyangraian	2	7,1		T					NNVA
3	Stasiun Penyangraian dan Pengayakan	Set up alat		7,1	O						NNVA
4		Proses penyangraian		1000	O						VA
5		Proses pengayakan		376,6	O						VA
6		Memasukkan terigu yang telah diayak ke dalam plastik		118,9	O						NNVA
7		Membawa terigu ke stasiun mixing	2	6,8		T					NNVA
8	Stasiun Penimbangan	Penimbangan Gula		34,5	O						NNVA
9		Membawa gula dan telur ke stasiun mixing	1	5,7		T					NNVA
10	Stasiun Mixing	Setup mixer dan wadah		32,5	O						NNVA
11		Memasukkan telur dan gula ke wadah		61,9	O						VA
12		Proses mixing 1		2100	O						VA
13		Membawa vanili ke stasiun mixing	1,5	4,7		T					NNVA
14		Memasukkan terigu dan vanili ke dalam adonan		20,5	O						VA
15		Proses mixing 2		600	O						VA
16		Membawa adonan ke stasiun pencetakan�	4,5	13		T					NNVA
17	Stasiun Pencetakan	Setup alat		4,2	O						NNVA
18		Mengoleskan minyak ke loyang		4,9	O						NNVA
19		Mencetak adonan		41,1	O						VA
20		Membawa loyang cetakan ke stasiun pemanggangan	2	8		T					NNVA
21	Stasiun Pemanggangan	Proses pemanggangan dan inspeksi		900	O						VA
22		Membawa produk yang telah dipanggang untuk dilepas	2	5		T					NNVA
23		Melepas produk dari cetakan ke dalam tampah		3,8	O						NNVA
24		Membawa tampah berisi bolu kuwuk ke stasiun pengemasan	4	8,5		T					NNVA
25	Stasiun Pengemasan	Setup alat		6,5	O						NNVA
26		Proses pengemasan		343,7	O						VA
27		Proses penimbangan		9,8	O						VA
28		Proses penyegelan		8,6	O						NNVA
29		Membawa produk ke gudang penyimpanan	4,5	12,2				S			NNVA

Gambar 3. - (a) Persentase Kegiatan PAM Future State; (b) Persentase Waktu PAM Future State

Berdasarkan Tabel 20 dan Gambar 3, dapat diketahui terdapat penurunan waktu pada future state. Pada process activity mapping current state� terdapat 10 kegiatan VA, 1 Kegiatan NVA, dan 21 kegiatan NNVA dengan total kegiatan 32.� Sedangkan pada process activity mapping fiture state terdapat 10 kegiatan VA, 0 Kegiatan NVA, dan 19 Kegiatan NNVA dengan total kegiatan 29. Penurunan ini disebabkan karena kegiatan NVA dieliminasi karena tidak memberikan nilai tambah terhadap produk bolu kuwuk. Aktivitas necessary non value added tidak dapat dihilangkan karena diperlukan dalam proses produksi, namun dapat dilakukan perbaikan pada aktivitas ini supaya proses pembuatan bolu kuwuk lebih efisien (Lisano and Susanty 2016). Berdasarkan hasil diskusi dengan pemilik UKM, terdapat beberapa kegiatan yang waktunya bisa dikurangi seperti pada kegiatan transportasi dibagian stasiun pemanggangan karena terdapat alat bantu material handling troli yang dapat mempercepat proses transportasi. Selain itu terdapat stasiun yang digabungkan yaitu stasiun penyangraian dan pengayakan hal ini dikarenakan untuk meminimasi proses bolak balik dari stasiun penyangraian ke pengayakan, sehingga proses pengayakan dilakukan langsung setelah proses penyangraian selesai di stasiun yang sama.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data serta analisis dan pembahasan, maka dalam penelitian ini dapat diambil kesimpulan Pemborosan yang paling dominan terjadi dalam proses produksi bolu kuwuk di UKM XYZ adalah transportation dan inventory. Persentase aktivitas setiap kategori pada proses produksi bolu kuwuk sebelum perbaikan adalah 31,3% untuk aktivitas dengan kategori value added, 3,1% aktivitas dengan kategori non value added, dan 65,6% aktivitas dengan kategori necessary non value added. Risiko yang ditimbulkan dari pemborosan yang dominan terjadi dalam proses produksi bolu kuwuk UKM XYZ adalah lead time produksi menjadi bertambah dan terjadi kerusakan pada bahan baku. Total biaya inherent risk pada proses manajemen risiko di UKM XYZ adalah sebesar Rp 2.679.000. Usulan perbaikan kondisi kerja untuk setiap risiko dari waste yang terjadi pada proses produksi bolu kuwuk UKM XYZ adalah membuat SOP,� membeli alat bantu material handling berupa troli, dan melakukan manajemen inventory. Total biaya yang diperlukan untuk perbaikan kondisi kerja akibat risiko yang timbul pada proses produksi bolu kuwuk UKM XYZ adalah Rp 1.427.250. Usulan kebijakan penanganan yang diambil oleh UKM XYZ terhadap setiap risiko yang timbul pada proses manajemen risiko adalah mitigasi risiko untuk risiko lead time produksi bertambah dan terjadi kerusakan pada bahan baku. Total biaya risiko residual pada proses manajemen risiko di UKM XYZ adalah Rp 420.000.

