## PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK BRAKE LINING PADA FORMULA
NON-ASBASE DENGAN METODE STATISTICAL PROSES CONTROL (SPC)
DAN ROOT CAUSE ANALYSIS (RCA) DI PT. XYZ SURABAYA
Adhika Nurlita 1 , Issa Dyah Utami 2
Departemen of Industrial Engineering, University of Trunojoyo Jl. Raya Telang, Bangkalan, Madura 69162, Indonesia i.d.utami@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
T.  XYZ  adalah  salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  dalam produksi  komponen  otomotif,  produk  yang  dihasilkan  yaitu Brake  Lining dengan formula non-asbase diantaranya formula Lf-4, KN-356, NA-109F, NA- 135,  dan  NA-146.  Dalam  menghadapi  persaingan  yang  ada,  PT.  XYZ  berusaha meningkatkan  kualitas  produk  yang  dihasilkan  dengan  target reject sebesar  0,5% pada  tahun  2018.  Permasalahan  manajemen quality  control yang  ada  di  PT.  XYZ salah satunya pada area hot-press nomor 11 dan 12 tidak pernah bisa mencapai target produksi  dan  seringnya  keterlambatan  barang  dari  area pre - forming .  Sehingga  perlu adanya  penanganan  segera  dengan  melakukan  analisis  perbaikan  kualitas  guna menghasilkan  produk  yang  sesuai  spesifikasi  dan  dapat  mencapai  target  produksi yang  ditetapkan  oleh  perusahaan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitihan  ini adalah Statistical  Process  Control (SPC)  dan Root  Cause  Analysis (RCA).  Hasil analisis check sheet dan diagram pareto dapat dilihat frekuensi defect paling banyak terjadi  pada  formula  LF-4  model  K-2252  dengan  jumlah  cacat  sebanyak  69  produk pada bulan Agustus sampai September dengan presentase reject sebanyak 19%. Serta dari  gambar  control  chart  P  data  dalam  keadaan  tidak  terkontrol.  Hal  ini  terjadi karena faktor manusia, faktor metode, faktor mesin, dan faktor material.
Kunci : Statistical  Process  Control (SPC)  dan Root  Cause  Analysis (RCA), Brake Lining product

## PENDAHULUAN
Industri  manufaktur  otomotif  di Indonesia terus mengalami peningkatan setiap tahunnya, sehingga Indonesia memiliki industri manufaktur mobil terbesar kedua di Asia Tenggara dan di wilayah ASEAN
(setelah  Thailand  yang  menguasai sekitar  50%  dari  produksi  mobil  di wilayah  ASEAN).  Industri  otomotif dan  komponen  otomotif  di  Indonesia sangat strategis ditandai dengan adanya jumlah produksi atau penjualan domestik  tetap  meningkat  lebih  dari

## P
1,2  juta  unit  pada  puncaknya  sesuai target  pasar  industri  otomotif  dalam negeri (Kementrian Perindustrian Republik Indonesia., 2018). Berdasarkan  target  pasar  tersebut menurut Kementian Perdagangan Republik Indonesia (Kementrian Perdagangan Republik Indonesia., 2018) para  produsen  otomotif  besar semakin  melakukan  persaingan  yang sangat  ketat  untuk  dapat  memperoleh pangsa  pasar  yang  lebih  besar.  Baik persaingan dalam menciptakan kendaraan bermotor maupun perlengkapan  atau  komponen,  dan aksesoris kendaraan. Keberadaan produksi komponen kendaraan bermotor  tersebut,  disamping  untuk memasok  ke  pabrikan  mobil  atau original equipment manufacturer (OEM), juga untuk memenuhi kebutuhan  konsumen  ( after  market )
baik  di  pasar  domestik  maupun internasional.  Hal  ini  menjadi  salah satu  pemicu  PT.  Indoprima  Gemilang untuk selalu melakukan inovasi terbaru dalam  hal  menciptakan  formula  dan model pada produk lining untuk  dapat bersaing  baik  dalam  negeri  maupun luar negeri.
