Pendahuluan

Indonesia merupakan sebuah negara agraris karena memiliki kekayaan alam dari hasil pertanian dan perkebunan. Pada sektor pertanian dan perkebunan indonesia memegang peranan sangat penting dalam menopang ketahanan pangan nasional berkelanjutan [1]. Dalam mendukung produktivitas pertanian dan perkebunan, pestisida berperan signifikan sebagai salah satu faktor penentu dalam menjaga tanaman agar terhindar dari gangguan hama dan penyakit. Pestisida adalah zat kimia, mikroba, atau virus yang digunakan untuk mengendalikan dan mencegah berbagai organisme pengganggu seperti hama, penyakit tanaman, gulma, serta hewan perusak lainnya [2].

Table 1. Hasil Produksi dan Presentase Cacat Jenis Pestisida

Pada Tabel 1 menjebarkan PT XYZ memproduksi berbagai jenis pestisida yang terdiri atas pestisida cair, pestisida tepung, dan pestisida butiran. Pada tabel 1 selama periode produksi Oktober 2024 hingga September 2025, kegiatan produksi menghadapi beberapa kendala yang berdampak pada hasil yang kurang optimal. Berdasarkan data produksi, pestisida cair memiliki kapasitas produksi sebesar 922.000 liter dengan persentase produk cacat sebesar 12,18%. Sementara itu, pestisida tepung menghasilkan kapasitas sebesar 1.294.515 kilogram dengan persentase cacat mencapai 25,6%, dan pestisida butiran memiliki kapasitas produksi sebesar 894.500 kilogram dengan persentase cacat sebesar 9,32%. Dari ketiga jenis pestisida yang diproduksi pestisida tepung menunjukkan tingkat cacat tertinggi, sehingga mengindikasikan adanya ketidakefisienan dan ketidaksesuaian dalam proses produksi yang berpotensi mempengaruhi kualitas produk. Pada Tabel 2 dibawah merupakan total cacat produk dan prosentasenya.

Table 2. Hasil Produksi dan Banyak Cacat Pestisida Tepung Periode Oktober 2025 – September 2025

Pestisida tepung memiliki 3 jenis merek produk yaitu Mipcinta, Maron dan Topsin, pada tabel 2 menunjukkan bahwa total produksi berturut – turut sebesar 588.450 Kg, 303.020 Kg dan 403.045 Kg. Dalam proses produksi tersebut menunjukkan bahwa Mipcinta memiliki kapasitas produksi paling banyak dan teridentifikasi beberapa bentuk pemborosan yang terjadi pada aliran produksi salah satunya yaitu berupa defect produk sebesar 88.221 Kg dengan rata – rata total presentase sebesar 15%. Jenis cacat yang muncul dalam proses produksi meliputi cacat produk menggumpal, cacat produk kotor, cacat berat produk tidak sesuai standar perusahaan dan cacat produk adonan tidak merata.

Berbagai permasalahan pemborosan yang masih ditemukan pada proses produksi pestisida di PT XYZ, dibutuhkan suatu pendekatan yang tidak terbatas pada aspek pengelolaan, melainkan juga mencakup aspek teknis berlandaskan pada analisis sistematis. Terdapat salah satu strategi untuk mengatasi pemborosan aktivitas di lini produksi adalah dengan menggunakan metode Lean Six Sigma, yang menggabungkan filosofi lean untuk mengidentifikasi pemborosan, menghilangkan pemborosan dan aktivitas yang tidak bernilai, dilanjutkan dengan perbaikan berkelanjutan bersama dengan teknik Six Sigma [3]. Metode ini mampu mendorong efisiensi biaya produksi sekaligus meningkatkan kualitas hasil output, sehingga memberikan kontribusi nyata terhadap perbaikan kinerja finansial perusahaan [4]. Langkah selanjutnya adalah untuk memberikan usulan perbaikan pada proses produksi dengan pengaplikasian metode Failure Mode and Effect Analysis. FMEA adalah alat yang berfungsi untuk merencanakan dan melakukan sistem pemeliharaan preventif di berbagai industri. Penerapan metode tersebut untuk mencegah terjadinya kegagalan baik desain, proses atau sistem baik secara keseluruhan maupun sebagai sesuai kondisi dan tujuan yang telah ditentukan [5].

Melalui penelitian yang akan dilakukan dapat diketahui bahwa, penggunaan metode Lean Six Sigma digunakan sebagai pendekatan untuk mengurangi pemborosan yang terjadi dalam proses produksi pestisida. Selanjutnya, dilakukan penyusunan usulan perbaikan dengan menerapkan metode Failure Mode and Effect Analysis untuk meminimalkan potensi kegagalan pada proses produksi. Oleh sebab itu, penelitian ini dilaksanakan dengan judul“Analisis Pemborosan Proses Produksi Pestisida Dengan Metode Lean Six Sigma Dan Failure Mode Effect Analysis Di PT Petrokimia Kayaku” diharapkan dapat memberikan rekomendasi perbaikan yang dapat membantu perusahaan dalam menekan aktivitas yang tidak memiliki nilai tambah.

Metode

A. Tempat Dan Waktu Penelitian

Tempat penelitian tugas akhir dilakukan di perusahaan yang berfokus dalam memproduksi pestisid yaitu PT XYZ. Perusahaan ini berlokasi di Kawasan Industri Petrokimia Jl. Tri Dharma, Randuboyo, Gresik. Waktu pelaksanaan penelitian dimulai pada bulan September 2025 dan berlanjut hingga seluruh data yang diperlukan berhasil diperoleh secara menyeluruh.

B. Langkah – Langkah Dalam Memecahkan Masalah

Berikut disajikan diagram alur pemecahan masalah dalam penelitian ini yang menerapkan metode Lean Six Sigma serta usulan perbaikan metode Failure Mode Effect Analysis sebagai berikut:

Figure 1. Langkah Pemecahan Masalah

Penjabaran Gambar 1 adalah tahapan pemecahan persoalan yang menjadi fokus penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Pengumpulan Data

Data primer merupakan data yang dikumpulkan peneliti secara langsung dari sumber utamanya, tanpa melalui perantara dari objek yang diteliti di lapangan. Pengumpulan data ini umumnya dilakukan melalui berbagai teknik, seperti observasi, wawancara, maupun dokumentasi yang relevan dengan permasalahan penelitian. Data sekunder merupakan data yang didapatkan oleh peneliti dengan melakukan pengumpulan data yang berada di perusahaan atau dokumern internal perusahaan.

2. Pengolahan Data

a. Big Picture Mapping

Big Picture Mapping merupakan alat yang digunakan untuk memudahkan identifikasi letak terjadinya pemborosan (waste) dengan menampilkan hubungan antara aliran fisik (physical flow) dan aliran informasi secara visual [6].Tahap menggambarkan Big Picture Mapping awal bertujuan untuk mengidentifikasi serta menganalisis aktivitas pemborosan yang muncul pada proses produksi pestisida.

b. Define

Tahap awal dimulai dengan mengidentifikasi potensi proyek yang akan dijalankan, menetapkan peran serta tanggung jawab setiap individu yang terlibat, serta menetapkan karakteristik mutu utama (Critical to Quality/CTQ) yang memiliki hubugan langsung sesuai dengan kebutuhan spesifik yang diinginkan pelanggan [7]. Pada tahap Define yaitu mengidentifikasi masalah kualitas yang kemudian diperkuat melalui penyajian histogram persentase cacat sebagai bukti awal terjadinya penyimpangan proses.

c. Penentuan Waste Kritis

Pada tahap ini, identifikasi jenis pemborosan dilakukan berdasarkan hasil observasi lapangan serta wawancara dengan pegawai yang terlibat langsung dalam proses produksi.

d. Analisis VALSAT Dengan PAM

Tahapan VALSAT bertujuan untuk meningkatkan nilai dari suatu produk maupun layanan melalui identifikasi fungsi-fungsi yang esensial serta upaya pengendalian biaya tanpa menurunkan kualitas. Tujuan utama dari penerapan Process Activity Mapping (PAM) adalah untuk mengidentifikasi sekaligus menghilangkan berbagai bentuk pemborosan, ketidakkonsistenan, serta praktik yang tidak rasional dalam proses produksi [8].

e. Measure

Pada tahap ini, dilakukan pemetaan detail terhadap proses produksi pestisida PT XYZ melalui pengukuran dan analisis data, dengan fokus pada nilai DPO, DPMO, level Sigma, dan kapabilitas proses. Hasil pengukuran ini memberikan informasi penting mengenai level Sigma dan kapabilitas proses

f. Analyze

Pada tahapan ini bertujuan menganalisis pemetaan detail dengan cara menelaah penyebab utama pemborosan serta faktor-faktor yang berdampak terhadap jalannya proses produksi.

g. Kuesioner FMEA

Proses analisis FMEA dimulai dengan mengevaluasi kemungkinan mode kegagalan yang dapat terjadi pada produk atau sistem selama desain, produksi, dan operasi, kemudian menilai kejadian (Occurance), tingkat keparahan (Saverity), dan kemampuan deteksi (Ddetection) dari berbagai kegagalan, serta menghitung prioritas risiko [9].h. Improve

Pada tahapan ini dilakukan penyusunan alternatif perbaikan terhadap faktor-faktor yang menjadi penyebab timbulnya pemborosan (waste). Selanjutnya, disusun rancangan Future Big Picture Mapping yang telah disesuaikan dengan perubahan hasil implementasi perbaikan terhadap pemborosan yang berpengaruh signifikan.

Hasil dan Pembahasan

A. Pengumpulan Data

Jenis dan jumlah kecacatan yang muncul selama proses produksi pestisida Mipcinta di PT XYZ dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:

Tabel 3. Jumlah dan Jenis Cacat Pestisida Mipcinta

B. Pengolahan Data

Pendekatan Lean Six Sigma berfokus pada upaya perbaikan proses dengan memanfaatkan data yang dikumpulkan dan selanjutnya diolah berdasarkan tahapan oleh teori dari DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) [10].

1. Big Picture Mapping Awal

Pada tahap ini dilakukan pengenalan terhadap suatu permasalahan yang timbul dalam proses produksi pestisida Mipcinta di PT XYZ. Identifikasi tersebut dilakukan melalui penyusunan big picture mapping yang memvisualisasikan peta Aliran informasi serta peta pergerakan fisik dalam suatu proses produksi dipetakan terlebih dahulu, kemudian hasilnya disajikan dalam sebuah tabel yang mengelompokkan setiap aktivitas ke dalam kategori value added dan necessary non–value added, dan non–value added. Deteksi pemborosan dilakukan melalui pemahaman aliran fisik serta aliran informasi dalam perusahaan, yang kemudian digambarkan secara terpadu dalam satu peta proses [11].

Figure 2. Big Picture Mapping Awal

Berdasarkan Gambar 2 hasil Big Picture Mapping awal, diperoleh bahwa total lead time proses produksi pestisida mencapai 763,11 menit, dengan total waktu aktivitas value added tercatat sebesar 454,42 menit, necessary non-value added sebesar 230,64 menit, dan non-value added sebesar 78,06 menit.

2. Define

Pada tahapan ini dilakukan suatu identifikasi kondisi awal dan penggambaran masalah utama yang muncul. Langkah ini difokuskan pada penjabaran masalah terkait terjadinya cacat produk. Data awal mengenai tingkat kecacatan dikumpulkan dan disajikan dalam bentuk presentase pada Tabel 4 dan histogram pada Gambar 3.

Tabel 4. Data Persentase Kecacatan Produksi Pestisida Mipcinta

Figure 3. Diagram Histogram Persentase Defect Produk Pestisida Mipcinta

3. Measure

Pada tahap measure atau pengukuran, akan diidentifikasi waste yang paling kritis berdasarkan hasil pembobotan oleh expert judgment yang telah uraikan.

a. Value Stream Analysis Tools (VALSAT)

Terdapat tujuh jenis detail dari penjabaran mapping tools yang umumnya digunakan dalam metode Value Stream Analysis Tool (VALSAT) [12].Nilai bobot yang dihasilkan dari pembobotan melalui expert judgment pihak perusahaan kemudian dikombinasikan dengan faktor pengali yang disesuaikan dengan jenis pemborosan dan masing-masing tools, sehingga hasil perhitungan akan diperoleh skor evaluatif untuk setiap jenis – jenis tools.

Tabel 5. Perhitungan Skor VALSAT

Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada Tabel 5, diperoleh pembobotan tools berdasarkan skor dari nilai terbesar hingga nilai terkecil, yang selanjutnya disusun dalam peringkat pertama sampai dengan peringkat ketujuh. Dengan demikian, hasil pembobotan tersebut menghasilkan urutan alat yang paling sesuai untuk diterapkan, sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 6 berikut:

Table 6. Penentuan Rangking Tools VALSAT

b. Perhitungan Nilai Sigma

Tabel 7. Nilai DPO, DPMO, dan Level Sigma Pestisida Mipcinta Bulan Oktober 2024 Hingga September 2025

Berdasarkan Tabel 7 diatas dapat diketahui nilai rata-rata DPMO dan nilai rata-rata nilai sigma bulan Oktober 2024 hingga September 2025 adalah sebagai berikut:

Nilai rata-rata DPMO

Nilai rata-rata sigma

Berdasarkan perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa PT XYZ berada pada nilai sigma 3,28 atau berada pada kategori level 3 sigma dengan nilai rata-rata DPMO sebesar 37519,68 untuk setiap 1.000.000 unit produksi. Kinerja ini tergolong cukup baik apabila dibandingkan dengan rata-rata capaian perusahaan manufaktur di Indonesia. Namun demikian, capaian tersebut masih belum setara dengan standar rata-rata industri di Amerika Serikat maupun standar global.

4. Analyze

a. Kapabilitas Proses

Kapabilitas proses adalah salah satu instrumen yang digunakan dalam statistical process control yang berfungsi untuk menilai apakah suatu proses produksi berada dalam kondisi terkendali dan berpusat [13]. Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh, data yang tersedia merupakan data atribut berupa tingkat kecacatan produk pestisida yang dihasilkan. Adapun nilai kapabilitas proses yang diperoleh disajikan sebagai berikut:

Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh nilai Cp sebesar 1 yang menunjukkan bahwa proses produksi pestisida berada pada tingkat kapabilitas yang cukup. Namun demikian, diperlukan upaya peningkatan kualitas untuk mencapai target perusahaan dengan tingkat kegagalan yang sangat rendah hingga mendekati zero defect.

b. Diagram Sebab Akibat ( Cause Effect Diagram )

Diagram sebab–akibat adalah teknik analisis yang digunakan untuk menelusuri dan mengenali berbagai faktor utama maupun faktor turunan yang memicu terjadinya suatu masalah. Alat ini dikenal juga sebagai diagram tulang ikan (fishbone diagram) karena tampilannya menyerupai rangka ikan [14].

