Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENERAPAN LEAN SIX SIGMA UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PRODUK GLOVE PADA AREA PRODUKSI LINE 18 DI PT. SGI

## IMPLEMENTATION OF LEAN SIX SIGMA FOR THE IMPROVEMENT OF GLOVE PRODUCT QUALITY IN PRODUCTION LINE 18 AT PT. SGI
Ratna Agil Apriani 1 , Rizky Miftahul Jannah 2 , Demas Emirbuwono Basuki 3 , Dwi Handayani 4 1,2,3,4 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia 22916006@students.uii.ac.id

## ABSTRACT
PT. SGI is a glove manufacturing company in Yogyakarta. Based on the results of observations, there is waste that occurs in the production area, so identification needs to be carried out waste using Analytical Hierarchy Process  (AHP).  In  data  processing  with  AHP,  it  is  known  waste  critical  is  Defect  with  a  weighting  of  29%. Therefore, it used Lean Six Sigma to minimize problems that occur. It can be seen that the dominant defect occurs in the area line 18 with type defect. The stitches were broken with a Sigma level 3.76, with this result being known to  have  not  met  the  party's  standards  buyer  from  an  international  country,  namely  Czechia.  Based  on  the identification  of  factors,  the  highest  cause  is  the  factorPeople  with  the  failure  to  lack  accuracy  in  operator performance with the highest RPN based on calculations using FMEA AHP, namely 7.75. So, a proposed repair plan is given to minimize defects caused by broken stitches.
Keywords : Waste; Lean Six Sigma; AHP; Defect; FMEA

## ABSTRAK
PT. SGI merupakan salah satu perusahaan manufaktur sarung tangan di Yogyakarta. Berdasarkan hasil observasi terdapat pemborosan yang terjadi pada area produksi, sehingga perlu dilakukan identifikasi waste menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Pada pengolahan data dengan AHP diketahui waste kritis adalah Defect dengan  pembobotan  sebesar  29%.  Oleh  karena  itu  digunakan Lean  Six  Sigma untuk  meminimasi permasalahan yang terjadi. Dapat diketahui bahwa kecacatan dominan terjadi pada area line 18 dengan jenis defect jahitan jebol dengan Level Sigma yaitu level 3,76, dengan hasil tersebut diketahui belum memenuhi standarisasi pihak buyer yang berasal dari negara International yaitu Czechia. Berdasarkan identifikasi faktor yang menjadi penyebab  tertinggi  adalah  pada  faktor People dengan  kegagalan  kurangnya  ketelitian  kinerja  operator  dengan RPN tertinggi berdasarkan perhitungan menggunakan FMEA AHP yaitu sebesar 7,75. Sehingga diberikan rencana usulan perbaikan untuk meminimalisir defect akibat jahitan jebol.
Kata Kunci : Waste; Lean Six Sigma; AHP; Defect; FMEA

## PENDAHULUAN
Sektor manufaktur di Indonesia telah menjadi pendorong utama dalam pertumbuhan  ekonomi  negara  ini,  dengan kontribusi  yang  mencapai  7,07  %  pada triwulan  II  tahun  2021,  menurut  data  dari Kementerian  Perindustrian.  Meskipun dihadapkan  pada  tekanan  pandemi  Covid- 19,  sektor  manufaktur  berhasil  tumbuh sebesar  6,91%,  menjadikannya  sumber pertumbuhan  tertinggi  sebesar  1,35% (Kemenprin, 2021).
Perusahaan  manufaktur  merupakan elemen krusial dalam proses bisnis, dimana perusahaan diharuskan mampu menjalankan proses produksi secara efektif
dan efisien. Sehingga perusahaan manufaktur melakukan berbagai cara untuk meningkatkan hasil produksi, salah satunya yaitu peningkatan kualitas produk. Kualitas produk yang baik telah menjadi kunci untuk menarik  pelanggan  dan  memenangkan kepercayaan mereka, sementara
pengurangan waste dalam proses produksi telah menjadi prioritas untuk meningkatkan produktivitas (Askari & Hari, 2012).