PT.  XYZ  merupakan  salah  satu perusahaan  manufaktur  yang  bergerak dalam  produksi  komponen  otomotif, produk  yang  dihasilkan  yaitu Brake Lining dengan berbagai macam formula  dan  lebih  dari  100  macam model.  Dalam  menghadapi  persaingan yang ada, PT. XYZ berusaha meningkatkan  kualitas  produk  yang dihasilkan dengan target reject sebesar
0,5%  pada  tahun  2018.  Namun  pada keadaan  aktualnya  masih  terdapat kecacatan  produk  yang  melebihi  batas toleransi yang ditetapkan oleh perusahaan.  Hal  tersebut  disebabkan
adanya  penyimpangan-penyimpangan dari berbagai faktor, baik yang berasal dari  bahan  baku,  tenaga  kerja  maupun kinerja  dari  fasilitas-fasilitas  mesin yang digunakan dalam proses produksi tersebut.
Pengendalian kualitas merupakan sebuah  sistem  bagi  manajemen  untuk mempertahankan kualitas produk yang sudah  baik,  serta  memperbaiki  produk yang belum mencapai kualitas spesifikasi.  Metode  Statitical  Process Control  (SPC)  telah  beberapa  kali digunakan  dalam  penelitian  pada industri  automotive  (Godina,  Matias, &  Azevedo,  2016;  Prajapati,  2012; Teixeira,  Dias,  Andrade,  &  Oliveira, 2018) Permasalahan manajemen quality  control yang  ada  di  PT.  XYZ salah  satunya  berada  di  awal  proses produksi yaitu di antara area hot-press dengan area pre-forming khusus produk non-asbase , dikarenakan produk  tersebut  mudah reject karena produk non-asbase tidak  dapat  di rework dan  dari  segi  harga  juga  lebih mahal dari produk asbasetos. Sehingga pada saat mengerjakan produk tersebut memerlukan  perlakuan  atau  teknik yang berbeda baik pada saat di forming maupun  pada  saat  di hot-press .  Pada produk brake lining non-abase terdapat  5  formula  diantaranya  Lf-4, KN-356, NA-109F, NA-135, dan NA- 146.  Masalah  selama  ini  yang  terjadi adalah  pada  area hot-press nomor  11 dan  12  tidak  pernah  bisa  mencapai target produksi dan seringnya keterlambatan  barang  dari  area pre - forming ke area hot-press dikarenakan produk lining banyak  yang reject (patah) . Sehingga perlu adanya penanganan  segera  dengan  melakukan analisis perbaikan kualitas guna menghasilkan  produk  yang  sesuai
spesifikasi  dan  dapat  mencapai  target produksi yang
ditetapkan oleh
perusahaan
. METODE PENELITIAN Penelitian  ini  menggunakan metode  pendekatan  deskriptif  dan kuantitatif. Metode Statistical Process Control (SPC) (Muehlenstaedt,  Gore,  &  Jan,  2018) dan Root  Cause  Analysis (RCA) (Awaj, Singh, & Amedie, 2013; Cao, Li,  &  Yue,  2017;  Charles  et  al., 2016;  Doggett,  2014;  Kaban,  2014) diaplikasikan  dalam  penelitian  ini untuk  menganalisa  upaya  perbaikan kualitas  pada  produk.  Tahapan proses  dalam  penyelesaian  masalah yang  terjadi  di  PT.  XYZ  dengan pendekatan
metode
Statistical
Process  Control (SPC)  dan Root Cause  Analysis (RCA)  adalah:  (1) Dimulai  dari  tahap  pengumpulan data  dengan  melakukan  observasi dan  wawancara  (2)  Pengolahan  dan analisa  data  dengan  metode  SPC, sehingga  didapatkan  data  potensial produk  cacat  (3)  Dan  kemudian  di analisa  lagi  menggunakan  metode RCA.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1.  Menunjukkan  data kecacatan yang telah diambil pada saat melakukan observasi di PT. XYZ.
