## Rancangan Perbaikan Produktivitas Terhadap Perubahan Design di Departemen Produksi Sewing
Yusuf Mauluddin 1 , Iis Masitoh 2
Jurnal Kalibrasi Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
1 yusuf.mauluddin@sttgarut.ac.id
2 1503056@sttgarut.ac.id
Abstrak – Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor  dominan  yang  menyebabkan turunnya produktivitas pada proses produksi Busana Muslim Rabbani Line 4A di CV. Y. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode OMAX (Objective Matrix), FTA (Failure Tree Analysis)  untuk  mengidentifikasi  faktor  dominan  yang  meyebabkan  turunnya  produktivitas karena adanya pergantian desain produk, dan perbaikannya dengan metode SMED (Single Minute Exchange  Of  Die).  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  faktor  dominan  penyebab  turunnya produktivitas  yaitu  faktor  jam  kerja,  dimana  karena  adanya  pergantian  desain  menyebabkan semua  mesin  harus  ada  proses  set-up.  Berdasarkan  metode  SMED  sebagai  metode  untuk perbaikan diketahui waktu set-up setiap mesin pembuatan busana muslim mengalami penurunan sebesar 7 menit/mesin dengan memisahkan internal set-up (kegiatan yang hanya dilakukan pada saat  mesin  berhenti)    dan  eksternal  set-up  (kegiatan  set-up  yang  dapat  dilakukan  saat  mesin berjalan), waktu set-up sebelum penerapan SMED sebesar 551 menit/line (19 mesin), sedangkan waktu set-up sesudah penerapan SMED dapat diturunkan sebesar 133 menit/line, maka penurunan waktu set-up sebesar 24% setiap ada proses set-up mesin.
Kata Kunci – Failure Tree Analysis; OMAX; Produktivitas; SMED

## I. PENDAHULUAN
CV. Y merupakan perusahaan yang berkembang dibidang busana muslim, dimana perusahaan ini yang men- supply produk rabbani yang berdiri sejak tahun 1995. Adapun produk Rabbani yang dihasilkan oleh CV. Y terdapat beberapa macam, diantaranya kerudung instan, kerudung non instan, gamis, tunik, koko atau kemeja koko,  mukena  dan  busana  anak. Terdapat  dua  jenis  produk  yaitu  produksi repeat (berulang)  dan  produksi musiman. Salah satu contoh produksi repeat yaitu kerudung instan anak sekolah, sedangkan contoh produk musiman yaitu kemko atau kemeja koko. Produk Rabbani diproduksi dengan jumlah karyawan sekitar 200, dengan jumlah line produksi untuk kerudung 19 line dengan kapasitas produksi 1300 pcs per hari dan untuk busana yaitu 8 line dengan kapasitas produksi 200 pcs / hari.
Sistem  produksi  yang  diterapkan  di  perusahaan  yaitu Make  To  Order (MTO)  dimana  perusahaan menyelesaikan pekerjaan akhir suatu produk jika sudah menereima pesanan untuk item tersebut. Di setiap line yang ada terdapat sistem pergantian desain dimana setiap line akan diberikan produksi 1-5 kali perubahan desain setiap bulanya, dengan demikian produktivitas di line tersebut bisa betambah atau menurun, semakin banyak  perubahan  desain  pada  line/bulan  maka  produktivitas  akan  menurun.  Produktivitas  merupakan indicator untuk mengetahui tolak ukur perkembangan perushaan [1].
Pada penelitian sebelumnya mengenai analisis produktivitas dengan judul “Analisis Pengukuran Produktivitas Departemen  Produksi  Dengan  Metode  Objective  Matrix  (Omax)  Pada  Cv.  Jaya  Mandiri”  penelitian  ini
menggunakan metode Objective Matrix sebagai alat analisis [2]. Kemudian penelitian yang berjudul “Analisis Produktivitas  Pada  Bagian  Produksi  Gondorukem  Dan  Terpentin  Menggunakan  Metode  Objective  Matrix (Omax)”,  penelitian  ini  menghasilkan  produktivitas  menurun  diakrenakan  kekurangan  bahan  baku  dengan fishbone  diagram sebagai  alat  perbaikan  nya  [3].  Selanjutnya  penilitian  yang  berjudul  “The  Mundel  and Objective Matrix Model of Productivity Measurement at PT Adi Perkapalan”, penelitian ini mengoptimalakan manajemen produktivitas dengan menggunakan metode mundel dan menghasilkan presentase produktivitas dengan menggunakan metode OMAX [4].
Dengan adanya permasalahan yang ada diperusahaan, maka perlu adanya identifikasi faktor dominan yang mempengaruhi  turunya  produktivitas  supaya  perusahaan  dapat  mengetahui  faktor  dominan  yang  paling berpengaruh terhadap turunnya produktivitas. Selain itu juga perushaan dapat mengetahui usulan perbaikan agar perusahaan dapat menaikan kembali produktivitas yang disebabkan karenya perubahan desain.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  lantai  produksi  busana  Rabbani  di  CV  Y.  Berikut  alur  dari  penelitian  ini dilakukan seperti pada Gambar 1.
START STUDI PENDAHULUAN FINISH TUJUAN PENELITIAN PENGUMPULAN DATA PENGOLAHAN DATA ANALISIS DAN PEMBAHASAN KESIMPULAN DAN SARAN OPERASIONAL MODEL

