## INTEGRASI FAILURE TRACKING MATRIX BERBASIS HOUSE OF QUALITY DAN FAILURE MODES EFFECT ANALYSIS UNTUK PELACAKAN KEGAGALAN PROSES PADA SISTEM PEMELIHARAAN
Yustina Suhandini Tjahjaningsih 1 , Mustakim 2
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Panca Marga Probolinggo Email: yustina.suhandini@upm.ac.id; yustina.upm@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model pelacakan kegagalan proses pada sistem pemeliharaan  sehingga    kelancaran  produksi  terjamin  dan    menghasilkan  produk  yang berkualitas. Model dibangun dengan mengembangkan model pengendalian kualitas Defect Tracking Matrix (DTM) yang dikembangkan oleh Wang & Ling (2007) yang menjadi dasar pengembangan model Failure Tracking Matrix (FTM). Untuk mencegah/mengurangi resiko kegagalan proses terulang kembali dilakukan analisis dengan metode FMEA. FTM juga bisa menjadi  masukan  pembuatan  model Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA).  Dari Penerapan studi kasus di Divisi Produksi 2 PT KTI dengan analisis FTM didapatkan 21 jenis Failure Mode (FM) dan 19 fuctional failure component (FC) pada 3 modul produk rangka piano Kawai  yang mempunyai defect terbesar dalam 6 bulan terakhir.  Hasil FTM setelah diintegrasikan dengan FMEA didapatkan 10 prioritas perbaikan berdasarkan nilai RPN dan saran perbaikan dilakukan untuk menghindari terulangnya kegagalan proses produksi pada 5 mesin di Divisi produksi 2 yang digunakan untuk memproduksi rangka piano Kawai.
Kata kunci: Failure Tracking Matrix (FTM) , Maintenance System, Failure Modes, Effect Analysis (FMEA)

## Abstract
The purpose of the research is to build a model of failures tracking in the maintenance system so that smooth production is guaranteed. The model was built by developing a quality control model  for  Defect  Tracking  Matrix  (DTM),  its  developed  by  Wang  &  Ling  (2007)  which became the basis for developing the Failure Tracking Matrix (FTM) model. To reduce the risk of failure the recurrence process is analyzed by the FMEA method. FTM can also be an input for making the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) model. From the application of case studies in PT KTI's Production Division 2 with FTM analysis, 21 types of failures mode (FM) and 19 functional failures component (FC) were obtained in 3 modules of Kawai piano frame products that had the largest defects in the last 6 months. The FTM results after being integrated with FMEA obtained 10 repair priorities based on the value of the RPN and suggested improvements were made to avoid a repeat of the production process failure on 5 machines in the Production Division 2 used to produce Kawai piano frames.
Keywords:  Failure  Tracking  Matrix (FTM) ,  Maintenance  System,  Failure  Modes,  Effect Analysis (FMEA)

## PENDAHULUAN
Kompleksitas  persaingan  suatu  industri  menyebabkan  setiap  perusahaan  harus selalu  berusaha  meningkatkan  kualitasnya  agar  kepuasan  pelanggan  dapat  terwujud. Meningkatnya  intensitas  dan  tingkat  persaingan  biasanya  juga  diikuti  dengan  semakin tingginya  kualitas  para  pesaing  yang  terlibat.  Oleh  karena  itu  memperoleh  keunggulan kompetitif dan mempertahankannya sangat penting bagi keberhasilan jangka panjang suatu Perusahaan (David, 2009).  Perhatian suatu perusahaan tidak terbatas pada produk atau jasa yang  dihasilkan  saja,  tetapi  juga  pada  aspek  proses  dan  sumber  daya  manusia  untuk menunjang kelancaran proses produksi terjamin.
Kelancaran  proses  produksi  yang  didukung  oleh  mesin  produksi  yang  berjalan lancar  akan  menghasilkan  produk  yang  berkualitas.  Kesiapan  dan  keandalan  fasilitas  dan peralatan-peralatan yang dimiliki perusahaan harus dipelihara agar tidak mengganggu proses produksi.  Pemeliharaan  ( maintenance) dalam  suatu  perusahaan/industri  merupakan  salah satu faktor yang penting dalam mendukung proses produksi yang mempunyai daya saing di pasaran. Beberapa metode untuk menganalisis dan merencanakan sistem pemeliharaan terus dikembangkan,  antara  lain  dengan  menggunakan  pendekatan Reliability  Centered Maintenance (RCM)  dan  mengintegrasikannya  dengan Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA) untuk mencegah kegagalan fungsi mesin terulang (Febianti, dkk., 2016; Sari dan Ridho, 2016; Gumayri, 2014; Aufar, dkk.,2014).
Meskipun  sudah  dilakukan  analisis  dan  perencanaan  pemeliharaan/perawatan, kejadian  kualitas  terganggu  karena  proses  produksi  terhenti  disebabkan  kerusakan  mesin, masih  terjadi di Perusahaan.  Penanganan yang cepat untuk mengatasi kerusakan mesin yang terjadi akan mengurangi  terjadinya  waktu downtime yang terlalu lama, sehingga kerugian akibat breakdown mesin bisa ditekan seminimal mungkin. Oleh karena itu mengantisipasi sejak awal dengan mengetahui jenis jenis kegagalan proses yang terjadi di mesin produksi adalah hal yang penting baik bagi unit produksi maupun unit pemeliharaan. Wang & Ling (2007) mengembangkan suatu alat pengendalian kualitas baru yang disebut Defect Tracking Matrix (DTM)  yang  berdasarkan house  of  quality untuk  pelacakan defect dalam  proses produksi  yang  bersifat Mass  Customization  Production (Tjahjaningsih,  dkk,  2012).  Alat tersebut  digunakan  untuk  melacak defect selama  proses  berlangsung,  tetapi  belum digunakan  untuk  pelacakan  kegagalan  proses.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini,  DTM dikembangkan  untuk pelacakan kegagalan proses sehingga deteksi awal kegagalan proses pada mesin produksi selama produksi berlangsung bisa dideteksi lebih awal.  Pengembangan tersebut dinamakan Failure Tacking Matric (FTM) yang mempunyai langkah seperti dalam DTM  (Wang  &  Ling,  2007).  Untuk  menghindari  terulangnya  kegagalan  proses  dan memprioritaskan  perbaikan  kegagalan  proses  digunakan  metode Failure  Modes  effect Analysis (FMEA) .
Metode FMEA merupakan suatu metode untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengelola  resiko  secara  efektif  dalam  suatu  kegiatan  (Hayati  &  Abroshan,  2017). Keunggulan  dari  metode  FMEA  ini  dapat  melakukan  identifikasi  perawatan  mesin  yang harus  diproritaskan  terlebih  dahulu  sehingga  meminimalisir  terjadinya downtime terlalu lama. Metode ini sudah sering diintegrasikan dengan tool pengendalian kualitas yang lain, misalnya  FMEA dengan QFD,  FMEA dengan Fault Tree Analysis , FMEA dengan Kano, dan  lain  lain  (Sutrisno  &  Lee,  2011).  Dari  penelitian  sebelumnya  seperti  yang  dijelaskan pada penelitian Sutrisno & Lee (2011), belum ada yang mengintegrasikan dengan FTM yang merupakan pengembangan dari metode DTM. Integrasi kedua metode ini digunakan untuk mendukung sistem pengendalian kualitas dan pemeliharaan di industri agar lebih efektif.

