## PERBAIKAN PARAMETER UNTUK MENGATASI DEFECT BLUE HAZE PADA PROSES AUTO GLAZING

## DENGAN METODE TAGUCHI
(PT. EXCELITAS TECHNOLOGIES BATAM)
1 Hery Irwan, 1 Alsyah Rizal, ¹Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Riau Kepulauan, Batam, Indonesia.

## ABSTRAK
PT. Excelitas Technologies Batam (PETB) adalah sebuah perusahaan yang bergerak  dalam  bidang  industri  manufaktur  yang  menghasilkan  produk optoelektonik.  Salah  satu  produk  yang  dihasilkan  adalah lighting dan  salah  satu proses  yang  menghasilkan defect yang tinggi  adalah  proses auto  glazing sebesar 4%. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui faktor  mempengaruhi tingginya defect blue  haze pada  process auto  glazing dan  menetapkan  parameter  terbaik dengan  menggunakan  metode  Taguchi.  Dari  hasil  penelitian  ini  diperoleh  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  melakukan  kombinasi  parameter  yaitu penggunaan 8 holes burner, suhu temperature di setting menjadi 1200 °C dan yang terakhir  jarak  antara  benda  dan  sumber burner menjadi  9,5mm.  Dari  perubahan parameter tersebut diperoleh mengatasi defect blue haze rata-rata sebesar 3.9%.
Kata Kunci : Auto glazing, defect blue haze,  metode Taguchi, Parameter.

## ABSTRACT
PT Excelitas Technologies Batam (ETB) is a manufacturer that specializes in optoelectronics. One of the manufactured products is lighting, and the 4% defect rate of the auto-glazing procedure is among the highest in the industry. This study's objective is to identify the factors affecting the high blue haze defect in the auto- glazing process and to identify the optimal parameters using the Taguchi method. Based  on  the  findings  of  this  study,  it  was  determined  that  a  combination  of parameters, including the use of 8-hole burners, a temperature setting of 1200 °C, and a distance of 9.5mm between the object and the source of the fire: could solve these issues. These parameter adjustments resulted in an average defect blue haze decrease about 3.9%.
Keywords : Auto glazing, defect blue haze,  metode Taguchi, Parameter
1. PENDAHULUAN
Kualitas produk adalah kemampuan  sebuah  produk  dalam memperagakan  fungsinya,  hal  ini tersebut termasuk keseluruhan durabilitas,  reliabilitas,  ketepatan,
kemudahan pengoperasian, dan
reparasi  produk  juga  atribut  produk lainnya (Kotler dan Amstrong, 2012).
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
Dalam proses pembuatan lampu  flash,  salah  satu  proses  yang kritikal  adalah  proses auto  glazing . Sama halnya yang terjadi pada PETB terjadi  dimana  ditemukan defect dari proses auto glazing sebagai penyebab utama  tidak  tercapainya  output  yang telah ditargetkan. Pada dasarnya ada 3 jenis defect yang  terjadi  pada  proses auto glazing yaitu bubble, bead crack, blue  haze .  Hal  ini  menjadi  perhatian dari  pihak  perusahaan  mengingat defect yang  terjadi  process auto glazing tidak  bisa rework sehingga barang harus di scrap.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Kualitas. Menurut American Society for  Quality  Control ,  kualitas  adalah keseluruhan ciri-ciri dan karakteristik-karakteristik  dari  suatu produk atau jasa dalam kemampuannya  untuk  memenuhi kebutuhan-kebutuhan yang telah ditentukan atau bersifat laten
(lupiyoadi, 2001).
Six  Sigma .  Sigma  menunjukkan standar  deviasi  dari  suatu  proses. Standar  deviasi  digunakan  unutk mengukur variasi atau jumlah
persebaran  rata-rata  suatu  data.  Nilai
sigma ini digunakan
untuk
menunjukkan  seberapa  sering  cacat
mungkin terjadi.
Root Cause Analysis (RCA) merupakan sebuah metode
pemecahan  masalah  yang  digunakan
untuk mengidentifikasi akar penyebab  suatu  kegagalan  atau permasalahan.  Jika  kegagalan  atau masalah dapat dicegah dengan menghilangkan faktor tersebut, maka faktor  tersebut  disebut  sebagai  akar penyebab.
Metode Taguchi. Implementasi Design of Experiments (DOE) adalah salah satu metode yang dikembangkan  dari  metode  Taguchi, yang tujuannya adalah untukm perbaikan  kulaitas.  Pendekatan  yang dilakukan dalam penyelesaian
masalah  dengan  mengoptimalkan produk  dan  proses  yang  ada  (Roy, 2004).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Model Penelitian
Gambar 1. Model Penelitian
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
Melakukan identifikasi penyebab  tidak  tercapainya  target produksi  khususnya  dari  tipe defect yang terjadi pada proses auto glazing. Selanjutkan melakukan tahapan seleksi  penetapan  dan root  cause
dengan  pendekatan  DMAIC.  Dari hasil  Analisa  tersebut  selanjutnya dicari  factor  utama  dan  parameter yang paling berpengaruh. Selanjutnya parameter  tersebut  akan  disebut dengan signal  to noise  (S/N) dengan pendekatan design of experiment.

