Proyek konstruksi seringkali menghadapi berbagai bentuk pemborosan yang dapat mengakibatkan penurunan produktivitas, peningkatan biaya, dan keterlambatan dalam penyelesaian pekerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis-jenis pemborosan, menentukan pemborosan yang paling dominan, menganalisis aliran proses, mengukur efisiensi proses, serta mengidentifikasi akar penyebab pemborosan pada pekerjaan struktur bawah (pile cap) dalam Proyek Pembangunan Charitas Hospital Kenten.
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan studi kasus, yang meliputi observasi, wawancara, dokumentasi, dan penyebaran kuisioner. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan beberapa metode, yaitu Relative Importance Index (RII), Waste Assessment Model (WAM), Value Stream Mapping (VSM), Process Cycle Efficiency (PCE), dan Root Cause Analysis (RCA), serta divalidasi melalui Expert Judgment.
Hasil analisis RII menunjukkan bahwa faktor penyebab pemborosan yang paling dominan adalah cuaca yang tidak mendukung. Di sisi lain, WAM mengidentifikasi bahwaa Waiting adalah jenis pem,borosan yang paling dominan. Melalui analisis VSM, dan nilai PCE diperoleh sebesar 85,53%, yang menunjukkan bahwa proses pelaksanaan tergolong efisien. Sementara itu, RCA mengidentifikasi beberapa penyebab utama pemborosan, antara lain keterlambatan pengadaan material, koordinasi yang kurang efektif, lamanya proses persetujuan pekerjaan, serta kerusakan peralatan.
Penerapan Lean Construction yang terintegrasi dengan VSM, WAM, PCE, dan RCA berhasil mengidentifikasi pemborosan secara komprehensif dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan efisiensi proyek konstruksi. Penelitian ini juga mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya tujuan 9 (industry, Inovasi, dan Infrastruktur) melalui peningkatan efisiensi proyek dan tujuan 12 (Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab) melalui pengurangan pemborosan serta optimalisasi pemanfaatan sumber daya.
Kata Kunci: Lean Construction, Value Stream Mapping, Waste Assessment Model, Root Cause Analysis, Construction Waste.