## TINJAUAN PUSTAKA Manajemen Pemeliharaan/Perawatan.
Pemeliharaan  di  suatu  industri  merupakan  salah  satu  faktor  yang  penting  dalam mendukung  suatu  proses  produksi  yang  mempunyai  daya  saing  di  pasaran.  Pemeliharaan merupakan kegiatan yang dilakukan untuk menjaga atau memperbaiki setiap fasilitas agar tetap dalam keadaan yang dapat diterima menurut standar yang berlaku pada tingkat biaya yang  wajar.    Manajemen  pemeliharaan  diartikan  sebagai  usaha  menggunakan  fasilitas produksi agar kontinuitas produksi dapat terjamin dan menciptakan operasi produksi yang memuaskan sesuai rencana, sehingga fasilitas tersebut tidak mengalami kerusakan selama dipergunakan dalam waktu tertentu.
Secara umum, ditinjau dari saat pelaksanaan pekerjaan pemeliharaan, dapat dibagi menjadi  dua  cara  yaitu  pemeliharaan  yang  direncanakan  ( Planned  Maintenance ),  dan pemeliharaan  yang  tidak  direncanakan  ( Unplanned  Maintenance ).  Secara  skematik pembagian pekerjaan pemeliharaan dapat dibagi menjadi dua cara.
Gambar 1. Pembagian pemeliharaan
Jenis jenis pemeliharaan terdiri dari 6 bentuk pemeliharaan yaitu :
1. Pemeliharaan pencegahan ( Preventive Maintenance ).
2. Pemeliharaan korektif ( Corrective Maintenance )
3. Pemeliharaan berjalan
4. Pemeliharaan prediktif
5. Pemeliharaan setelah terjadi kerusakan ( Breakdown Maintenance )
6. Pemeliharaan darurat ( Emergency Maintenance )

## Pengendalian Kualitas
Pengendalian kualitas merupakan aktivitas teknik dan manajemen yang digunakan untuk  mengukur  ciri  ciri  kualitas  produk,  membandingkan  dengan  spesifikasi  atau persyaratan  dan  mengambil  tindakan  apabila  ada  perbedaan  antara  penampilan  yang sebenarnya  dengan  standar  (Montgomery,1996).  Menurut  definisi  ISO  9000:2000  (QMS- Fundamental and Vocabulary), quality control (section 3,2,10): part of quality management focused  on  fulfilling  quality  requirements.  Quality  assurrance  (section  3.2.11)  :  part  of quality  management  focused  on  providing  confidence  that  quality  requireents  will  be fulfilled . Jadi quality control terfokus pada pemenuhan persyaratan mutu (produk/servis). Dalam  penelitian  Zhao,  dkk.  (2008)  mengidentifikasikan  11  publikasi  yang berkaitan langsung dengan pengendalian kualitas, setengah dari tulisan dalam jurnal tidak
Pemeliharaan Pemeliharaan Pemeliharaan yang direncanakan tak direncanakan Pemeliharaan Pemeliharaan Preventif Korektif Emergency Maintenance Cleaning Shut Break Down Down Inspeksi Minor Mayor Running Overhoul Overhoul Maintenance
mudah diakses.  Upaya penelitian pada subyek berkonsentrasi  tentang tuntutan kualitas ke dalam  desain  produk,  atau  menggabungkan  indeks  kualitas  dalam  desain  produk.    David Garvin (dalam Lovelock, 1994) mengidentifikasi adanya lima alternatif perspektif kualitas yang biasa digunakan yaitu (Tjiptono & Diana, 2003):