Tabel 1. Data Kecacatan Produk Brake lining Non-Asbase . No. Bulan Formula Model Jumlah Produksi Jumlah Cacat presentase K-2252 3875 61 2% K-2232 1833 38 2% L-2297 419 64 15% L-1159 160 12 8% L-4418 192 16 8% L-2275 359 69 19% L-2252 765 15 2% L-1190 204 5 2% L-1174 296 41 14% L-6602 467 11 2% K-3326 390 7 2% K-6722 353 4 1% K-2722 70 1 1% K-4459 119 1 1% K-0016 208 4 2% DYNA-125 693 13 2% DYNA-RINO 150 0 0% MI.FE.NEW 1453 16 1% HI.FB F 675 7 1% IS.TLD58 N 312 0 0% HI.KM 320 226 2 1% NA-146 HINO DUTRO 907 7 1% Agus-sept 1 Lf-4 KN-356 NA-109F NA-135
Produk reject ini  hanya  memiliki satu jenis kecacatan yaitu patah. Tabel 2 menunjukkan data kecacatan tertinggi  pada  tiap  formula  Brake Lining  Non-ash                                      base. Gambar  1  merupakan  grafik  dari empat  formula  yang  memiliki  jumlah reject
terbanyak. Data tersebut
diperoleh  hanya  pada  saat shift 1
berlangsung,  hal  ini  dikarenakan perusahaan tidak memiliki data kecacatan  ( reject )  produk non-asbase secara  khusus.  Pada  proses  produksi
memang terdapat lembar kerja operator  namun  dalam  keadaan  nyata di lapangan kebanyakan operator tidak mencatat  hasil reject yang  mereka kerjakan.
Tabel 1 Data Kecacatan Tertinggi Pada Tiap Formula Brake Lining Non-Asbase No. Bulan Formula Model Jumlah Produksi Jumlah Cacat presentase Lf-4 K-2252 3875 61 2% KN-356 L-2275 359 69 19% NA-135 IS.TLD58 N 312 16 5% NA-109F K-3326 390 7 2%
1 Agts-sept
Gambar 1 Grafik Jumlah Kecactan Produk Brake Lining Non-Asbase
Berdasarkan  data  dari  gambar grafik tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa produk yang mengalami reject paling  banyak  yaitu formula  KN-356  dengan  model  L- 2275 dengan jumlah cacat sebanyak 69 produk  pada  bulan  Agustus  sampai September  dengan  presentase reject sebanyak  19%  hanya  untuk shift 1 saja.
Table  3  merupakan check  sheet data  produk  patah  pada  bulan  agustus dan september 2018.
Tabel 2 Check Sheet Data produk patah No. Bulan Total Produksi Produk Cacat ( Defect ) Patah 1 Agustus 175 38 2 September 184 31 Jumlah 359 69
Berdasarkan  tabel  tersebut menunjukkan bahwa total produksi brake  lining formula  KN-356 model  2275  pada  bulan  agustus dan  september  2018  sebanyak  359 produk  pada shift 1  dan  dengan jumlah  produk reject sebanyak  69 produk. Diagram pareto pada Gambar 2  digunakan  untuk  menentukan
produk  cacat  ( reject )  yang  paling
banyak terjadi tiap bulan. Tabel 3 Data Pembuatan Diagram Pareto No. Bulan Frekuensi Produk Cacat Patah Frekuensi Kumulatif Presentase total Presentase Kumulatif 1 Agustus 38 38 55% 55% 2 September 31 69 45% 100% Jumlah 69 100% Frekuensi Reject 38 31 Percent 55.1 44.9 Cum % 55.1 100.0 Bulan September Agustus 70 60 50 40 30 20 10 0 100 80 60 40 20 0 Fr e ku e n si R e je ct P e rc e n t Produk Patah
Gambar 2. Diagram Pareto
Pada gambar 2 dapat diketahui bahwa  frekuensi  produk brake
lining yang reject paling  banyak terjadi pada bulan Agustus sebanyak  38  (55%).  Sedangkan frekuensi produk cacat  pada bulan September  sebanyak  31  (  45%). Sehingga presentase kumulatif pada diagram pareto adalah 100%. Pembuatan  peta  kendali  p ( control  chart p)  berfungsi  untuk menunjukkan  bahwa  pengendalian kualitas  apakah  sudah  terkendali atau belum (Fajrin & Sulistiyowati, 2016;  Muehlenstaedt  et  al.,  2018; Zhang, 2015). Rumus yang digunakan untuk menghitung