## 3.2 Langkah Penelitian
Gambar 2. Tahapan Penelitan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pegumpulan Data
Berdasarkan  Penelitian  ini data didapatkan melalui pengumpulan data  yang  dilakukan  oleh  operator auto  glazing dan leader proses
produksi, data ini diambil catat setiap hari nya oleh operator produksi yang setelah melakukan inspeksi dari hasil auto glazing .
Tabel 1. Data defect auto glazing
Tabel  1  manampilkan  data
jenis  dan  jumlah defect yang  terjadi pada proses auto glazing dari week 23
sampai week 28. 4.2 Pengolahan Data 4.2.1 Define Tahapan  awal  yang  merupakan pengamatan  kontribusi  jenis defect pada  proses  auto  glazing  yang menyebabkan tidak tercapainya target produksi. Data  awal  menunjukan  terdapat total defect produksi  sebanyak 7823 pcs  dari  total  produksi  sebanyak 259.364  pcs  yang  berarti  3%  reject melebihi limit yang diberikan perusahaan  sebesar  1%.  Gambar  3 ada Pareto diagram yang menampilkan  jenis defect yang memberikan  kontribusi  dari  3% tersebut.  Dari  Gambar  3  diketahui jenis defect yang memiliki kontribusi terbesar berasal dari defect blue haze
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
yaitu  sebesar  67%  atau  5241  pcs product scrap dikarenakan defect blue haze.
Gambar 3. Pareto jenis defect
Bisa  dipastikan  dominan defect dari proses auto glazing berasal dari bliue haze. Berikut contoh defect blue haze dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Contoh blue haze defect

## 4.2.3 Measure
Untuk mengetahui aliran proses pada
proses auto  glazing ,  maka  pada tahapan  ini  akan  digunakan  SIPOC diagram  seperti  pada  gambar  5 berikut.

## Gambar 5. SIPOC Diagram
Berdasarkan  data  SIPOC  diagram diatas,  maka    perlu  diketahui  nilai defect  per  opportunity  (DPO) dan defect per million opportunity
(DPMO), yaitu sebagai berikut:
• Perhitungan  nilai Defect  per opportunity (DPO)
• Perhitungan  nilai Defect  per
Million opportunity (DPMO)
DPMO = DPO x 1.000.000
= 0,00430889186 x 1.000.000
= 4.309
Sehingga  nilai  sigma  ditentukan dengan  cara  mengonversikan  nilai DPMO ke dalam sigma level.
=NORMSINV((1000000-
4309)/(1000000))+1.5
=  4.12  (hasil  perhitungan  Microsoft
excel)
• Diagram Kontrol P- Chart
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
Pada  table  2  disajikan  data produksi dari week 23 – week 28 dan proporsi reject terhadap batas kontrol limit.
Tabel 2. Data P-Chart
Pada perhitungan ini didapatkan hasil dari nilai UCL, LCL dan CL pada data yang  kita  gunakan.  Selanjutnya dilakukan  uji  normalitas  data  untuk mengetahui  distribusi  data  yang digunakan  hang  dapat  dilihat  pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Uji nornalitas data
Dari  gambar  6  didapatkan  hasil  P-
Value  0,896  dimana  nil;ai  tesebut lebih besar dari nilai alpha yaitu 0,05.
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa
data berdistribusi normal.