PT. SGI merupakan perusahaan yang bergerak  dibidang  industri  tekstil  dengan jenis  sarung  tangan.  Perusahaan  ini memiliki  standarisasi  kualitas  dengan tingkat  toleransi defect yang  disesuaikan dengan  AQL  ( Acceptable  Quality  Level )
yang  berlaku.  Berdasarkan  hasil  observasi yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  terdapat adanya waste yang  terjadi  pada  area produksi. Waste dalam hal ini merujuk pada segala  bentuk  kehilangan  sumber  daya material,  waktu,  dan  modal  yang  tidak menambah  nilai  pada  produk  akhir (Formoso,  et  al.,  2022).  Untuk  mencapai tujuan  eliminasi waste, perusahaan  perlu mencari  dan  mengidentifikasi  jenis waste yang  ada,  seperti defect,  overproduction, waiting, transportation, inventory, motion, dan excess processing.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya diketahui  bahwa  terdapat  banyaknya penelitian  terdahulu  yang  menggunakan metode Six  Sigma DMAIC  ( define, measure,  analyze,  improve,  control ) sebagai  pendukung  dari  metode Lean  Six Sigma ,  berikut  merupakan  beberapa referensi terdahulu yang menggunakan Six Sigma DMAIC  (Henny,  et  al.,  2019) (Siregar  &  Elvira,  2019)  (Ahmad,  et  al.,
2020) (Irawan, et al., 2021) (Akmal, et al., 2021)  (Ishak,  et  al.,  2022)  (Rawendra  & Puspita,  2022)  (Sucipto,  et  al.,  2022) (Montororing, et al., 2022) (Lestari, et al., 2022) (Sugiantini, et al., 2022) (Mahadi & Sudarso,  2022)  (Wibowo  &  Al-Faritsy, 2022). Beberapa referensi tersebut memiliki  alur  DMAIC  yang  sama,  akan tetapi  diketahui  bahwa  beberapa  referensi tersebut memiliki perbedaan pada penggunaan tools antar  kriteria  yang berbeda-beda
dalam menyelesaikan permasalahan yang ada.
Pada tahapan define , penelitian yang dilakukan  (Henny,  et  al.,  2019)  hanya melakukan penggambaran terhadap visualisasi  proses  produksi  menggunakan Value Stream Mapping dan mengelompokan beberapa list pemborosan terhadap  kriteria seven  waste .  Sedangkan pada  penelitian  yang  dilakukan  (Ishak,  et al., 2022) tools define yang digunakan yaitu diagram  SIPOC, Value  Stream  Mapping dan Voice  of  Customer untuk  mengetahui kebutuhan  para customer dipasaran. Penelitian yang dilakukan (Montororing, et al.,  2022)  pada  tahapan  identifikasi
menggunakan  metode Critical  to  Quality dan Pareto Chart untuk menunjukan angka defect tertinggi dari semua jenis defect yang ada,  selain  itu  pada  penelitian  ini identifikasi  juga  mengggunakan  diagram SIPOC  untuk  mengetahui  aliran value stream yang ada.
Pada  tahapan measure ,  penelitian yang  dilakukan  (Sucipto,  et  al.,  2022) menggunakan  beberapa tools pendukung, diantaranya yaitu P- Chart , diagram pareto, perhitungan  nilai  DPMO  dan  level sigma .
Sedangkan pada penelitian yang dilakukan (Ahmad,  et  al.,  2020)  pada  tahapan pengukuran dilakukan dengan menggunakan diagram SIPOC dan Critical to  Quality .  Serta  pada  penelitian  yang dilakukan  (Irawan,  et  al.,  2021)  pada tahapan measure hanya  menggunakan Critical to Quality dan Control Chart untuk mengetahui  fluktuasi  proporsi  nilai  cacat pada batasan yang ditentukan.
Tahapan analyze dengan  penelitian yang  dilakukan  (Sugiantini,  et  al.,  2022) dan  (Mahadi  &  Sudarso,  2022)  hanya menggunakan  diagram fishbone sebagai tools penyelesaian  terhadap  permasalahan yang  terjadi.  Sedangkan  pada  penelitian yang  dilakukan  (Ishak,  et  al.,  2022)  tahap analyze menggunakan  beberapa  metode yaitu pareto diagram, causal diagram , dan analisis  menggunakan  5W  +  1H.  Berbeda dengan penelitian yang dilakukan (Henny, et  al.,  2019)  metode  analisis  yang digunakan  adalah  dengan Failure  Mode and  Effect  Analysis (FMEA)  untuk memperoleh  nilai  dari  beberapa  kriteria FMEA yang ada sehingga dapat menghasilkan  nilai  RPN  dan  dapat diketahui kegagalan prioritasnya.