proporsi  (p)  produk  cacat  ( reject )
adalah : p = …..(1)
Selanjutnya perhitungan garis pusat Central  Line (CL)  yang merupakan  data  rata-rata  dari produk reject dalam  suatu  proses produksi.  Rumus  yag  digunakan dalam perhitungan CL adalah: CL =   =
……….(2) Kemudian  perhitungan  batas kendali  atas  (UCL)  dan  batas kendali bawah (LCL) yang merupakan indikator dalam sebuah ukuran  proses  secara  statistik  atau bisa dikatakan terdapat
menyimpang  atau  tidak.  Rumus yang  digunakan  untuk  menghitung UCL adalah: UCL =   + 3
………….……………...…(3) Sedangkan untuk perhitungan batas kendali bawah (LCL) dapat dihitung dengan menggunakan rumus: LCL =   - 3 ………………………(4) Tabel 5 berikut ini merupakan rekapan data perhitungan peta kendali p, central line (CL),  batas  kendali  atas (UCL),  dan  batas  kendali  bawah (LCL)  untuk  mengetahui  apakah data  yang  diperoleh  masih  dalam batas normal atau tidak . Tabel 4 Hasil Perhitungan Peta Kendali p No. Tanggal KN-356 L-2275 p CL UCL LCL 1 10/8/2018 175 38 0.22 0.192 0.199 0.185 2 12/9/2018 142 6 0.04 0.192 0.200 0.184 3 12/9/2018 11 10 0.91 0.192 0.299 0.085 4 13/8/2018 31 15 0.48 0.192 0.230 0.154
Gambar 3 Peta Kendali p Untuk Kecacatan Karena Patah Berdasarkan  Gambar  3  dapat disimpulkan bahwa data-data tersebut  dalam  keadaan  tidak terkendali.  Karena  dari  ke-4  data formula  KN-356  model  2275 hanya  terdapat  1  titik  data  yang berada di dalam batas kontrol yaitu pada  titik  ke-2.  Dalam  keadaan seperti ini harus segera
diselesaikan  sumber  masalah  yang terjadi.
Fishbone  diagram dibangun untuk mencari faktor atau penyebab  dari  permasalahan  yang dapat  menyebabkan  produk brake lining patah.
Brake Lining Patah Manusia Mesin Metode Material Lingkungan Kurang Ketelitihan Operator Teknik Pemerataan Salah Lembab Gembur Molding Lengket Forming Error Teknik Pengambilan Produk Salah
Gambar 4 . Fishbone Diagram
Berdasarkan  Gambar    4 tersebut  diketahui  faktor-faktor yang menyebabkan adanya Produk Cacat  ( reject )  diantaranya  adalah
(1)  faktor  manusia,  (2)  faktor metode, (3) faktor mesin, (4) faktor material, dan (5) faktor
lingkungan.Penerapan Metode Root Cause Analysis (RCA) Penerapan metode RCA bertujuan untuk meningkatkan
keandalan  sebuah  sistem  sehingga akan meningkatkan faktor ketersediaan sistem  dalam  perusahaan.  Gambar  5 merupakan  gambar  dari  metode RCA :
Brake Lining Non-Asbase Patah Manusia Pemerataan Material Pengambilan Produk Forming
Forming Error Molding forming lengket Material Lingkungan
Kurangnya ketelitihan operator pada saat proses produksi berjalan Teknik pemerataan bahan pada saat di molding
forming salah Teknik
pengambilan produk lining
forming yang akan di masukkan ke molding hot- press salah Gembur Lembab Metode Mesin Gambar 5 Analisis Root Cause Analysis (RCA) Produk Patah
Berikut  merupakan  Analisa  5 why  method berdasarkan  faktor- faktor  yang  dapat  mempengaruhi jumlah kecacatan pada produk brake
lining  non-asbase dengan  formula
KN-356 model 2275.
