Analisis Waktu Baku Sebagai Dasar Perencanaan Kapasitas Produksi dan Identifikasi Bottleneck pada Proses MP24Z di PT X

Sambas Sundana; Alya Kissifi Setyawan

doi:10.64476/jtbc.v2i1.71

Penulis

Sambas Sundana Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pancasila
Alya Kissifi Setyawan Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pancasila

DOI:

https://doi.org/10.64476/jtbc.v2i1.71

Kata Kunci:

waktu baku, kapasitas produksi, bottleneck, pengukuran kerja, MP24Z

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kapasitas produksi dan mengidentifikasi potensi bottleneck pada proses produksi MP24Z di PT X berdasarkan data waktu baku. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan memanfaatkan data sekunder dari hasil pengukuran kerja sebelumnya menggunakan metode stopwatch time study. Data yang dianalisis meliputi waktu siklus, waktu normal, dan waktu baku pada mesin 20, mesin 41, dan mesin 29. Kapasitas produksi dihitung dengan membagi waktu kerja tersedia dengan waktu baku pada masing-masing mesin, sedangkan identifikasi bottleneck dilakukan dengan membandingkan waktu baku dan kapasitas produksi antar mesin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mesin 20 memiliki waktu baku paling rendah sebesar 3,58 menit per unit, sehingga menghasilkan kapasitas produksi tertinggi sebesar 16,76 unit per jam atau 117,32 unit per hari. Mesin 41 memiliki waktu baku sebesar 4,25 menit per unit dengan kapasitas produksi sebesar 14,12 unit per jam atau 98,82 unit per hari. Sementara itu, mesin 29 memiliki waktu baku paling tinggi sebesar 4,96 menit per unit, sehingga menghasilkan kapasitas produksi paling rendah sebesar 12,10 unit per jam atau 84,68 unit per hari. Berdasarkan hasil tersebut, mesin 29 teridentifikasi sebagai mesin yang berpotensi menjadi bottleneck pada proses produksi MP24Z. Temuan ini menunjukkan bahwa data waktu baku tidak hanya dapat digunakan sebagai hasil pengukuran kerja, tetapi juga dapat dikembangkan sebagai dasar perencanaan kapasitas, perbandingan kinerja mesin, dan penentuan prioritas perbaikan produksi.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Agustin, P. O., & Rusindiyanto, R. (2024). Analysis of Working Time Measurement and Incentives Work to Increase Shoe Upper Production at CV. Esa Kalen Jaya. Journal La Multiapp, 5(2), 120–130. https://doi.org/10.37899/journallamultiapp.v5i2.1293

Ghanad, A. (2023). An Overview of Quantitative Research Methods. INTERNATIONAL JOURNAL OF MULTIDISCIPLINARY RESEARCH AND ANALYSIS, 06(08). https://doi.org/10.47191/ijmra/v6-i8-52

Hartanti, L. P. S. (2016). Work Measurement Approach to Determine Standard Time in Assembly Line. International Journal of Management and Applied Science (IJMAS), 2(10), 192–195.

International Labour Office. (1992). Introduction to Work Study (4th revised edition). International Labour Office.

Jovanovic, J. R., Milanovic, D. D., & Djukic, R. D. (2014). Manufacturing Cycle Time Analysis and Scheduling to Optimize Its Duration. Strojniški Vestnik – Journal of Mechanical Engineering, 60(7–8), 514–524. https://doi.org/10.5545/sv-jme.2013.1523

Lukodono, R. P., & Ulfa, S. K. (2018). DETERMINATION OF STANDARD TIME IN PACKAGING PROCESSING USING STOPWATCH TIME STUDY TO FIND OUTPUT STANDARD. Journal of Engineering And Management In Industrial System, 5(2), 87–94. https://doi.org/10.21776/ub.jemis.2017.005.02.5

Manaruzzaki, A., Suhardi, B., Andriyani, H. T., & Tyastuti, N. U. (2022). Literature Review: The Importance of Working Time Measurement in the Manufacturing Industry to Increase Company Productivity (Case in Indonesia). Asian Journal of Social Science and Management Technology, 4(1). http://www.ajssmt.com

Ongbali, S. O., Afolalu, S. A., Oyedepo, S. A., Aworinde, A. K., & Fajobi, M. A. (2021). A study on the factors causing bottleneck problems in the manufacturing industry using principal component analysis. Heliyon, 7(5), e07020. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07020

Ramadhan, M. F., Kukreja, R., & Duran, C. (n.d.). Productivity Improvement through Work Measurement and Time Study Analysis. RESWARA: Jurnal Riset Ilmu Teknik, 2(3), 93–99. https://doi.org/10.70716/reswara.v2i3.380

Skoogh, A., Thürer, M., Subramaniyan, M., Matta, A., & Roser, C. (2023). Throughput bottleneck detection in manufacturing: a systematic review of the literature on methods and operationalization modes. Production & Manufacturing Research, 11(1). https://doi.org/10.1080/21693277.2023.2283031

Tang, J., Dai, Z., Jiang, W., Wu, X., Zhuravkov, M. A., Xue, Z., & Wang, J. (2024). A Comprehensive Review of Theories, Methods, and Techniques for Bottleneck Identification and Management in Manufacturing Systems. Applied Sciences, 14(17), 7712. https://doi.org/10.3390/app14177712

Taqwatullah, B. F., & Nugraha, A. (2022). Using Work Sampling Method to Calculate Raw Time and Production Capacity of Roll Pallets at PT. Xyz. International Journal of Education, Information Technology, and Others, 5(4), 1–7. https://doi.org/10.5281/zenodo.6965151

Turgay, S., Arif Demir, A., & Eryürür, O. (2025). Identification of Delays and Bottlenecks in Manufacturing Processes Through Process Mining. Journal of Industrial Intelligence, 3(2), 69–87. https://doi.org/10.56578/jii030202

Urban, W., & Rogowska, P. (2020). Methodology for bottleneck identification in a production system when implementing TOC. Engineering Management in Production and Services, 12(2), 74–82. https://doi.org/10.2478/emj-2020-0012