Persentase kategori dan waktu aktivitas pada proses produksi bolu kuwuk setelah perbaikan adalah 34,5% kegiatan dengan kategori value added, 0% kegiatan dengan kategori non value added, dan 65,5% kegiatan dengan kategori necessary non value added.

BIBLIOGRAFI

Candy, And Kellen Vincent. 2021. �Perancangan Dan Penerapan Manajemen Risiko Pada Cv. Comformindo Untuk Menjadi Bisnis Berkelanjutan.� Conference On Community Engagemnet Project 1(1):2120�26. Google Scholar

Driantami, Hana Talitha, Suprapto, And Andi Reza Perdanakusuma. 2018. �Analisis Risiko Teknologi Informasi Menggunakan Iso 31000 (Studi Kasus Sistem Penjualan Pt Matahari Department Store Cabang Malang Town Square).� Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 2(11):4991�98. Google Scholar

Febianti, Evi, Yusraini Muharni, And Kulsum Kulsum. 2021. �Penerapan Lean Manufacturing Untuk Mereduksi Waste Pada Produksi Spare Part Screw Spindle Set.� Journal Industrial Servicess 7(1):76�82. Google Scholar

Hazmi, Farah Widyan, Putu Dana Karningsih, And Hari Supriyanto. 2012. �Penerapan Lean Manufacturing Untuk Mereduksi Waste Di Pt Arisu.� Jurnal Teknik Its 1(1):135�40. Google Scholar

Kholil, Muhammad, And Rudini Mulya. 2013. �Minimasi Waste Dan Usulan Peningkatan Efisiensi Proses Produksi Mcb (Mini Circuit Breaker) Dengan Pendekatan Sistem Lean Manufacturing (Di Pt Schneider Electric Indonesia).� Jurnal Pasti 8(1):44�70. Google Scholar

Kurniawan, Edwin Bayu, And Ni Luh Putu Hariastuti. 2020. �Implementasi Lean Manufacturing Pada Proses Produksi Untuk Mengurangi Waste Guna Lebih Efektif Dan Efisien.� Senopati 1(2):85�95. Google Scholar

Lisano, Noka, And Aries Susanty. 2016. �Analisa Waste Waiting Pada Pembuatan Produk Full Hard Dengan Menggunakan Process Activity Mapping Pada Plant Cold Rolling Mill.� Industrial Engineering Online Journal 5(2):1�7. Google Scholar