Tabel 5 Faktor Utama Penyebab Proses Kritis Faktor Nama Faktor A Manusia B Mesin C Metode D Material E Lingkungan
Tabel 6 Root Cause Analysis (RCA) 5 Why Method (Manusia) Reject Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Faktor Brake Lining Non-Asbase Patah Manusia Kurang teliti pada saat proses produksi
Kurangnya proses Pemerataan bahan pada saat didalam molding forming dan pengurangan jumlah bamping Operator terburu- buru Banyaknya jumlah order (dikejar target) dan bersaing cepat dengan operator yang lain A, C Berdasarkan analisa tabel 6 dan 7  diketahui  faktor  pertama  yang menyebabkan  terjadinya reject pada produk brake lining non-asbase KN- 356  model  2275  adalah  dari  faktor manusia, karena kurangnya ketelitihan  operator  pada  saat  proses produksi. Kurangnya ketelitinan tersebut  akibanya  produk  yang dihasilkan  tidak  rata  dan  ditambah dengan  adanya  pengurangan  jumlah bamping yang  digunakan,  hal  ini dilakukan  karena  operator  terburu- untuk untuk bisa segera menyelesaikan  target  dan  saling bersaing  dalam  jumlah  hasil  dengan operator yang lain sehingga kuantitas yang  menjadi  acuan  bukan  lagi kualitas. Sehingga faktor utama yang sangat  mempengaruhi  yaitu  manusia dan metode.
Tabel 7 Root Cause Analysis (RCA) 5 Why Method (Metode) Reject Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Faktor Teknik pemerataan proses forming kurang Operator kurang teliti pada saat proses produksi Banyaknya jumlah order (dikejar target) dan bersaing cepat dengan operator yang lain Kurangnya Pemantauan dari mandor dan supervisor
Teknik pengambilan produk saat di hot-press salah Produk forming yang diambil banyak dan cara megangnya ditumpuk Stamina  operator menurun (lelah)
Operator bertanggung jawab terhadap 2 mesin dengan medan naik turun secara manual Brake Lining Non-Asbase Patah Operator terburu- buru A, C
Berdasarkan  analisa  tabel  8 tersebut  menjelaskan  bahwa  faktor kedua  yang  menyebabkan  terjadinya reject pada produk brake lining non- asbase KN-356  model  2275  adalah dari  faktor  metode.  Dimana  metode ini dipengaruhi oleh Teknik pemerataan  proses forming yang kurang  pada  saat  bahan  di  dalam
molding dan  juga  pada  saat  bahan forming di hot-press Teknik  yang digunakan  operator hot-press pada saat  mengambil  produk  formingan salah  bukan  di  letakkan  di  selah- selah  jari  melainkan  dengan  cara ditumpuk. Faktor yang sangat berperan  yaitu  dari  manusia  dan metode.
Tabel 8 Root Cause Analysis (RCA) 5 Why Method (Mesin) Reject Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Faktor
Molding Forming Kotor Timbangan Error Brake Lining Non-Asbase Patah Kurangnya pengecekan ulang keadaan mesin pada saat proses produksi Operator fokus untuk mengisi mesin dengan pergerakan yang cepat Tekanan bamping yang digunakan hanya 1 Pekerjaan cepat terselesaikan A, B Tabel  9  menjelaskan  bahwa faktor  ketiga  yang  menyebabkan terjadinya reject pada  produk brake lining  non-asbase KN-356  model 2275  adalah  faktor  mesin.  Masalah yang  terjadi  yaitu molding  forming
kotor dan timbangan error pada saat proses produksi. Hal ini dikarenakan tidak  adanya  pengecekan  ulang kondisi  mesin  timbangan  pada  saat
prouksi  berlangsung  dan  kurang peduli  dengan  kondisi molding yang sudah  kotor  akibat  produk  yang lengket.  Kejadian  ini  dikarenakan operator terlalu fokus dalam pergerakan  cepat  mengisi  mesin karena hanya menggunakan 1
bamping . Faktor yang sangat berperan  yaitu  dari  faktor  manusia dan mesin.
Tabel 9 Root Cause Analysis (RCA) 5 Why Method (Material) Reject Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Faktor Brake Lining Non-Asbase Patah Gembur Material tidak tercampur sempurna dan sedikit menggumpal Keadaan material dalam batas tenggang dan terkadang material kadaluarsa Planning stok WIP mixing yang dibuat oleh supplayman kurang tepat Kurangnya komunikasi antara supplayman forming dengan mandor/ QC mixing A, D Tabel  10  tersebut  menjelaskan bahwa faktor keempat yang menyebabkan  terjadinya reject pada produk brake  lining  non-asbase
formula  KN-356  model  2275  adalah faktor material gembur yang disebabkan  oleh  bahan  yang  tidak merata  dan  sedikit  menggumpal, keadaan  seperti  ini  biasanya  karena bahan  sudah  masuk  pada  masa
tenggang dan terkadang sudah kadaluarsa.  Hal  ini  terjadi  karena planning dari  PPC  atau supplyman forming kurang tepat sehingga terjadi  penumpukkan  WIP  yang disebabkan  kurangnya  komunikasi antar supplyman forming dan mixing . Faktor  yang  sangat  berperan  yaitu dari faktor manusia dan material.
Tabel 10 Root Cause Analysis (RCA) 5 Why Method (Lingkungan) Reject Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Faktor Brake Lining Non-Asbase Patah Produk lentur (Gembur) Lingkungan lembab Udara masuk ke pori-pori produk forming WIP forming berlebih (menumpuk) Planning stok WIP forming yang dibuat oleh supplayman kurang tepat A, E Berdasarkan  analisa  table  11 faktor  keempat  yang  menyebabkan terjadinya reject pada  produk brake lining  non-asbase formula  KN-356 model 2275 adalah faktor lingkungan yang dapat mempengaruhi  kondisi  kepadatan produk forming yaitu lembab yang di
sebabkan  oleh  masuknya  udara  ke pori-pori  produk  yang  berada  di WIP.  Hal  ini  disebabkan  oleh planning dari  PPC  atau supplyman forming kurang tepat sehingga terjadi  penumpukkan  WIP forming . Faktor  yang  sangat  berperan  yaitu dari faktor manusia dan lingkungan.

## KESIMPULAN
Hasil  pengolah  data  pada penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  perlu  adanya rekomendasi perbaikan secara menyeluruh  yang  dapat  diberikan kepada  PT.  XYZ  untuk  permasalahan ini  adalah  sebagai  berikut:  Faktor Manusia:  (a)  Merevisi  kembali  WI ( Work Instruction ) instruksi  kerja, dan memberikan sosialisasi mengenai makna kualitas dan pentingnya kualitas produk bagi performan operator.  Sehingga  dapat  membantu karyawan  dalam  proses  produksi, karena  didalamnya  terdapat  alur  yang teratur untuk beroperasi dalam bekerja. (b)  Memberikan  pengarahan  atau pelatihan  terhadap supplyman secara berkala, sehingga dapat  merencanakan kebutuhan  bahan  secara  tepat  agar tidak  terjadi  penumpukan  WIP  yang berlebih.  (c)  Pemberian  penghargaan ( reword )  kepada  karyawan  jika  hasil yang  dicapai  sangat  memuaskan  dan menguntungkan bagi perusahaan.