## 1. Transcendal Approach
Kualitas dalam pendekatan ini dapat dirasakan atau diketahui, tetapi sulit didefinisikan dan dioperasionalkan.
2. Product-based Approach
Pendekatan  ini  menganggap  kualitas  sebagai  karakteristik  atau  atribut  yang  dapat dikuantifikasikan dan dapat diukur.
3. User-based Approach
Pendekatan  didasarkan  pada  pemikiran  bahwa  kualitas  tergantung  pada  orang  yang memandangnya, dan produk yang paling memuaskan preferensi seseorang.
4. Manufacturing-based Aproach Perspektif  ini  bersifat supply-based dan  terutama  memperhatikan  praktik-praktik perekayasaan dan pemanufaktura, serta mendefinisikan kualitas sebagai  sama dengan persyaratannya ( conformance torequirements )
5. Value-based Approach
Pendekatan ini memandang kualitas dari segi nilai dan harga.

## Failure Tracking Matrix (FTM)
FTM dikembangkan berdasarkan langkah-langkah pembuatan DTM yaitu :
Gambar 2. Failure tracking matrix
1. Tentukan failure  modes ( FM )  yang  mewakili  jenis  jenis  kegagalan  ( failure )  proses manufaktur.
Ada sejumlah i=1,2…m  FMs, FMi. Bobot dari FMs, ditentukan berdasar kesulitan dalam perbaikan ( maintenance ) dan biaya. Bobot dari FMi (1,2,..m), ditandai dengan w(FMi) dan ditentukan berdasarkan tingkat kesulitan dalam proses maintenance dan biaya.
2. Tentukan functional failure/component ( FC )
Banyak  atau  sedikit  perbaikan  dalam  kegagalan  proses  ( failure )  mempunyai  beberapa functional failure/component . Ada j = 1,2,…,n FCs, FCj. Bobot dari FCs  ditentukan oleh keseriusan ( severity) failure berpengaruh pada breakdown maintenance . Bobot dari FC (1,2,..n),  ditandai  dengan  w  (FCj)    dan  ditentukan  berdasarkan  keseriusan failure berpengaruh pada breakdown maintenance yang menimbulkan seberapa besar down time terjadi.

## 3. Buat relationship matrix, R
R yang ditentukan berdasarkan estimasi dari sejauh mana tingkat pengaruh FMs  terhadap FCs.  Apabila  perbaikan  FMs    dapat  memperburuk  FCs  ,  diberi  nilai  positif,  dan  bila sebaliknya diberi nilai negatif. Baik positif maupun negatif diklasifikasikan dalam 3 level yaitu : strong, medium, dan weak dengan nilai integer 9, 3, 1, 0, -1, -3, -9 digunakan untuk mengukur tingkat hubungan (Temponi, 1999). Apabila tidak ada hubungan antara FMs dan FC , nilai 𝑅 𝑖𝑗 diasumsikan 0. 𝑅 𝑖𝑗 ditentukan oleh experts melalui kuesioner dan di hitung dengan mencari rata rata dari nilai pada kuesioner.
4. Tentukan bobot dari FMs dan FCs menggunakan metode AHP, dimana pada penelitian ini digunakan software expert choice untuk perhitungan bobot AHP.
5. Buat kesimpulan dari matrik korelasi, S
Korelasi matrik atap FC(s)  masing masing mesin dihitung berdasarkan rumus sbb :
𝑆 𝑥𝑦 = ∑ [𝑅 𝑖𝑥 . 𝑤(𝑇𝐴𝑖). (𝑅 𝑖𝑦. 𝑤(𝐹𝑀𝑖)] 𝑚 𝑖=1 = ∑ 𝑅 𝑖𝑥 . 𝑅 𝑖𝑦. 𝑤 2 (𝐹𝑀𝑖),     𝑥, 𝑦 = 1,2, , 𝑛, 𝑥 ≠ 𝑦  𝑆 = [𝑆 𝑥𝑦 𝑚 𝑖=1 ]
Hubungan antara 𝐹𝐶 𝑠 bertentangan ( conflicting ) ketika 𝑆 𝑥𝑦 ≤ 0 dan cooperative ketika 𝑆 𝑥𝑦 ≥ 0 . Matrik korelasi 𝑆 juga menggambarkan kekuatan dari hubungan berdasar nilai absolut dari 𝑆 𝑥𝑦 .

## Analytic Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang memungkinkan pengambilan keputusan menguraikan masalah yang kompleks menjadi suatu hirarki  (Saaty,  1990).    Salah  satu  kelebihan  model  ini  adalah  kemampuannya  untuk menampung  masukan  masukan  yang  bersifat  kualitatif  (persepsi)  yang  kemudian dikuantitatifkan.  Masukan-masukan  kualitatif  diperoleh  dari expert .  Metode  AHP  telah banyak  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  untuk  masalah  yang  komplek,  yang memerlukan pertimbangan faktor kuantitatif dan kualitatif misalnya dibidang pemerintahan, bisnis,  industri,  kesehatan,  pendidikan,  sosial  ekonomi,  keputusan  desain  proses,  dan pengelolaan rantai pasok (Subramanian & Ramanathan, 2012; Mohajeri & Amin, 2010)
Prinsip  utama  dalam  metode  AHP  adalah  memecahkan  masalah  dalam  bentuk hirarki.  Hierarki  yang  dimaksud  adalah  gambaran  struktur  pokok  yang  mewakili  masalah masalah  yang komplek.  Dalam hierarki tersebut ada suatu  tingkat-tingkat  yang mewakili identifikasi  masing  masing  yang  disebut  dengan  level.  Langkah  langkah  dalam  analisis proses hirarki dalam AHP adalah sesuai prosedur (Saaty, 1990).

## Failure Mode & Effect Analysis (FMEA)
Failure Mode Effect Analysis (FMEA) pertama kali diperkenalkan oleh NASA pada tahun 1963 dan kemudian diadopsi  serta dikembangkan oleh perusahaan motor Ford pada tahun 1970. FMEA merupakan pendekatan bottom-up dimulai dari mode-mode kegagalan potensial yang terjadi pada satu tingkat kemudian diteliti pengaruh atau efeknya pada tingkat sub sistem berikutnya (Sharma dkk, 2005). Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) ialah suatu prosedur terstruktur untuk mengidentifikasi dan mencegah sebanyak mungkin modus kegagalan.  FMEA  menilai  resiko-resiko  yang  berhubungan  dengan  potensi  kegagalan ( failure ) dan menyediakan dasar  yang baik untuk pengklasifikasian karakteristik (Pyzdek, 2002).  Sebuah  FMEA  yang  baik  dapat  membantu  para  pembuat  analisa  dalam mengidentifikasi mode kegagalan potensial, penyebab dan efeknya. Disamping itu, FMEA dapat membantu dalam membuat prioritas dan tindakan korektif terhadap mode kegagalan
(1)
potensial  tersebut.  Tujuan  utama  dari  FMEA  adalah  memungkinkan  para  analis  untuk mengidentifikasi  dan  mencegah  masalah  yang  teridentifikasi  sebelum  masalah  tersebut mencapai  konsumen.  Untuk  tujuan  tersebut,  risiko  dari  setiap  mode  kegagalan  yang teridentifikasi akan dievaluasi dan diprioritaskan sehingga tindakan korektif yang tepat dapat dilakukan untuk mode kegagalan yang berbeda. Prioritas perbaikan ditentukan berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN)  yang didapatkan dengan mengalikan nilai nilai severity (S), occurrence (O) dan detection (D).

## RPN =  S x O x D
(2)

## METODE PENELITIAN
Penelitian  diawali  dengan  mengambil  data  dari  perusahaan  untuk  kebutuhan analisis FTM dengan menentukan modul yang jadi amatan penelitian berdasarkan 3 modul tertinggi yang mempunyai defect terbesar
Gambar 3. Langkah-langkah penelitian
Data yang diperoleh digunakan untuk analisis sesuai prosedur pada  metode  FTM dan  FMEA  dimana  FTM  berfungsi  untuk  pelacakan  kegagalan  proses  selama  produksi berlangsung  di  perusahaan.  Sedangkan  FMEA  untuk  mengidentifikasi  dan  mencegah sebanyak mungkin mode kegagalan dan menentuka 10 prioritas perbaikan yang harus segera ditindak  lanjuti.  Setelah  data  terkumpul  selanjutnya  menentukan  nilai  RPN  dengan  cara Menentukan Rating Severity (S ), Rating Detection (D), dan Rating Occurance (O) berdasar
hasil kuesioner yang diisi oleh 5 expert yang ditunjuk oleh perusahaan.. Hasil dari nilai RPN berupa  perawatan  mesin  yang  harus  diproritaskan  atau  di  dahulukan  dilakukan  saran tindakan  perbaikan  supaya  kegagalan  proses  yang  disebabkan breakdown mesin  tidak terulang kembali.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
PT  Kutai  Timber  Indonesia  (PT  KTI)  adalah  salah  satu  industri  kayu  lapis ( plywood ) dan particle board , yang juga memproduksi produk jadi dengan target pemasaran antara lain Jepang, Amerika Utara dan Uni Eropa. Dalam usaha mempertahankan mutu dan kelancaran  operasi,    salah  satu  faktor  yang  harus  diperhatikan  adalah    perawatan  fasilitas produksinya. Oleh karena itu menjaga kelancaran mesin-mesin produksi dengan manajemen perawatan ( maintenance ) yang baik dibutuhkan oleh manajemen perusahaan. Tujuan setiap industri manufaktur adalah menghasilkan produk yang dapat menghasilkan keuntungan, dan hal  ini  dicapai  dengan  cara  menghasilkan  produk  yang  berkualitas  sesuai  permintaan konsumen. Sistem pemeliharaan yang efektif dibutuhkan untuk meminimumkan downtime dikarenakan kerusakan peralatan.
Pengambilan  data  penelitian  dilakukan  pada  Divisi  Produksi  II,  Divisi Maintenance ,  dan  Divisi Quality  Control yang  memproduksi  beberapa  produk  jadi  dan setengah jadi yaitu: furniture (lemari, pintu, hiasan dinding) dan rangka alat musik ( antara lain : rak piano, biola, cover biola, gitar ). Selain itu Produk yang dihasilkan meliputi panel pintu, plywood , fancy , plywood standart , laminated dan  banyak  produk wood working . Salah  satu  produk  yang  menjadi  amatan  adalah  produk  rak  piano  merk  Kawai  yang dikerjakan di unit work working dua (WW 2) dan work working 5 (WW 5). Rak piano yang dibuat  berdasarkan  beberapa  pesanan user antara  lain  pesanan  dari  Kawai  dan    Yamaha. Type-type rak piano Kawai antara lain adalah CN 24, CN 25, dan yang terbaru adalah CN 27. Piano Kawai CN27 adalah model terbaru dari pendahulunya, Kawai CN25. Perbedaan variasi dari model- model  tersebut sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

## Gambar 4. Rak piano merk Kawai
Piano  Kawai  terdiri  dari  19    modul,  dari  pengambilan  data  selama  penelitian,    diambil  3 modul yang menghasilkan cacat terbesar sehingga dilakukan proses repair dan afkir dengan data pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Defect Per  Modul Produk Kawai Bulan Januari s.d. Juni 2018 Part Pcs % Prod Unit Reject Rate Pedal Board 27 5.450 7,0% 1,00% Stand BB 27 5.496 7,0% 0,95% Side Board 27 9.591 12,3% 0,77% Arm 27 9.588 12,3% 0,62% Leg 27 9.727 12,4% 0,57% Key Cover 27 4.657 6,0% 0,31% Music Rack 27 4.941 6,3% 0,31% Top Board 27 5.583 7,1% 0,26% Key Slip 27 4.559 5,8% 0,14% Key Bed 27 4.949 6,3% 0,10% Upper BB 27 4.364 5,6% 0,01% Key Stop Rail 27 3.687 4,7% 0,00% Top BF 27 4.147 5,3% 0,00% Total Kawai Product 78.194
Gambar 5. Grafik proporsi defect per modul Kawai
Dari tabel tersebut terlihat bahwa proporsi defect terbesar adalah pada modul pedal board memiliki prosentase cacat tertinggi , kemudian stand backboard ,  dan urutan ketiga adalah side board 27 . Oleh karena itu, FTM yang akan dibuat adalah kegagalan proses pada mesin yang digunakan untuk proses produksi  ketiga modul tersebut.

## Pembuatan  Failure Tracking Matrix (FTM)
Langkah langkah pembuatan FTM adalah sebagai berikut :
1. Menentukan failure modes ( FM ) yang mewakili jenis jenis kegagalan ( failure ) proses manufaktur dan functional failure/component ( FC ).
Berdasar data failure modes pada bulan Januari sampai dengan Juni 2018 di unit workworking 2 dan 5 dan wawancara terhadap proses produksi  pedal board , stand back board , dan side board yang mempunyai cacat tertinggi didapatkan FM dan FC seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Failure Modes ( FM ) dan Functional Failure/Component ( FC ) No Failure Modes FM s Functional Failure/Component FC s Running Saw 1 Tip Saw Macet FM 01 Tip Saw FC 01 2 Pisau Goyang FM 02 Cutter Block FC 02 3 Bearing macet FM 03 Bearing FC 03 4 Overload (terbakar) FM 04 Motor FC 04 5 Aus FM 05 shaft FC 05 PVC laminating 6 Roller patah/aus FM 06 Roller FC 06 7 Chain putus FM 07 Chain conveyor FC 07 8 Miring FM 08 Paper laminating FC 08 9 Tersumbat/kotor FM 09 Glue spreader FC 09 Moulding 10 Belt putus FM 10 Belt Spindel FC 10 11 Jarum speed lepas FM 11 Reducer FC 11 12 Spindel overload ,macet FM 12 Spindel FC 12 Vertical Saw /Tatry 13 Piston rusak FM 13 Piston FC 13 14 Tombol on tidak fungsi FM 14 Tombol on/off FC 14 15 Buntu FM 15 Ducting FC 15 CNC 16 Selang angin bocor FM 16 Selang FC 16 17 Stop pin inpestor nyala FM 17 Pin FC 17 18 Angin bocor FM 18 Fitting piston FC 18 19 Cak Body lepas FM 19 Support FC 19 20 Sensor rusak FM 20 Sensor FC 20 21 Axis x,y,z tidak bisa nol FM 21 Panel Program FC 21

## 2. Membuat relationship matrix, R.
Hasil  wawancara    dari  pengisian    kuesioner  pada  5 expert yang  ditunjuk  oleh perusahaan  yaitu:  Kabag Quality  Qontrol ,  Kabag  Produksi  P2,  Kabag Maintenance , Koordinator Wood  Working 2,  Koordinator Wood  Working 5  untuk  membuat relationship matrix, R yang ditentukan berdasarkan estimasi dari sejauh mana tingkat pengaruh FMs  terhadap FCs yang diklasifikasikan dalam 3 level yaitu : strong, medium, dan weak dengan nilai integer 9, 3, 1, 0, -1, -3, -9  didapatkan matrix R sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Kuesioner Pengaruh FMs Terhadap FCs untuk Mesin Running Saw FC1 FC2 FC3 FC4 FC5 FM1 -3 -1 0 -3 0 FM2 -1 -9 0 0 -3 FM3 0 -3 -9 0 -3 FM4 0 -3 0 -9 -1 FM5 0 -3 -3 -1 -9 Jumlah -4 -19 -12 -13 -16
Hasil kuesioner nilai FM1-FC1 mesin Running Saw adalah : -3, sedangkan total nilai FC1 dari hasil kuesioner adalah : -4, sehingga koefisien untuk nilai korelasi FM1- FC1 adalah : -3 / 14 = 0,75.
Tabel 4. Bobot dan  Koefisien Korelasi FMs dan FCs
FC1 FC2 FC3 FC4 FC5 w (Fm) FM1 0,75 0,05 0,00 0,23 0,00 0,037 FM2 0,25 0,47 0,00 0,00 0,19 0,079 FM3 0,00 0,16 0,75 0,00 0,19 0,363 FM4 0,00 0,16 0,00 0,69 0,06 0,079 FM5 0,00 0,16 0,25 0,08 0,56 0,440 w (FC) 0,069 0,069 0,139 0,491 0,234 3. Menentukan bobot dari FMs dan FCs menggunakan metode AHP.
Perhitungan  Bobot  dari  FMs,  ditentukan  berdasar  kesulitan  dalam  perbaikan ( maintenance )  dan  biaya,  sedangkan  Bobot  dari  FCs    ditentukan  oleh  keseriusan ( severity) failure berpengaruh  pada breakdown  maintenance yang  menimbulkan seberapa  besar down  time terjadi.  Untuk  mempermudah  perhitungan  dan  analisis digunakan software expert choice.
Tabel 5. Pengaruh FMs terhadap FCs dan koefisien korelasi CNC.
FC16 FC17 FC18 FC19 FC20 FC21 FM16 -3 0 -3 0 -1 -3 FM17 0 -3 0 0 -3 -3 FM18 -3 0 -3 0 -1 -3 FM19 -1 0 -1 -3 -3 -3 FM20 0 0 0 0 -9 -9 FM21 0 0 0 0 -3 -9 Jumlah -7 -3 -7 -3 -20 -30 FC16 FC17 FC18 FC19 FC20 FC21 w (Fm) FM16 0,43 0,00 0,43 0,00 0,05 0,10 0,067 FM17 0,00 1,00 0,00 0,00 0,15 0,10 0,062 FM18 0,43 0,00 0,43 0,00 0,05 0,10 0,067 FM19 0,14 0,00 0,14 1,00 0,15 0,10 0,182 FM20 0,00 0,00 0,00 0,00 0,45 0,30 0,203 FM21 0,00 0,00 0,00 0,00 0,15 0,30 0,419 w (FC) 0,06 0,035 0,078 0,226 0,308 0,292

## 4. Membuat matrik korelasi, S
Korelasi matrik atap FC(s)  masing masing mesin dihitung berdasarkan rumus sbb :
𝑆 𝑥𝑦 = ∑ [𝑅 𝑖𝑥 . 𝑤(𝑇𝐴𝑖). (𝑅 𝑖𝑦. 𝑤(𝐹𝑀𝑖)] 𝑚 𝑖=1 = ∑ 𝑅 𝑖𝑥 . 𝑅 𝑖𝑦. 𝑤 2 (𝐹𝑀𝑖),     𝑥, 𝑦 = 1,2, , 𝑛, 𝑥 ≠ 𝑦  𝑆 = [𝑆 𝑥𝑦 𝑚 𝑖=1
]
Hubungan  antara 𝐹𝐶 𝑠 bertentangan  ( conflicting )  ketika 𝑆 𝑥𝑦 ≤ 0 dan cooperative ketika 𝑆 𝑥𝑦 ≥ 0 .  Matrik  korelasi 𝑆 juga  menggambarkan  kekuatan  dari hubungan berdasar nilai absolut dari 𝑆 𝑥𝑦 .
(3) (4)
Gambar 6. FTM running saw
Gambar 7. FTM PVC laminating
Gambar 8. FTM moulding
FC1 FC2 FC3 FC4 FC5 w (Fm) FM1 -3 -1 0 -3 0 0,037 FM2 -1 -9 0 0 -3 0,079 FM3 0 -3 -9 0 -3 0,363 FM4 0 -3 0 -9 -1 0,079 FM5 0 -3 -3 -1 -9 0,440 w (FC) 0,069 0,069 0,139 0,491 0,234 0,06 0 0,01 0,02 5,30 0,75 6,60 0,58 8,78 1,80 FC6 FC7 FC8
FC9 w (Fm) FM6 -9 -3 -9 0 0,675 FM7 -3 -3 0 -1 0,086 FM8 -9 -1 -3 0 0,194 FM9 0 0 -3 -3 0,045 w (FC) 0,56 0,095 0,249 0,095 12,71 37,92 0,02 12,41 0,02 0,02 FC10 FC11 FC12 w (Fm) FM10 -9 0 -1 0,429 FM11 0 -3 0 0,143 FM12 -3 0 -3 0,429 w (FC) 0,429 0,143
0,429
0 3,31 0
Gambar 9. FTM vertical saw
Gambar 10. FTM CNC
5. FM  dan  FC  yang  diidentifikasi  pada  langkah  pertama  FTM  digunakan  untuk  proses selanjutnya yaitu prosedur FMEA.

## Pengolahan Data FMEA
Untuk mencegah terjadinya modus kegagalan proses terulang kembali, dilakukan analisis FMEA, dimana data masukan dari FMEA berupa identifikasi kegagalan potensial didapatkan  dari  tabel  FTM.  Selanjutnya  dicari  nilai severity(S),  occurrence(O) ,  dan detection(D) berdasar hasil kuesioner ke para expert di perusahaan . Severity (S) merupakan kuantifikasi seberapa serius kondisi yang diakibatkan jika terjadi kegagalan yang  disebutkan dalam Failure Effect. Menurut tingkat keseriusan, severity dinilai pada skala 1 sampai 10. Occurrence (O) merupakan tingkat kemungkinan terjadinya kegagalan. Ditunjukkan dalam 10 Level (1,2,…,10) dari yang hampir tidak pernah terjadi (1) sampai yang paling mungkin terjadi atau sulit dihindari (10). Detection (D) menunjukkan tingkat kemungkinan lolosnya penyebab kegagalan dari kontrol yang sudah dipasang. Levelnya juga dari 1  – 10, dimana angka 1 menunjukkan kemungkinan untuk lewat dari kontrol (pasti terdeteksi) sangat kecil, dan 10 menunjukkan kemungkinan untuk lolos dari kontrol (tidak terdeteksi) adalah sangat besar. Untuk menentukan prioritas perbaikan dihitung nilai RPN yang merupakan perkalian dari nilai S x O x D.
FC13 FC14 FC15 w (Fm) FM13 -9 0 0 0,785 FM14 -1 -3 0 0,066 FM15 0 0 -9 0,149
w (FC) 0,701 0,097 0,202 0,01 0 0 FC16 FC17 FC18
FC19 FC20 FC21 w (Fm) FM16 -3 0 -3 0 -1 -3 0,067 FM17 0 -3 0 0 -3 -3 0,062 FM18 -3 0 -3 0 -1 -3 0,067 FM19 -1 0 -1 -3 -3 -3 0,182 FM20 0 0 0 0 -9 -9 0,203 FM21 0 0 0 0 -3 -9 0,419 w (FC) 0,06 0,035 0,078 0,226 0,308 0,292 0 0,11 0,10 0,13 0,18 0 0 0,03 0,03 0,10 0,13 0,18 0,30 0,30 8,44

## Tabel 6. Current Proccess Control
No Fungsi proses Current process control Sensor Visual 1. Running Saw Tip Saw √ Cutter Block √ Bearing √ Motor √ shaft √ 2 PVC laminating Roller √ Chain conveyor √ Paper laminating √ Glue spreader √ 3 Moulding Belt Spindel √ Reducer √ Spindel √ 4 Vertical Saw /Tatry Piston √ Tombol on/off √ Ducting √ 5 CNC Selang √ Pin √ Fitting piston √ Support √ Sensor √ Panel Program √
Dari  analisis  FMEA  seperti  yang  terl ihat  pada  tabel  6,  ditentukan  10  prioritas  perbaikan sesuai urutan teringgi nilai RPN.
Tabel 7. Urutan 10 Prioritas Perbaikan Berdasarkan Nilai RPN
No Fungsi Proses Failure Mode Failure Effect S O D RPN 1 Chain conveyor Chain putus Proses terhenti 10 5 9 450 2 Ducting Buntu Proses terganggu 5 8 9 360 3 Belt Spindel Belt putus Proses terganggu 10 4 7 280 4 Piston Piston rusak Proses terhenti 10 3 9 270 5 Pin Stop pin inpestor nyala Proses terganggu 9 3 8 216 6 Support Cak Body lepas Proses terganggu 10 2 9 180 7 Roller Roller patah/aus Proses terhenti 9 2 9 162 8 shaft Aus Proses terganggu 5 3 10 150 9 Bearing Bearing macet Proses terganggu 9 4 4 144 10 Tip Saw Tip Saw Macet Mesin stop 8 2 9 144
Berdasarkan nilai RPN ( risk priority number ) dan peringkat prioritas pada masing- masing  mode  kegagalan  diusulkan  tindakan  rekomendasi  untuk  meminimalisasi  mode kegagalan atau melakukan tindakan pencegahan agar tidak terjadi di masa yang akan datang. Rekomendasi perbaikan dapat dilihat pada Tabel 8 .

## Tabel 8. Tindakan Rekomendasi
No Fungsi Proses Failure Mode Tindakan Rekomendasi 1 Chain conveyor Chain putus  mengaanti chain yang putus secara cepat 2 Ducting Buntu  melakukan maintenance secara teratur  check  ducting secara  periodik,  dan membersihkan sampah secara periodik. 3 Belt Spindel Belt putus  mengganti belt yang putus secara cepat
 mengecek belt secara periodik 4 Piston Piston rusak  menganti piston yang rusak secara cepat.  cek coil dan sensor secara periodik.
5 Pin Stop pin inpestor nyala  melakukan maintenance secara teratur 6 Support Cak Body lepas  cek mesin dan buka pangkon baut, ganti secara cepat, pasang pngkon sliding . 7 Roller Roller patah/aus  mengganti roller yang patah secara cepat
 mengecek roller secara periodik 8 Shaft Aus  melakukan maintenance secara teratur
 mengganti shaft yang aus dengan cepat 9 Bearing Bearing macet  membuat jadwal pelumasan ( greasing)
 ganti bearing secara cepat. 10 Tip Saw Tip Saw Macet  cek tip saw secara periodik dan bersihkan kotoran sampah yang ada.

## PENUTUP Simpulan
1. Proporsi defect terbesar rangka piano kawai selama 6 bulan terakhir adalah pada modul pedal board memiliki prosentase cacat tertinggi, kemudian stand backboard ,  dan urutan ketiga adalah side board 27.
2. Analisis FTM yang diaplikasikan pada proses mesin produksi di WW 2 dan 5 didapatkan 21  jenis Failure  Mode (FM)  dan  19 fuctional  failure  component (FC)  dengan  bobot terbesar FM 13  dan FC 13 yaitu kerusakan piston pada vertical saw .
3. Analisis FMEA  memberikan 10 prioritas perbaikan dari nilai RPN yang terbesar pada mode  kegagalan chain  conveyor putus  dan  yang  terendah  adalah  pada tip  saw macet, dimana saran rekomendasi telah diberikan untuk mencegah kegagalan proses terulang.
4. Integrasi FTM dan FMEA terbukti dapat diterapkan untuk mendeteksi kegagalan proses yang berlangsung selama produksi berjalan.

## Saran
1. Komitmen  pemenuhan preventif  maintenance secara  rutin  sesuai  yang  dijadwalkan diharapkan akan mengurangi kegagalan proses yang terjadi di Divisi Produksi 2 dengan mempertimbangkan analisis FTM dan FMEA.
2. Pengembangan pada penelitian ini masih terbuka luas antara lain menentukan tidakan preventif  dan  korektif  untuk  memperkecil failure sehingga  kegagalan  proses  dapat ditekan seminimal mungkin dan nilai breakdown time semakin kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
Aufar A. Nur, dkk. 2014. Usulan Kebijakan Perawatan Area Produksi Trim Chassis dengan menggunakan metode RCM. Reka Integra ISSN: 2338-5081. Jurnal Teknik Industri Itenas, Vol 02(04).
Febianti,  Evi,  dkk.  2016.  Usulan  perencanaan  perawatan  mesin  roughing  stand  dengan pendekatan RCM. Seminar Nasional IENACO, ISSN: 2337 – 4349. Fred, R. David. 2009. Manajemen Strategis. Konsep, Edisi 12. Jakarta: Salemba Empat.
Gumayri,  Yusfiq.  2014. Penerapan  Sitem  Perawatan  menggunakan  Metode  RCM  pada mesin Loom LSI-4 (Tugas Akhir). UMS, Surakarta.
Hayati  R.  A.  2017.  Risk  Assessment  Using  Fuzzy  FMEA  (Case  Study:  Tehran  Subway Tunneling Operations). Indian Jurnal Of Science and Technoligy.
Montgomery. D.C. 1996. An Introdction to Statistical Quality Control. New York: Wiley. Pyzdek. 2002. The six sigma hand book . Jakarta: PT Salemba Patria. Saaty, T.L. 1990. The Analytic Hierarchy Process : Planning, Prority, Setting, Resource Allocation . Pittsburgh: RWS.
Sari, Diana P. dan Ridho M. R. 2016. Evaluasi Manajemen Perawatan dengan Metode RCM II pada Mesin Blowing I PT Pisma Putra Textile. Jurnal Teknik Industri, Vol.XI(2). Sharma R.K., Kumar  D.,  dan  Kumar P. 2005. Systematic  Failure Mode  Effect Analysis (FMEA)  Using  Fuzzy  Linguistic  Modelling. International  Journal  of  Quality  & Realiability Management , Vol. 22(9). 986 - 1004.
Subramanian N. & Ramanathan R. 2012. A Review of Applications of Analytic Hierarchy Process in Operations Management. International Journal Production Economics, Vol. 138, 215-241.
Tjahjaningsih,  Yustina,  S.,  dkk.  2012.  Pengembangan  model  pengendalian  kualitas  pada sistem  mass  customization  dengan  mengintegrasikan QFD,DTM. Prosiding Simposium Nasional RAPI XI,1412-9612 , I-133 s/d I-140. Tjiptono & Diana. 2003. Total Quality Manajemen . Yogyakarta: ANDI.
Wang H. dan Ling Z. 2007. Defect Tracking Matrix For Mass Customization Production Based on Quality. International Journal Flexibility Manufacturing System, Vol. 19, 666-684.
Willam, dkk. 2013. Rancangan Sistem Perawatan Mesin Pada Pabrik Crumb Rubber PT HB. E-Journal Teknik Industri PT USU. Vol 1(3), 11-17.
Zhao, F., He,Z., dan Wu, D. 2008. Quality assurance of mass customization: a state of the art  review. Proceedings  of  IEEE  Symposium  on  Advanced  Management  of Information for Globalized Enterprises .