Pada tahapan improve yang dilakukan pada penelitiannya (Ishak, et al., 2022)  yaitu  menggunakan  metode  5S, dengan  tujuan  untuk  memperbaiki  dari aspek  5S  yang  ada  di  perusahaan  ( Seiri, Seiton,  Seiso  Seiketsu, dan Shitsuke ). Sedangkan pada penelitian yang dilakukan (Mahadi & Sudarso, 2022) tahap perbaikan dilakukan  menggunakan matrix  waste dengan  tujuan  untuk  memvisualisasikan
status relation antar kegagalan yang terjadi. Berbeda  pada  penelitian  yang  dilakukan (Lestari,  et  al.,  2022)  tahapan  perbaikan dilakukan  dengan  menggunakan  metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Fault  Tree  Analysis (FTA)  untuk mengidentifikasi kejadian gagal berdasarkan
penilaian probabilitas kegagalan yang terjadi.
Terakhir  tahapan control ,  pada penelitian yang dilakukan (Montororing, et al.,  2022)  dan  (Ishak,  et  al.,  2022) melakukan  proses  pengawasan  dengan membuat  Standar  Operasional  Prosedur (SOP)  terbaru  yang  dapat  meningkatkan kinerja  dan  produktivitas  hingga  dapat meminimalisir  adanya  kegagalan  yang terjadi  kembali  di  perusahaan.  Sedangkan pada penelitian yang dilakukan (Akmal, et al., 2021) tahap control diselesaikan dengan menggunakan tools 5W  +  1H  dan  adanya pembaruan  mengenai  SOP.  Berbeda dengan penelitian yang dilakukan (Irawan, et  al.,  2021)  tahap  pengawasan  yang diberikan  ialah  menggunakan Managerial Approaches dengan  memberikan  usulan control pada setiap kegagalan yang terjadi dari before repair hingga after repair . Oleh  karena  itu  berdasarkan  kajian terdahulu  dalam  menyelesasikan  masalah di  PT.  SGI  perlu  digunakan  pendekatan Lean  Six  Sigma ,  yang  menggabungkan konsep  "kecepatan"  ( Lean )  dan  "kualitas" ( Six Sigma ). Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi waktu menunggu, dan meminimalkan  pemborosan  (Womack  & Jones, 1996). Metode Six Sigma digunakan untuk  menghilangkan  kecacatan  dalam proses produksi dengan memanfaatkan alat DMAIC  ( Define,  Measure,  Analyze, Improve , dan Control ). Pada tahapan define perlu  dilakukan  indentifikasi waste dominan  menggunakan  metode Analitical Hierarchy Process. Selain itu pada tahapan measure juga digunaka FMEA AHP untuk mengidentifikasi risiko kecacatan. Pendekatan ini diharapkan dapat membantu PT.  SGI  meningkatkan  produktivitas  dan
mengurangi  pemborosan  dalam  proses produksinya

## METODE Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang dilakukan  di  PT.  SGI  yaitu  pertama observasi secara langsung guna mengetahui jenis waste apa saja yang terjadi pada lini produksi.  Kedua  wawancara  dengan beberapa expert guna mengetahui penyebab kegagalan-kegagalan  yang  terjadi.  Serta terakhir  penyebaran  kuesioner  guna mengetahui nilai bobot prioritas antar waste dalam  kuesioner  AHP  dan  nilai Severity, Occurance,  Detection pada  kuesioner FMEA.

## Metode Pengolahan Data
Pada  pengolahan  data  menggunakan metode Lean  Six  Sigma. (Gaspersz,  2007) pendekatan Lean  Six  Sigma berlandaskan kepada  berberapa  prinsip  yaitu Profits , Products ,
Processes , dan
Projects (Gaspersz, 2007).
Sasaran dari Six Sigma adalah untuk meningkatkan  kapabilitas  proses  sehingga dapat  mencapai zero  defect (Indrasagita, 2018). Dimana tools yang digunakan yaitu DMAIC  ( Define,  Measure,  Analyze, Improve,  Control) untuk  meningkatkan kinerja lini produksi dengan mengeliminasi kecacatan  yang  terjadi.  Sasaran  dari Lean adalah untuk menciptakan aliran lancar dan menghilangkan  semua  pemborosan  yang ada.  Pada  prosesnya  digunakan  metode Analytical Hierarchy Process pada tahapan define.  Selain  itu  juga  digunakan  FMEA AHP  untuk  mengidentifikasi  risiko kecacatan. Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA)  adalah  suatu  metode yang  digunakan  untuk  mendefinisikan, mengidentifikasi,  serta  menghilangkan kecacatan  dan  masalah  pada  proses produksi  baik  permasalahan  yang  telah diketahui  maupun  yang  potensial  terjadi pada sistem (Wicaksono & Yuamita, 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peningkatan  pengendalian  kualitas pada  penelitian  yang  dilakukan  melalui tahapan
Define, Measure, Analyze,
Improve, dan Control.

## Define
Pada  tahapan Define dilakukan
perhitungan  mengenai  indentifikasi waste yang  terdapat  dalam  area  produksi menggunakan metode Analytical
Hierarchy  Process, kemudian  dilakukan proses Critiqal  to  Quality (CTQ)  untuk mengetahui  atribut  yang  sangat  penting diperhatikan. Terakhir dilakukan
penggambaran  mengenai value  stream yang  ada  di  perusahaan  melalui Value Stream Mapping.
Berdasarkan hasil identifikasi terdapat  beberapa  jenis  pemborosan  yang ada di PT. SGI. Berikut merupakan hierarki seven  waste yang  ada  pada  area  produksi PT. SGI:
Gambar 1. Hirarki Seven Waste Waste kritis  merupakan  jenis waste yang beperngaruh terhadap proses produksi perusahaan  sehingga  dapat  menimbulkan kerugian  yang  signifikan  bagi  PT.  SGI. Maka perlu dilakukannya penentuan waste kritis menggunakan perhitungan Analytical Hierarchy  Process dengan  mencari  nilai bobot terbesar diantara seven waste. Proses pengolahan  kuesioner  perbandingan  bobot perbandingan  berpasangan  antara seven waste ini menggunakan software Microsoft dan Super Decission.
Berdasarkan  hasil  standarisasi waste dan uji konsistensi diketahui bahwa bobot tertinggi terdapat waste defect dengan nilai eugen  value sebesar  0,29  atau  29%  dari total pemborosan. Dengan hasil consistency ratio yang diperoleh yitu 0,097 atau 0,97%. Hal ini menunjjukan bahwa waste kritis di PT. SGI adalah waste defect, sehingga perlu perbaikan segera untuk menjaga kestabilan produktivitas.  Berikut  merupakan  validasi
pembobotan menggunakan software Super Decision:
Gambar 2. Perbandingan Berpasangan
Gambar 3. Perbandingan Berpasangan II Tahap define selanjutnya  yaitu critical  to  quality  (CTQ) yang  digunakan untuk  menguraikan  kebutuhan customer menjadi  terukur.  Kualitas  produk  tanpa adanya defect menjadi  keeinginan  semua customer dan kualitas menjadi jaminan bagi reputasi Perusahaan di mata customer. PT. SGI  memiliki  tingkat defect tinggi, terutama di line 18 produksi sebesar 16,3% dengan  rincian  15,94% repair dan  0,34% reject. Sehingga diperlukannya indetifikasi penyebab defect agar mempermudah proses perbaikan  selanjutnya.  Berikut  merupakan tabel rincian jumlah defect setiap line: Tabel 1. Persentase Defect per Line
Line Repair   Reject  ∑Defect Rank 1 10,10%  0,11% 10,2% 15 2 8,16% 0,00% 8,2% 18 3 14,03%  0,02% 14,1% 5 4 14,46%  0,13% 14,6% 4 5 13,65%  0,48% 14,1% 3 6 13,01%  0,34% 13,4% 7 7 8,98% 0,46% 9,4% 16 8 12,22%  0,16% 12,4% 9 9 8,87% 0,13% 9,0% 17 10 13,23%  0,35% 13,6% 6 11 10,78%  0,10% 10,9% 13 12 11,73%  0,33% 12,1% 10 13 11,71%  0,15% 11,9% 11 14 12,31%  0,26% 12,6% 8 15 10,16%  0,29% 10,5% 14 16 11,26%  0,22% 11,5% 12 17 13,99%  0,15% 14,1% 3
Line Repair   Reject  ∑Defect Rank 18 15,94%  0,34% 16,3% 1 Hasil data yang
diperoleh sebelumnya  diketahui  bahwa  nilai defect tertinggi terdapat pada line 18. Dimana line ini  memperoduksi  sarung  tangan  jenis brand Holik.    Area  produksi  terdiri  dari enam  bagian  yaitu sewing,  trimming, ironing,  quality  control,  pairing,  quality assurance inspector.
Pada  tahapan  ini, value  stream mapping digunakan untuk menggambarkan dan  menjelaskan  aktivitas-aktivitas  yang dilakukan  pada  proses  produksi  line  18. Dimana  dari  aktivitas-aktivitas  tersebut dikelompokkan  kedalam value  added (VA) ,  non  value  added (NVA) , dan necessary non value added (NNVA). Berdasarkan klasifikasi
yang diperoleh  diketahui  bahwa  aktivitas value added (VA) , non value added (NVA) , dan necessary non value added (NNVA) secara berturut-turut  memakan  waktu  1100,3 detik,  100,97  detik,  dan  271,83  detik dengan  persentase  masing-masing  75% VA, 7% NVA, dan 18% NNVA. Tingginya persentase  waktu  pada  aktivitas  NVA  dan NNVA menunjukkan perlunya perampingan  proses  untuk  meningkatkan produktivitas.  Dengan  menghilangkan aktivitas  NVA,  nilai cycle  time dapat dikurangi  dari  1473,14  detik  menjadi 1372,2 detik, sehingga total pengehamatan waktu  sebesar  100,97  detik  per  unir produksi. Berikut merupakan usulan value stream mapping pada Line 18:
Gambar 4. Value Stream Mapping Usulan

## Measure
Pada tahap ini dilakukan pengukuran menggunakan tools diagram  pareto  untuk mengetahui  tingkatan  level  jenis defect tertinggi.  Selain  itu  juga  menggunakan tools P- Chart dan  perhitungan  DPMO hingga level sigma.
Diagram  Pareto  digunakan  untuk mengetahui jenis defect yang memiliki nilai pengaruh yang sangat tinggi hingga sangat rendah.  Pada Line  18 terdapat  15  jenis defect. Berikut  merupakan  diagram  pareto defect Line 18:
Gambar 5. Diagram Pareto Defect Line 18 Dari diagram pareto diatas, diketahui bahwa  jneis defect tertinggi  yaitu defect jebol dengan nilai persentase sebesar 17% dan  jumlah defect 5266  unit  dari  antara jenis defect lainnya pada Line 18.
Selanjutnya  dilakukan  pembuatan peta  control.  Dari  hasil  perhitungan diketahui nilai Upper Control Limit (UCL) yang diperoleh ialah sebesar 0,172 dengan batas Upper  Control  Limit (LCL)  ialah 0,154  dan  nilai Control  Limit (CL)  yaitu 0,163.
Hasil  menunjukkan  bahwa  banyak periode yang memiliki nilai proporsi defect melebihi  batas  UCL  dan  LCL.  Hanya beberapa periode yang berada dalam batas UCL dan LCL yaitu periode Februari, Juni, Agustus,  dan  Oktober  0,155.  Periode lainnya  memiliki  nilai  di  luar  batas  UCL dan  LCL.  Hal  ini  dikarenakan  sistem pengendalian  perusahaan  yang  dilakukan perusahaan  kurang  optimal.  Berikut merupakan peta control P- Chart produksi Line 18:
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan nilai Defect  per  Million  Opportunities (DPMO) untuk  menghitung  level  sigma, dimana  level  ini  mencerminkan  kualitas produksi. Dari hasil perhitungan menunjukkan  bahwa  level  sigma  di  area produksi Line 18 PT. SGI selama Januari- Desember  2022  berkisar  diantara  3,70 hingga 3,85. Sehingga diperoleh nilai rata- rata level sigma sebesar 3,76 yang artinya telah  melampaui  standar  rata-rata  kualitas di  Indonesia.  Namun  belum  memenuhi standar  yang  diinginkan  oleh  pihak buyer yaitu dengan tingkat Level 6 Sigma.

## Analyze
Tahap ini dilakukan untuk mnentukan
akar penyebab
dari permasalahan defect jenis  jebol.  Metode yang  digunakan  dalam  tahap  ini  yaitu fishbone dan Failure Mode Effect Analysis serta Analytical Hierarchy Process.
Diagram Fishbone ini  bertujuan untuk  mengetahui  sebab  dan  akibat  dari kegagalan defect jebol  yang  terjadi  pada area  produksi Line  18. Dari  hasil wawancara dengan manager QC dan Staff QA  diketahui  faktor  penyebab  terjadinya defect jebol  yang  digambarkan  meelalui diagram fishbone sebagai berikut:
Gambar 7. Diagram Fishbone Defect ini  disebabkan  oleh  faktor People (kurangnya  kemampuan  dan ketelitian operator), Material (kain bergelombang  tanpa quality  control ), Methode (pengambilan  tepi  jahitan  tidak stabil), Environment (suhu  kerja  tinggi tanpa  ventilasi  yang  memadai),  dan Machine/Equipment ( setting mesin  tidak sesuai, jarum jahitan tumpul).
Berdasarkan diagram Fishbone , faktor  penyebab defect jenis  jebol  telah diidentifikasi.  Selanjutnya,  metode  FMEA digunakan  untuk  menilai  faktor-faktor
tersebut  dengan  menghitung  nilai  RPN. Faktor  " people "  yang  disebabkan  oleh kurangnya  ketelitian  operator  memiliki RPN tertinggi, yaitu 392.
Proses dilanjutkan dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP)  untuk  validasi  dan penentuan strategi. Hasil AHP menunjukkan  konsistensi  perbandingan dan  memberikan  bobot  kriteria severity, occurrence ,  dan detection masing-masing sebesar 61%, 27%, dan 12%. Berdasarkan perhitungan  FMEA,  faktor  " people "  tetap menjadi  prioritas  tertinggi  dengan  RPN 7,75,  menandakan  tingkat  prioritas  yang tinggi  untuk  perbaikan,  terutama  dalam meningkatkan  kinerja  dan  pengetahuan operator.  Berikut  hasil  perhitungan  dari nilai Risk Priority Number FMEA AHP: Tabel 2. RPN FMEA AHP
Katego ri Potential Failure Mode S (61 %) O (27 %) D (12 %) R P N Ra nk People Kurangnya kemampuan operator 1,8 3 1,0 8 0,7 2 1,4 2 6 Kurang teliti 4,2 7 2,1 6 0,8 4 7,7 5 1 Materi al Kain bahan yang bergelombang atau tidak rata 3,0 5 1,8 9 0,3 6 2,0 8 5 Method e Tepi sisi jahitan yang tidak stabil 4,2 7 1,6 2 0,8 4 5,8 1 2 Enviro nment Suhu lingkungan kerja yang tinggi 3,6 6 1,3 5 0,8 4 4,1 5 3 Machin e/ Setting an mesin tidak sesuai 4,2 7 1,6 2 0,1 2 0,8 3 7 Equipm ent Jarum jahitan yang tumpul 3,0 5 1,0 8 1,7 2 2,3 7 4

## Improve
Tahap improve
memberikan recommended action terhadap perhitungan FMEA  AHP  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Tahapan  ini  menggunakan analisis 5W+1H dan selanjutnya dilakukan rekomendasi perbaikan FMEA AHP.
Analisis  5W  +  1H  dilakukan  untuk merencanakan tindakan perbaikan terhadap waste defect jenis jebol di area produksi line 18. Rencana tindakan disusun berdasarkan kegagalan  dengan  nilai  RPN  tertinggi hingga  terrendah.  Faktor-faktor  yang
diidentifikasi  meliputi People,  Material, Methode, Environment,
dan Machine/Equipment .  Rencana  tindakan mencakup  pengembangan  keterampilan operator,  implementasi  SOP,  pengaturan suhu  lingkungan,  maintenance  mesin secara  berkala, quality  control pra- produksi,  dan  pengelompokan  operator. Tindakan juga melibatkan
Kepala Maintenance, Manajer  Produksi,  dan  QC pre-production & QC area produksi line 18. Setelah  dilakukan  rencana  tindakan sebelumnya  menggunakan  5W+1H,  maka selanjutnya  memberikan recommended
action berdasarkan urutan ranking dari nilai RPN  FMEA  AHP  yang  telah  diperolah sebelumnya. Berikut merupakan
recommended action defect jebol:
Tabel 3. Recommended Action Potential Failure Mode RPN FMEA AHP Recommended Action
Kurang teliti
10,40 Menetapkan dan mensosialisasikan SOP pada setiap masing-masing pos sewing , sehingga para operator akan lebih efektif memahami prosedur penjahitan yang ditentukan Tepi sisi jahitan yang tidak stabil 7,80 Memberikan ukuran dan pola terlebih dahulu sebelum menjahit tepi kain pada sarung tangan Suhu lingkungan kerja yang tinggi 5,57
Memberikan turbine ventilator untuk mengatasi masalah udara yang ada didalam ruangan, sehingga tidak terasa pengap Jarum jahitan yang tumpul 3,18 Melakukan pembagian karyawan maintenance yang dapat mengatasi mesin jahit pada antar line Kain bahan yang bergelombang atau tidak rata 2,78 Quality control area produksi memastikan kembali kain yang lolos inspeksi sebelum Potential Failure Mode RPN FMEA AHP Recommended Action disalurkan ke proses produksi sewing Kurangnya kemampuan operator 1,91 Menetapkan operator sesuai pada bagian proses sewing yang ada, dan memberikan training khusus yang sesuai dengan bagian pos nya masing- masing
Settingan mesin tidak sesuai 1,11 Menetapkan adanya konsistensi jenis type glove pada setiap line ,
sehingga tidak terlalu random setiap line memproduksi jenis type glove yang berbeda- beda

## Control
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  diskusi dengan  pihak  perusahaan,  khususnya dengan staff  Quality  Control yang bertanggung jawab pada proses inspeksi di area  produksi line 18.  Komunikasi  fokus pada  membahas  sistem  pengendalian kualitas yang diusulkan berdasarkan faktor- faktor  kegagalan  yang  telah  diidentifikasi. Tujuan diskusi adalah mengatasi permasalahan dengan mengimplementasikan tindakan pengendalian yang diusulkan, seperti yang terdokumentasi dalam tabel berikut: Tabel 4. Tindakan Pengendalian Kategori Pengendalian People Melakukan pengawasan terhadap kinerja operator, yang meliputi: sesuatu hal yang dapat dicapai,
prestasi/kemampuan yang diperlihatkan dan berkembangnya skill yang dimiliki. Material Menetapkan adanya sistem quality control yang ketat terhadap raw material atau produk
Kategori Pengendalian semi finish good demi menjaga mutu material yang tetap berkualitas Methode Membuat controlling jumlah produk cacat dengan rekapan pada setiap periodenya melalui tools P- Chart , dengan adanya visualisasi P-
Chart akan lebih mengetahui proporsi defect yang ditimbulkan berdasarkan batas atas dan bawah yang dimiliki atau ditetapkan perusahaan. Machine/Equiqment Melakukan perawatan mesin secara berkala Environment Melakukan survey terhadap operator produksi mengenai perbaikan ventilasi yang telah diberikan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  dan pengolahan  data  yang  dilakukan  maka diperoleh  kesimpulan  bahwa waste prioritas  yang  terjadi  pada  area  produksi adalah waste jenis defect, dengan  nilai pembobotan  yang  diperoleh  ialah  sebesar 29%  dari  6  jenis waste lainnya.  Untuk validasinya sendiri menggunakan software Super  Decision dengan  nilai Consistency Ratio yang  diperoleh  sebesar  0,097  atau 0,97%. Selain itu untuk waste dominan di Line 18  yaitu waste  defect dengan  nilai persentase  16,3%.  Berdasarkan  Hasil pengukuran  diketahui  bahwa  jenis defect jahitan  jebol  merupakan  jenis defect tertinggi dengan memperoleh nilai rata-rata DPMO 11960 pada periode Januari 2022 – Desember 2022 di area line 18. Untuk hasil rata-rata lebel sigma berada di tingkat 3,76 sigma  yang  mana  masih  belum  sesuai dengan permintaan buyer.
Penyebab  utama waste  defect jenis jebol yang terjadi pada area line 18 PT. SGI melibatkab  beberapa  faktor  yaitu people dengan permsalahan keterampilan operator rendah.  Selanjutnya material dimana  kain bahan yang bergelombang. Faktor method mengenai ketidakstabilan tepi sisi jahit, dan
terakhir  faktor machine/equipment yaitu pada setting -an  mesin  yang  tidak  sesuai serta  jarum  jahit  yang  tumpul.  Dimana Hasil  perhitungan  Risk  Priority Number (RPN) menunjukkan bahwa faktor People , khususnya  kurangnya  ketelitian  kinerja pada operator, memiliki nilai RPN tertinggi sebesar 7,75. Sebagai rekomendasi perbaikan,  disarankan  perusahaan  untuk mengimplementasikan Standar Operasional
Prosedur (SOP) di setiap pos sewing pada line 18. Langkah ini bertujuan memudahkan dan meningkatkan efektivitas para  operator  dalam  memahami  prosedur- prosedur  terkait  dengan  proses  penjahitan yang telah ditetapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  Ariyanti,  S.,  Widodo,  L.  & Natalina,  C.,  2020.  Carton  Sheet Quality Control in Pt. Xyz Using Six Sigma  Approach  Method  with DMAIC  Tools. IOP  Conference Series:  Materials  Science  and Engineering.
Akmal,  A.  K.  et  al.,  2021.  Pengendalian Kualitas Produk Paving Block untuk Meminimalkan  Cacat  Menggunakan Six Sigma pada UD. Meurah Mulia. Jurnal Optimalisasi, pp. 236-. Askari, M. & Hari, S., 2012. Implementasi Lean  Manufacturing  di  PT.  X, Pasuruan. Jurnal  Teknik  Pomits, pp. 1-5.
Formoso, C., Soibelman, L., Cesare, C. & Isatto,  E.,  2022.  Material  Waste  in Building  Industry:  Main  Causes  and Prevention. Journal  of  Construction Engineering  and  Management, pp. 316-325.
Gaspersz,  V.,  2007. Lean  Six  Sigma  for Manufacturing and Service Industries. Jakarta:  PT.  Gramedia Pustaka Utama, Anggota IKAPI.
Henny,  H.,  Andriana,  I.,  Latifah,  A.  & Haryanto, H., 2019. “The Application Lean Six Sigma Method Approach to Minimize Waste”. INCITEST 2019.
Indrasagita,  2018. Teknik  Industri:  All About  Industrial  Engineering:  Lean Six Sigma. [Online] Available at: https://indrasagitastmt.blogspot.com/ 2018/01/lean-six-sigma.html
Irawan, N., Ratnawati, A. & Dilla, S., 2021.
Analysis  of  Quality  Control  of Chicken  Nugget  Products  by  Using Six  Sigma  Method  at  PT.  XYZ. Journal  of  Physics:  Conference Series.
Ishak, A., Siregar, K., Ginting, R. & Gustia,
D., 2022. Reducing waste to improve product quality in the wooden pallet production  processby  using  lean  six sigma  approach  in  PT.  XYZ. IOP
Conference Series: Materials Science and Engineering.
Kemenprin, 2021. Kementerian Perindustrian  Republik  Indonesia. [Online] Available at: https://kemenperin.go.id/artikel/2268 1/Sektor-Manufaktur-Tumbuh- Agresif-di-Tengah-Tekanan-
Pandemi- Lestari,  R.  C.,  Handayani,  K.  F.  &
Firmansyah,  G.  G.,  2022.  Upaya Meminimalisasi Cacat Produk Dengan  Implementasi  Metode  Lean Six  Sigma  (Studi  Kasus  Perusahaan PT.  XYZ). Jurnal  Bayesian:  Jurnal Ilmiah Statistika dan Ekonometrika.
Mahadi,  A.  &  Sudarso,  I.,  2022.
Implementasi  Lean  Six  Sigma  dan New  Seven  Tools  Untuk  Waste Reduction dan Quality Improvement (Study Kasus PT. XYZ).
SENASTITAN II, pp. 179-185. Montororing, Y. D. R., Widyantoro, M. & Muhazir,  A.,  2022.  Production process  improvements  to  minimize product  defects  using  DMAIC  six sigma statistical tool and FMEA at PT
KAEF. Journal of Physics: Conference Series.
Rawendra,  R.  D.  &  Puspita,  V.  O.,  2022. Use of Six Sigma Methods to Reduce Packaging  Defect  in  Sweetened
Condensed  Milk  Sachets:  A  Case Study  in  XYZ  Milk  Industry, Indonesia. The  3rd  International Conference  on  Eco  Engineering Development.
Siregar, K. & Elvira, 2019. Quality control analysis to reduce defect product and increase production speed using lean six sigma method. TALENTA CEST II 2019.
Sucipto, Susilowati, E. & Effendi, U., 2022. Reducing  waste  on  wheat  flour packaging:  an  analysis  of  Lean  Six Sigma. International  Conference  on Green Agro-industry and Bioeconomy.
Sugiantini, E., Khamaludin & Rahayu, M., 2022. Analisis Pengendalian Kualitas Produk  Carton  Box  Menggunakan Metode Six Sigma di PT. Cipta Multi Buana Perkasa. Juitech, pp. 93-101. Wibowo,  P.  P.  &  Al-Faritsy,  A.  Z.,  2022. Usulan  Perbaikan  Kualitas  Produk
Kotak  Tisu  Dengan  Pendekatan Metode Six Sigma. Jurnal Cakrawala  Ilmiah  (JCI), Vol.  1(No.
6), pp. 1559-1608.
Wicaksono,  A.  &  Yuamita,  F.,  2022. Pengendalian  Kualitas  Produksi Sarden Mengunakan Metode Failure Mode  And  Effect  Analysis(FMEA) DanFault  Tree  Analysis(FTA)Untuk Meminimalkan  Cacat  Kaleng  Di  PT XYZ. Jurnal
Teknologi dan Manajemen  Industri  Terapan, pp. 145-154.
Womack, J. & Jones, 1996. Lean Thinking. New York: Simon & Schuster.