## 4.2.4 Fase Analyze
Untuk  mencari  penyebab  masalah terjadi  nya reject blue  haze pada proses  auto  di auto  glazing tepatnya
saat  rposes  pembakaran,  maka  perlu dilakukan analisa dengan menggunakan fishbone diagram yang bisa dilihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Fishbone diagram
Dari  5  faktor  pembentuk fishbone diagram yaitu faktor mesin, material,  metode,  lingkungan  dan manusia,  perlu  di  analisa  akar penyebab masalah. Setelah dilakukan brainstorming, ada  7  potensi  akar penyebab masalah yang diidentifikasi yang bisa dilihat pada table 3.
Tabel 3. Brainstorming Score
ditemukan  2  masalah  yang  perlu ditindak lanjuti, yaitu:
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
1. Design of burner
2. Parameter for fine tuning
Tahapan selanjutnya penentuan root-
cause masalah menggunakan metode
5-why dengan hasil yang dapat dilihat
pada tabel 4.
Tabel 4. 5-why klarifikasi
Dari  hasil  klarifikasi  dalam  tabel  4 maka  ditetapkan  akar  penyebab masalah  adalah  ditampilkan  dalam
tabel 5.
Tabel 5. Penetapan root cause
4.2.4 Fase Improve
1. mencari altenatif solusi
menggunakan metode diagram pohon berdasarkan possible root-cause yang
telah dipilih. Dapat dilihat pada tabel
6, berikut.
Tabel 6. Diagram pohon
Design  jig  dari  alternative  solusi diwujudkan  dalam  gambar  8 beikut ini:
Gambar 8. Design hole burner

## 2. Metode Taguchi
Pada  tahapan  ini  ditentukannya variable design dan level faktor yang telah di pilih dasajikan dalam tabel 7.
Tabel 7. Variable design dan level faktor
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244 E-ISSN 2598-9987
Membuat design Taguchi menggunakan software  minitab serta
mencatat hasil dari percobaan berdasarkan metode Taguchi,
diperoleh  hasil  dari S/N  ratio dan
Mean pada  hasil  setiap  percobaan
pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil analisa Taguchi
Selanjutnya dapat digambarkan tampilan grafik dari hasil pengolahan analisa signal  to  noise  ratio seperti
pada gambar 9.
Gambar 9. Signal To noise ratios
Dari  gambar  8  dapat  disimpulkan hasil  terbaik  adalah  dengan  jumlah hole  burner sebanyak  8  titik, temperature 1200 °C dan jarak pin ke burner 9.5mm. Untuk  mendukung hasil  dari S/N  to  ratio perlu  dihitung nilai  rata-rata  dari  setiap  variable faktor  yang  berpengaruh  dengan variasi hasil level yang berbeda dapat dilihat pada table 9.
Tabel 9. Means variable factor dan variasi level Pada  gambar  10  berikut  ini  akan ditampilkan grafik dari hasil pengolahan analisa means Taguchi.
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
Gambar 10. Analisa means Taguchi

## 4.2.5 Fase control
Tahapan terakhir dari siklus DMAIC
adalah control , hal ini berguna untuk melihat apakah hasil dari
improvement yang  telah  dilakukan bisa  diterapkan  dengan  baik  dan mencapai tujuan seperti yang telah di rencanakan  pada  tahap  sebelumnya, dapat dilihat pada tabel 11 berikut ini.
Gambar 11. Data Sesudah perbaikan
Berdasarkan  Pareto Chart dapat disimpulkan defect  blue  haze adalah yang  tertinggi  dengan  total  67%
(5528pcs)  dan  setelah  melakukan perbaikan menjadi 0.7% (16pcs) atau berkurang  99%.  sehingga  rata-rata defect sebelumnya  4%  per  minggu dapat berkurang sebesar 3.9%.

## HASIL
Dari  hasil  analisa  data  dan obeservasi yang telah dilakukan pada proses auto glazing di PT. Excelitas Technologies  Batam,  kesimpulan yang  dapat  ditarik  dari  penelitian tugas akhir ini sebagai berikut:
1. Defect tertinggi adalah blue haze dengan faktor utama penyebabnya dikarenakan design burner dan parameter setting for temperature yang belum optimal
2. Berdasarkan S/N  Ratio solusi yang  paling  optimum,  adalah kombinasi  variable  dan  level faktor  optimum  menjadi  jumlah hole  burner sebanyak  8  titik, temperature  1200  °C  dengan jarak pin ke burner 9,5 mm. 3. Peningkatan yield produksi setelah  dilakuakan improvement menjadi  99%  dari  sebelumnya defect 4%  berkurang  sebesar
3.9% perminggu.