Meilan, Tria Mutiari, Sapta Raharja, And Muhammad Syamsun. 2018. �Analisis Manajemen Risiko Lingkungan, Sosial Dan Tata Kelola Pada Usaha Dan Pengolahan Kelapa Sawit (Studi Kasus: Pt Pp London Sumatra Tbk).� Manajemen Ikm 13(1):46�54. Google Scholar

Pertiwi, Auni Wahyu, And Bambang Purwanggono. 2019. �Analisis Efisiensi Kinerja Proses Dengan Value Stream Analysis Tools (Valsat) Pada Proses Produksi Bahan Baku Pipa Baja Pt Raja Besi Semarang.� Industrial Engineering Online Journal 7(4):1�9. Google Scholar

Pradana, Almer Panji, Mochammad Chaeron, And M. Shodiq Abdul Khanan. 2018. �Implementasi Konsep Lean Manufacturing Guna Mengurangi Pemborosan Di Lantai Produksi.� Jurnal Opsi 11(1):14�18. Google Scholar

R.N, Rifka. 2017. Step By Step Lancar Membuat Sop. Yogyakarta: Huta Publisher. Google Scholar

Rachmania, Bedietra Adriz, And Bambang Purwanggono. 2018. �Rekomendasi Penerapan Manajemen Risiko Berdasarkan Iso 31000 (Studi Kasus Cv. Pelita Semarang).� Industrial Engineering Online Journal 6(4). Google Scholar

Ristyowati, Trismi, Ahmad Muhsin, And Putri Puji Nurani. 2017. �Minimasi Waste Pada Aktivitas Proses Produksi Dengan Konsep Lean Manufacturing (Studi Kasus Di Pt. Sport Glove Indonesia).� Jurnal Opsi 10(1):85�96. Google Scholar

Saputra, Dwi Rangga, Dwi Sukma Donoriyanto, And Nur Rahmawati. 2020. �Analisis Pengendalian Bahan Baku Sandal Karakter Untuk Meminimasi Total Biaya Persediaan Dengan Menggunakan Metode Lagrange Multiplier Di Cv. Manik Moyo Sidoarjo.� Juminten 1(5):61�72. Google Scholar

Saryanto, Alfi Rochmi, S. .. Hatidja, Nazarudin Ali Basyah, Azoila Degita Azis, Aditya Wardhana, Hikma Niar, Restia Christianty, Salmiyah Thaha, Setiawati, Adi Martono, Ansari, Mohamad Safii, And Phyta Rahima. 2021. Manajemen Risiko (Prinsip Dan Implementasi). Bandung: Media Sains Indonesia.

Setiawan, Irwan, And Arif Rahman. 2021. �Penerapan Lean Manufacturing Untuk Meminimasi Waste Dengan Menggunakan Metode Vsm Dan Wam Pada Pt Xyz.� Seminar Nasional Lppm Umj. Google Scholar

Susilo, Leo J., And Victor Riwu Kaho. 2018. Manajemen Risiko Berbasis Iso 31000:2018 Panduan Untuk Risk Leaders Dan Risk Practitioners. Jakarta: Pt Grasindo. Google Scholar

Uyun, Siti Zahrotul, Adi Indrayanto, And Retno Kurniasih. 2020. �Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Menggunakan Metode Material Requirement Planning (Mrp).� Jurnal Ekonomi, Bisnis, Dan Akuntansi 22(1):103�12. Google Scholar

Wahyudien, Mohammad Arief Nur, And Elisa Kusrini. 2020. �Risk Management Berdasarkan Framework Pada Aktifitas Perusahaan Jasa Konsultasi Dengan Iso 31000:2018.� Teknoin 26(2):127�40. Google Scholar

Wajdi, M. Farid, Anton Agus Setyawan Syamsudin, And Muzakar Isa. 2012. �Manajemen Risiko Bisnis Umkm Di Kota Surakarta.� Benefit Jurnal Manajemen Dan Bisnis 16(2):116�26. Google Scholar

Copyright holder:

Evi Febianti, Wahyu Susihono, Iis Istikomah (2022)

First publication right:

Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia

This article is licensed under: