BAB V HASIL DAN ANALISIS

Transkripsi

1 BAB V HASIL DAN ANALISIS 5.1 Hasil Penelitian Hasil dari pengolahan data pada metode DMAIC dalam tahap penentuan (Define) dan tahap pengukuran (Measure) adalah terungkapnya faktor-faktor yang menjadi sumber limbah zat pewarna cair pada departemen Finishing, serta jumlah limbah yang dihasilkan dari proses pencucian alat, mesin, dan lantai produksi. Pada tahap analisis (Analyze) menghasilkan informasi berupa data yang menunjukan sumber penghasil limbah terbesar, pada tahap perbaikan (Improve) dilakukan perbaikan metode pencucian alat, mesin, dan lantai produksi yang diharapkan dapat menurunkan jumlah limbah zat pewarna cair departemen Finishing. Tahap penngendalian (Control) melakukan pengendalian dan mencari kemungkinan proses perbaikan pada sistem dan metode pencucian Hasil Tahap Define Pada tahap Define, ditentukan apa yang menjadi sumber masalah dari jumlah limbah zat pewarna cair menggunakan analisa diagram tulang ikan (fishbone diagram) di bawah ini : 81

2 82 Gambar 5. 1 Gambar Diagram Tulang Ikan Limbah Zat Pewarna Cair Departemen Finishing Sumber : Data Primer, pemetaan dari hasil pengamatan lantai produksi Menurut analisa diagram tulang ikan (fishbone diagram) diketahui bahwa ada beberapa faktor yang menjadi masalah dari jumlah limbah zat pewarna cair departemen Finishing PT. DyStar Colours Indonesia. Berikut adalah beberapa faktor yang menjadi masalah tersebut : a) Manusia (human) : Tidak mengontrol penggunaan air Tidak peduli pada penggunaan air Tidak peduli pada biaya pengolahan limbah b) Mesin (machine) : Tidak ada mesin pencucian ototmatis Pencucian menggunakan selang biasa (tidak bertekanan) Kapasitas produksi mesin terbatas c) Metode (method) :

3 83 Tidak ada sistem pengendalian pencucian Air pencucian tidak dikontrol d) Proses (process) : Sistem cuci basah (wet floor cleaning) Pergantian produk menghasilkan limbah Jenis produk bermacam-macam e) Lain-lain : Kotoran dari ban forklift menempel di lantai produksi Tidak ada kerja sama dengan perusahaan pengolahan limbah Setelah ditentukan faktor penyebab masalah pada jumlah limbah zat pewarna cair departemen Finishing, selanjutnya adalah menentukan sumber utama yang menjadi masalah jumlah limbah zat pewarna cair dengan mengukur jumlah pemakaian air proses yang digunakan dalam proses pencucian mesin dan alat serta lantai produksi menggunakan flow meter. Gambar 5. 2 Gambar Flow Meter Departemen Finishing Sumber : Data Primer, dokumentasi langsung departemen Finishing

4 84 Tujuan dari pengukuran ini adalah menemukan sumber utama limbah yang menghasilkan limbah dengan jumlah yang banyak yang nantinya akan menjadi masalah utama dan perlu diperbaiki Hasil Tahap Measure Dalam tahap pengukuran (Measure) dilakukan selama 2 bulan yaitu bulan Januari dan Februari, langkah pengukuran ini bertujuan untuk mengetahui jumlah limbah yang dihasilkan di kondisi saat ini (sebelum perbaikan) sebagai tolak ukur seberapa besar potensi pengurangan limbah zat pewarna cair dapat dilakukan. Data pengukuran jumlah limbah zat pewarna cair departemen Finishing selama bulan Januari (sebelum perbaikan) berdasarkan jumlah pemakaian air proses dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 5. 1 Tabel Pengukuran Limbah Zat Pewarna Cair Departemen Finishing Januari (sebelum perbaikan) Section Factor mm/day (m 3 ) Section Factor mm/day (m 3 ) Floor 12,1 Floor 18,0 Milling 8,4 Drying 11,2 Milling Mixing 4,5 Filtrarion 5,3 Drying Transfer 3,4 Vessel 4,8 Other 0,9 Pump 2,8 Total 29,4 Other 1,5 Total 43,6 Sumber : Data Primer, pengukuran menggunakan flow meter Pada bulan Februari tercatat bahwa terjadi penurunan jumlah limbah zat pewarna cair departemen Finishing. Pada mesin Milling mengalami penurunan jumlah limbah dari 29,4 m 3 /hari menjadi 26 m 3 /hari dan mesin Drying dari 43,6

5 85 m 3 /hari menjadi 38,4 m 3 /hari, penurunan jumlah limbah departemen Finishing selama 1 bulan menurun dari 73 m 3 /hari menjadi 64,4 m 3 /hari. Tabel 5. 2 Tabel Pengukuran Limbah Zat Pewarna Cair Departemen Finishing Februari (sebelum perbaikan) Section Factor mm/day (m 3 ) Section Factor mm/day (m 3 ) Floor 11,1 Floor 16,8 Milling 7,1 Drying 9,8 Milling Mixing 4,0 Filtrarion 4,7 Drying Transfer 3,0 Vessel 3,7 Other 0,8 Pump 2,3 Total 26,0 Other 1,1 Total 38,4 Sumber : Data Primer, pengukuran menggunakan flow meter Data pengukuran penurunan jumlah limbah selama bulan januari ke februari pada bagian Milling dan Drying dapat diukur pada diagram di bawah ini : Gambar 5. 3 Gambar Diagram Perbandingan Jumlah Limbah Zat Pewarna Cair (Januari- Februari) Sumber : Data Primer, pemetaan dari data penurunan jumlah limbah Beberapa faktor yang mempengaruhi penurunan jumlah limbah di bulan Februari, antara lain :

6 86 Meningkatnya kepedulian (awareness) pekerja terhadap biaya pengolahan limbah sehingga dapat menghemat penggunaan air. Briefing tentang besarnya biaya pengolahan limbah cair serta jumlah limbah yang selama ini dihasilkan oleh perusahaan. Mengubah pola pikir (mindset) pekerja tentang pentingnya sebuah upaya dan proses penghematan Analyze Tim Six Sigma melakukan analisa tentang sumber penghasil limbah yang paling besar yaitu pada pencucian lantai produksi (floor) dengan cara membuat analisa FMEA (Failure Mode Effect Analysis) sebagai bahan untuk melakukan langkah perbaikan untuk mengurangi jumlah dan biaya pengolahan limbah cair. Untuk membuat analisa tersebut tim Six Sigma melakukan Brainstorming kepada pihak terkait dalam pelaksanaan proses pencucian lantai produksi untuk menemukan kendala selama proses pengukuran. Hasil dari Brainstorming ini kemudian dimasukan ke dalam bentuk FMEA (terlampir). Hasil dari analisa FMEA (Failure Mode Effect and Analysis) adalah banyaknya faktor yang mempengaruhi jumlah pemakaian air proses yang menjadi limbah zat pewarna cair departemen Finishing, yang paling menjadi masalah adalah metode pencucian yang masih tidak ada prosedur dan kendali pada pemakaian air proses. Dengan tidak adanya kontrol pada penggunaan air proses untuk melakukan pencucian alat, mesin, dan lantai produksi maka jumlah limbah yang dihasilkan

7 87 akan semakin banyak, untuk itu langkah perbaikan pada metode pencucian diperlukan untuk mengatasi masalah ini Improve Langkah-langkah penyempurnaan yang dilakukan oleh team Six Sigma setelah proses analisa melalui FMEA, adalah sebagai berikut : 1. Pencucian Lantai (Floor Cleaning) Proses pencucian lantai tercatat sebagai wastewater generator tertinggi baik di bagian Milling maupun Drying karena sistem dan prosedur pencucian dilakukan dengan cara pencucian basah (wet cleaning), yaitu operator menyemprotkan air ke lantai produksi untuk menghilangkan kotoran zat pewarna. Cara ini sangat tidak efektif karena zat pewarna justru akan tersebar dengan cepat dan area lantai produksi yang harus dibersihkan akan bertambah banyak. Langkah penyempurnaan yang dilakukan adalah dengan cara merubah sistem pencucian lantai dari pencucian sistem basah (wet floor cleaning) menjadi sistem pencucian kering (dry floor cleaning), yaitu menggunakan mesin floor scrubber. Biaya yang dikeluarkan untuk pembelian 2 unit heavy duty floor scrubber adalah USD atau sekitar Rp ,- (dikalikan kurs Rp ,-), dimana 1 unit digunakan untuk bagian Milling dan yang lain untuk bagian Drying. 2. Pencucian Milling dan Mixer (Milling and Mixer Cleaning) Proses pencucian milling dilakukan dengan cara manual, bagian paling sulit dibersihkan adalah milling net, karena memiliki bentuk seperti jala dan sisa produk menempel di sela-sela celah milling net. Pencucian milling net memerlukan waktu

8 88 yang lama dan menggunakan air yang banyak karena peralatan yang dipakai menggunakan selang air tak bertekanan. Cara ini sangat tidak efektif, karena disamping alasan tersebut diatas, sisa air cucian akan tercecer dan jatuh ke lantai produksi, sehingga area produksi menjadi kotor dan licin. Setiap proses penggerusan partikel dengan menggunakan mesin milling dan glassbeads sedikitnya memerlukan 4 unit milling, ini berarti diperlukan sedikitnya proses pencucian 4 unit milling net untuk setiap pergantian produk atau batch. Langkah penyempurnaan yang dilakukan adalah dengan cara merubah sistem pencucian milling net secara manual dengan selang air tak bertekanan diganti dengan water gun yang menghasilkan air bertekanan tinggi. Biaya yang dikeluarkan untuk pembelian 4 unit water gun dengan desain khusus untuk membersihkan milling net adalah sebesar USD 400 atau sekitar Rp ,- (dikalikan kurs Rp ,-). Adapun untuk pembelian 2 unit multi purpose water gun adalah USD atau sekitar Rp ,- (dikalikan kurs Rp ,-). Multi purpose water gun bertekanan tinggi ini juga dapat dipergunakan untuk proses pencucian mixer, pipa transfer, selang, pompa, tangki standarisasi, dan peralatan lain sehingga jumlah air yang dipergunakan dan waktu pencucian jauh lebih sedikit dengan hasil yang lebih optimal. Tabel 5. 3 Tabel Pengukuran Limbah Zat Pewarna Cair Departemen Finishing Maret (setelah perbaikan)

9 89 Section Factor mm/day (m 3 ) Section Factor mm/day (m 3 ) Floor 6,8 Floor 9,6 Milling 4,4 Drying 5,6 Milling Mixing 2,2 Filtrarion 5,3 Drying Transfer 1,9 Vessel 2,5 Other 0,7 Pump 1,5 Total 16,1 Other 0,6 Total 25,2 Sumber : Data Primer, pengukuran menggunakan flow meter Control Setelah proses perbaikan pada tahap Improvement berjalan, langkah selanjutnya adalah terus melakukan pengawasan terhadap langkah perbaikan terus menerus berdasarkan data yang diperoleh dari 3 bulan pengukuran. Untuk mengetahui perkembangan jumlah penurunan limbah zat pewarna cair dari data jumlah limbah di tahun 2014 dan selama 3 bulan pengukuran yaitu dari bulan Januari sebagai tahap awal pengukuran jumlah limbah zat pewarna cair, bulan Februari sebagai tahap kedua pengukuran limbah zat pewarna cair yang mengalami penurunan jumlah limbah, dan bulan Maret sebagai tahap setelah proses perbaikan dilakukan maka jumlah limbah dapat dilihat pada diagram sebagai berikut :

10 90 Gambar 5. 4 Gambar Diagram Penurunan Jumlah Limbah Zat Pewarna Cair Departemen Finishing Sumber : Data Primer, pemetaan data jumlah limbah departemen Finishing 5.2 Analisis Hasil Setelah mengetahui hasil dari pengolahan data pada penelitian penurunan jumlah limbah zat pewarna cair, selanjutnya adalah menganalisis beberapa hal untuk menjawab tujuan dari penelitian ini Analisis Jumlah Penurunan Limbah Dari uraian hasil pengumpulan data di atas, dapat dianalisa penurunan jumlah limbah zat pewarna cair rata-rata per hari di departemen Finishing yang dikumpulkan ke dalam bak penampungan limbah (pond) dari proses Define (data jumlah limbah selama tahun 2014), Measure I, Measure II, Improve (Januari Maret 2015) adalah sebagai berikut :

11 91 Gambar 5. 5 Gambar Diagram Penurunan Jumlah Limbah Departemen Finishing Sumber : Data Primer, pemetaan data penurunan jumlah limbah departemen Finishing Dapat dilihat bahwa penurunan jumlah limbah terus terjadi berdasarkan data jumlah limbah di tahun 2014 (define) dan data pengukuran selama 3 bulan yaitu Januari (measure I), Februrari (measure II), Maret (improve) Analisa Penurunan Biaya Pengolahan Limbah Besarnya biaya pengolahan limbah zat pewarna cair rata-rata per hari di departemen Finishing selama periode yang sama jumlah limbah di tahun 2014 dan data pengukuran selama 3 bulan (Januari, Februari, dan Maret). Jumlah penurunan biaya pengolahan limbah zat pewarna cair departemen Finishing dapat dilihat pada diagram sebagai berikut :

12 92 Gambar 5. 6 Gambar Diagram Penurunan Jumlah Biaya Pengolahan Limbah Departemen Finishing Sumber : Data Primer, pemetaan data penurunan jumlah limbah departemen Finishing Tabel 5. 4 Tabel Analisis Biaya Tahap Perbaikan Pencucian Lantai Produksi Sumber : Data Sekunder, berkas dokumen departemen Finishing Biaya pengolahan limbah zat pewarna cair departemen Finishing adalah sebagai berikut : Jumlah rata-rata limbah setiap hari (tahun 2014) = 88,7 m 3 Jumlah rata-rata limbah setiap hari (bulan Maret 2015) = 41,3 m 3

13 93 Biaya pengolahan limbah = USD 19,79 /m 3 Biaya pengolahan limbah cair Finishing (sebelum improvement) adalah : 88,7 m 3 /hari x USD 19,79/m 3 = USD 1.754/hari Biaya pengolahan limbah cair Finishing (setelah improvement) adalah : 41,3 m 3 /hari x USD 19,79/m 3 = USD 817/hari Potensi penghematan biaya pengolahan limbah cair Finishing : Biaya di tahun 2014 = USD 1.754/hari Biaya di bulan Maret 2015 = USD 817/hari Total Penghematan = = USD 937/hari Total Penghematan selama 1 tahun = USD 937 x 365 = USD Jadi, total penghematan selama 1 tahun setelah adanya perbaikan adalah sebesar USD atau sekitar Rp , Analisa Nilai Sigma Jumlah Limbah Zat Pewarna Cair Analisa nilai Sigma jumlah limbah zat pewarna cair dari departemen Finishing setelah proses improvement dilakukan dengan membuat control chart dari jumlah limbah cair yang dihasilkan. Dari data yang terkumpul periode Januari Maret 2015 terlampir, didapatkan data sebagai berikut : Jumlah sample n = = 90 sample

14 94 Jumlah Xn = = m m 3 Central Line = 90 = 58,3 m 3 Jumlah Xn = 3 sample (Januari, Februari, Maret) Nilai A2 = 1,023 (sesuai tabel konstanta X-Chart) UCL = X + A2 * R LCL = X - A2 * R R adalah selisih dari nilai terbesar jumlah limbah cair dikurangi nilai terkecil jumlah limbah cair, R = 31,0 m 3 (Perhitungan nilai R terlampir). UCL = 58,3 m 3 + (1,023 * 31,0 m 3 ) = 58,3 m ,7 m 3 = 90 m 3 UCL = 58,3 m 3 - (1,023 * 31,0 m 3 ) = 58,3 m 3-31,7 m 3 = 26,6 m3 Setelah nilai UCL (Upper Control Limit) dan LCL (Lower Control Limit) diketahui, maka dapat dibuat control chart jumlah limbah zat pewarna cair dari

15 95 departemen Finishing. Nilai UCL dan LCL ini akan menentukan berapa jumlah cacat yang muncul, karena masalah utama dari penelitian ini adalah banyaknya jumlah limbah zat pewarna cair maka jumlah cacat difokuskan pada data yang melebihi batas UCL. Apabila jumlah limbah zat warna cair yang dihasilkan berada di luar range UCL, maka sample tersebut dianggap cacat (defect). Gambar 5. 7 Gambar Diagram Control Chart Jumlah Limbah Cair Departemen Finishing Sumber : Data Primer, pengukuran dan pemetaan langsung jumlah limbah cair Dari gambar peta kendali di atas, dapat dilihat bahwa terdapat 3 sample yang melebihi UCL dan dianggap sebagai cacat (defect) yaitu data jumlah limbah pada tanggal 24 Januari sebesar 92,9 m 3, tanggal 26 Januari sebesar 91,8 m 3, dan tanggal 26 Februari sebesar 90,7 m 3. Selanjutnya nilai sigma dihitung melalui perhitungan DPMO (Defect Per Million Opportunity dengan menggunakan jumlah cacat atau jumlah limbah yang melebihi batas kritis dari tabel kendali pada Gambar 5.7 dibagi dengan jumlah sample atau jumlah hari dari pengambilan data sebanyak 90 hari lalu dikalikan sejuta sebagai bentuk dari DPMO, sebagai berikut :

16 96 3 DPMO = x = ,333 atau sekitar 3 Sigma.