## Daftar pustaka
[1]. Ariandini, Betha, et al. "Perbaikan Kualitas Water- based  Paint  dengan  Metode Taguchi."  JURNAL  TEKNIK INDUSTRI 11.1 (2021): 8-16.
[2]. Dewi,  S.  K.,  &  Ummah,  D.  M. (2019). Perbaikan Kualitas Pada Produk Genteng Dengan Metode Six  Sigma.  J@  ti  Undip:  Jurnal
Teknik Industri, 14(2), 87-92.
[3]. Garvin,  David  A.  (1987), Competing  on  the  Eight
Dimensions of Quality.
001-010 Desember 2022
P-ISSN 2301-7244
E-ISSN 2598-9987
Harvard Business Review 65, no. 6. [4]. Gaspersz,  V.(2007). Lean  Six Sigma for Manufacturing and Service Industries . [5]. Gelman,  A.  (2005).  Analysis of  Variance-Why  it  is  more important  than  ever. The Annalysis  of  Statistics,  33 ,  1- 53.
[6]. Heriyanto, Muhamad Ali Pahmi.  "Perbaikan  Kualitas Produk  Dengan  Metode  SIX SIGMA DMAIC Di Perusahaan Keramik." JENIUS: Jurnal Terapan Teknik  Industri  1.1  (2020): 47-57.
[7]. Ishikawa,  K.  1998.  Teknik Penuntun Pengendalian Mutu.
Penerbit  Mediyatama  Sarana Perkasa. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. [8]. Izzah, Nailul, and Muhammad Fahrur Rozi. "Analisis pengendalian  kualitas  dengan metode six sigma-dmaic dalam upaya mengurangi kecacatan produk rebana pada UKM Alfiya Rebana Gresik." Jurnal Ilmiah Soulmath:
Jurnal  Edukasi  Pendidikan
Matematika  7.1  (2019):  13- 26.
[9]. Juran,  J.,  &  Godfrey,  A. (1998). Juran’s Quality
Handbook,  5th  Edition.  In Juran’s  Quality  Handbook, 5th Edition. [10]. Kotler  et  al.  (2008). Prinsip-prinsip Pemasaran, edisis  keduabelas,  Erlangga, Jakarta [11]. Kotler  et  al.  2012, Prinsip-prinsip Pemasaran, Edisi  13,  Jilid  1,  Erlangga, Jakarta [12]. Lupiyoadi, Rambat. 2001.  Manajemen  Pemasaran Jasa. Jakarta: Salemba Empat. [13]. Montgomery, Douglas C.  2009.  Stastical  Quality Control : a Modern Introduction. 7th Edition. United States: John Wiley and Sons. Inc. Nadiah, Zizalatun. [14]. Ostertagova,  E.,  & Ostertag, O. (2013). Methodology and Application of One-way ANOVA. American Jorunal of Mechanical Engineering , 256-261. [15]. Ostertagova,  E.,  & Ostertag, O. (2013). Methodology and Application of One-way ANOVA. American Journal of Mechanical  Engineering,  1 , 256-261.
[16]. Pande, P. S., Neuman, R. P.  &  Cavanagh,  R.  R..(2000). The  Six Sigma  Way. New  York: McGraw Hill.
[17]. Putra,  M.  P.  (2010). Identifikasi  Solusi  Alternatif Terhadap Keputusan Investasi Mesin Produksi Menggunakan Metode Design of Experiments. Jakarta: Fakultas  Teknik  Universitas Indonesia [18]. Roy, R. (2004).
Design of Experiments (DOE)
Using the Taguchi Approach.
001-010 Desember 2022 P-ISSN 2301-7244 E-ISSN 2598-9987
A  journal  of  the  Reliability Analysis Center [19]. Soejanto, I. 2009.
Desain  Eksperimen  dengan Metode Taguchi. Yogyakarta: Graha Ilmu. [20]. Solihah,  Siti,  et  al. "PENERAPAN METODE SIX SIGMA DENGAN PENDEKATAN METODE TAGUCHI UNTUK MENURUNKAN  PRODUK CACAT  PADA  INDUSTRI HILIR TEH PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII." [21]. Wahyuningsih,  Anis. 2002. Analisa Tingkat Kepuasan Konsumen Berdasarkan Kualitas Pelayanan  pada  Rumah  Sakit Umum  Kabupaten  Karang Anyer. Jakarta.
[22]. Wijaya,  Tony.  2011. Manajemen Kualitas Jasa. PT Indeks Kembangan, Jakarta. [23]. Zaldianto,  E.  (2013). Perbaikan Kualitas Pada
Proses Produksi Roti Dengan Menggunakan  Metode  Six Sigma. Pekanbaru:  Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.