Faktor  mesin,  yaitu  dengan melakukan  inspeksi  peralatan  dan menejemen  perawatan  mesin  atau sarana  penunjang  lainnya  apakah sudah  benar-benar  dalam  kondisi standar, sehingga mesin tersebut dapat bekerja  sebagaimana  dengan  standar yang sudah ditetapkan
oleh perusahaan.  Faktor  metode,  yaitu
dengan  memberikan  informasi  tentang metode  dan  program  tentang  mesin bagi  karyawan,  karena  apabila  ada kesalahan tentang metode dan program tersebut,  maka  hasilnya  tidak  bagus dan  hal  tersebut  sangat  merugikan perusahaan.  Faktor  material  yaitu dengan  pengarahan supplyman untuk menjadwalkan dan merencanakan pasokan bahan sesuai dengan permintaan  PPIC  sehingga  dapat mengurangi jumlah WIP mixing .

## DAFTAR PUSTAKA
Awaj, M. Y., Singh, A. P., & Amedie, Y. W. (2013). Quality Improvement using Statistical Process Control Tools in Glass Bottles Manufacturing Company. International Journal for Quality Research , 7 (1), 107–126.
Cao, H., Li, D., & Yue, Y. (2017). Root Cause Identification of Machining Error Based on Statistical Process Control and Fault Diagnosis of Mcahinr. Machines , 5 (20), 2–11.
doi:10.3390/machines5030020
Charles, R., Hood, B., Derosier, J. M., Gosbee, J. W., Li, Y., Caird, M. S., … Hake, M. E. (2016). How to perform a root cause analysis for workup and future prevention of medical errors : a review.
Patient Safety in Surgery , 10 (20), 1–5. doi:10.1186/s13037-016-
0107-8
Doggett, M. (2014). Root Cause Analysis : A Framework for Tool
Selection. Quality Management Journal , 12 (4).
doi:10.1080/10686967.2005.1191 9269
Fajrin, M. T., & Sulistiyowati, W. (2016). Pengurangan Defect pada Produk Sepatu dengan
Mengintegrtasikan Statistical Process Control (SPC) dan Root
Cause Analyisi (RCA) studi
Kasus PT. XYZ. Spektrum Industri , 16 (1), 1–110.
Godina, R., Matias, J. C. O., &
Azevedo, S. G. (2016). Quality Improvement With Statistical Process Control in the Automotive Industry. International Journal of Industrial Engineering and Management (IJIEM) , 7 (1), 1–8.
Kaban, R. (2014). Pengendalian Kualitas Kemasan Plastik Pouch Menggunakan Statistical Process
Control (SPC) di PT INCASI
Raya Padang, 13 (1), 518–547.
Kementrian Perdagangan Republik Indonesia. (2018). Perkembangan Komponen Otomotif di indonesia. Warta Ekspor .

## Kementrian Perindustrian Republik
Indonesia. (2018). Making Indonesia 4.0 (pp. 1–8). Retrieved from www.kemenperin.go.id
Muehlenstaedt, T., Gore, W. L., & Jan, A. P. (2018). Control charts in a multi product environment : An application study . Retrieved from
https://arxiv.org/abs/1801.01660v 1
Prajapati, D. R. (2012). Implementation of SPC Techniques in Automotive Industry : A Case Study.
International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering , 2 (3).
Teixeira, E. L. S., Dias, T. S.,
Andrade, M. de O., & Oliveira,
A. B. S. (2018). Stattistical
Process Control Application in
Automotive Industry. In 24th ABCM International Congress of Mechanical Engineering (pp. 1– 10). doi:10.26678/ABCM.COBEM20 17.COB17-2905
Zhang, S. (2015). Statistical Process Control (SPC) in a High Volume Machining Center: Gage Repeatability and Reproducibility Study .

## (Halaman ini Sengaja dikosongkan)