Figure 4. Cacat Produk Menggumpal

Berdasarkan pengolahan data dan hasil analisa dengan menggunakan diagram sebab akibat Gambar 4 pada kecacatan menggumpal, diperoleh tiga faktor utama yang memengaruhi terjadinya kecacatan tersebut, yaitu faktor manusia, material, dan mesin.

c. Mengidentifikasi Faktor – Faktor Penyebab Pemborosan

Diperoleh hasil identifikasi yang sistematis mengenai kategori aktivitas pemborosan yang muncul beserta karakteristik masing-masing aktivitas tersebut disajikan pada Tabel 8:

Tabel 8. Faktor Penyebab Terjadinya Pemborosan Produksi Pestisida Mipcinta

5. Improve

Risk Priority Number (RPN) merupakan nilai numerik yang digunakan untuk memberikan peringkat terhadap risiko dari setiap mode atau penyebab kegagalan potensial. Nilai ini diperoleh melalui perkalian antara tingkat keparahan (severity/S), tingkat kemungkinan terjadinya (occurrence/O), serta kemampuan pendeteksian (detection/D) [15]. Berdasarkan hasil perhitungan nilai Risk Priority Number (RPN), dapat diidentifikasi penyebab kegagalan proses yang berkontribusi terhadap terjadinya hasil produk cacat pada Tabel 9.

Tabel 9. Rekomendasi Perbaikan Berdasarkan Urutan Hasil Perhitungan RPN

Figure 5. Big Picture Mapping Usulan

Berdasarkan Gambar 5 Big Picture Mapping usulan yang telah disusun, diketahui bahwa setelah dilakukan pengolahan data menggunakan pendekatan Lean Six Sigma terjadi percepatan pada lead time produksi pestisida dibandingkan kondisi awal. Lead time produksi pestisida pada kondisi awal teridentifikasi sebesar 763,11 menit, kemudian setelah dilakukan perbaikan mengalami penurunan menjadi 681,38 menit.

6. Control

Tahap control bertujuan untuk memantau keberlanjutan perbaikan terhadap pemborosan pada proses produksi pestisida dalam jangka waktu yang panjang. Namun, pada penelitian ini tahap control belum dapat dilaksanakan karena keputusan terkait implementasi usulan perbaikan sepenuhnya berada pada pihak perusahaan, sehingga kegiatan pengendalian belum dapat dilakukan.

Simpulan

Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh nilai Defects Per Million Opportunities (DPMO) dan tingkat sigma dari proses produksi pestisida Mipcinta. Selain itu, hasil evaluasi efisiensi proses menunjukkan adanya peningkatan nilai Process Cycle Efficiency (PCE) dari kondisi awal sebesar 59,55% menjadi 66,69% setelah diterapkannya usulan dan perbaikan pada proses produksi. Selama 12 periode pengamatan, yaitu dari Oktober 2024 hingga September 2025, total produksi tercatat sebesar 588.450 kg dengan jumlah produk cacat sebesar 88.221 kg yang terdiri dari empat jenis CTQ, yaitu berat tidak sesuai standar, menggumpal, adonan tidak merata, dan produk kotor. Hasil perhitungan menunjukkan nilai rata-rata DPMO sebesar 37519 dengan tingkat kapabilitas proses berada pada level six sigma sebesar 3,28. Berdasarkan hasil identifikasi akar penyebab, proses produksi pestisida dipengaruhi oleh beberapa faktor utama, yaitu faktor manusia berupa kurangnya keterampilan dan ketelitian operator, faktor mesin berupa kondisi peralatan yang kurang optimal akibat minimnya perawatan, faktor metode berupa penerapan prosedur kerja dan sistem pencatatan yang belum berjalan optimal, serta faktor material berupa penurunan kualitas dan penanganan bahan baku yang kurang baik.

Ucapan Terima Kasih

Penulis menyampaikan rasa terima kasih kepada PT XYZ atas dukungan berupa penyediaan data dan informasi operasional yang sangat membantu pelaksanaan penelitian ini. Penulis juga memberikan apresiasi kepada UPN “Veteran” Jawa Timur atas bantuan dan dukungan akademik yang diberikan, sehingga penelitian ini dapat terselesaikan dengan baik.