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Penelitian ini dilakukan diawali dengan studi pendahuluan dimana melakukan observasi langsung di lapangan kemudian  menentukan  tujuan  dari  dilakukannya  penilitian  serta  menentukan  operasional  model  yaitu menentukan  metode  yang  akan  digunakan.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  pengumpulan  data  hasil  observasi, kemudian melakukan pengolahan data berdasarkan data yang telah terkumpul dimana melakukan identifikasi faktor  dominan  penyebab  turunnya  produktivitas  dengan  metode  OMAX.  Setelah  melakukan  pengolahan, dilakukan analisis dengan metode FTA dan melakukan usulan perbaikan berdasarkan metode SMED.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.  Hasil Identifikasi Faktor Dominan Turunnya Prduktivitas Dengan Objective Matrix
Objective Matrix merupakan  salah  satu sitem  pengukuran  dalam  produktivitas parsial  yang  dikembangkan dengan tujuan untuk memantau produktivitas suatu perusahaan [5].

## 1. Data-data yang Dibutuhkan Untuk Mengolah Objective Matrix :

## Tabel 1. Data-data Yang Dibutuhkan
PERIODE AKTUAL PPRODUKSI JUMLAH TENAGA KERJA BAHAN BAKU jam kerja normal Mesin Normal Produk Cacat total produk baik 1 83 17 275.726 7 6 0 83 2 50 18 166.1 5 5 3 47 3 0 0 4 86 18 285.692 7 6 5 81 5 0 7 6 0 6 100 19 332.2 7 6 10 90 7 52 18 172.744 7 6 3 49 8 83 18 275.726 7 6 6 77 9 104 19 345.488 5 5 3 101 10 0 11 140 16 465.08 7 6 8 132 12 160 16 531.52 7 6 8 152 13 151 16 501.622 7 6 11 140 14 100 18 332.2 7 6 6 94 15 90 17 298.98 7 6 2 88 16 60 17 199.32 5 5 2 58 17 0 18 109 15 362.098 7 6 8 101 19 140 17 465.08 7 6 12 128 20 138 17 458.436 7 6 10 128 21 86 17 285.692 7 6 5 81 22 110 17 365.42 7 6 9 101 23 160 17 531.52 5 5 8 152 24 0 25 160 17 531.52 7 6 7 153 26 180 16 597.96 7 6 7 173 27 189 16 627.858 7 6 5 184
28
(Sumber: Data Perusahaan Februari 2019)

## 2. Nilai-Nilai Rasio Berdasarkan Kriteria
Kriteria-kriteria yang akan digunakan yaitu:
a) Kriteria  Efisiensi,  dimana  perusahaan  menggunakan  sumber  daya  nya.  Seperti  tenaga  kerja, material serta modal yang digunakan (Rasio 1,2,3 dan 4)
b) Kriteria Efektivitas, dimana perusahaan mencapai hasil dilihat dari sudut akurasi dan kualitasnya (Rasio 5 dan 6)
c) Kriteria  Inferenasial,  dimana  menunjukan  suatu  kriteria  yang  secara  tidak  langsung mempengaruhi produktivitas (Rasio 7 dan 8) [6].

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Masing-masing Rasio
Hari Rasio 1 Rasio 2 Rasio 3 Rasio 4 Rasio 5 Rasio 6 Rasio 7 Rasio 8 1 11.86 0.301 4.882 2.041 0.00 0.00 10.53 16.67 2 10.00 0.301 2.778 2.041 6.00 6.38 5.26 20.00 3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4 12.29 0.301 4.778 2.041 5.81 6.17 5.26 16.67 5 0.00 0.00 0.00 0.000 0.00 0.00 0.00 0.00 6 14.29 0.301 5.263 2.041 10.00  11.11 0.00 16.67 7 7.43 0.301 2.889 2.041 5.77 6.12 5.26 16.67 8 11.86 0.301 4.611 2.041 7.23 7.79 5.26 16.67 9 20.80 0.301 5.474 2.041 2.88 2.97 0.00 20.00 10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 11 20.00 0.301 8.750 2.041 5.71 6.06 15.79 16.67 12 22.86 0.301 10.000 2.041 5.00 5.26 15.79 16.67 13 21.57 0.301 9.438 2.041 7.28 7.86 15.79 16.67 14 14.29 0.301 5.556 2.041 6.00 6.38 5.26 16.67 15 12.86 0.301 5.294 2.041 2.22 2.27 10.53 16.67 16 12.00 0.301 3.529 2.041 3.33 3.45 10.53 20.00 17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 18 15.57 0.301 7.267 2.041 7.34 7.92 21.05 16.67 19 20.00 0.301 8.235 2.041 8.57 9.38 10.53 16.67 20 19.71 0.301 8.118 2.041 7.25 7.81 10.53 16.67 21 12.29 0.301 5.059 2.041 5.81 6.17 10.53 16.67 22 15.71 0.301 6.471 2.041 8.18 8.91 10.53 16.67 23 32.00 0.301 9.412 2.041 5.00 5.26 10.53 20.00 24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 25 22.86 0.301 9.412 2.041 4.38 4.58 10.53 16.67 26 25.71 0.301 11.250 2.041 3.89 4.05 15.79 16.67 27 27.00 0.301 11.813 2.041 2.65 2.72 15.79 16.67 28 0.00 0.000 0.000 0.000 0 0 0.00 0.000 Rata- rata 12.81 0.24 4.91 1.62 4.56 4.89 7.46 13.75 (sumber: Pengolahan Data 2019)
3. Perhitungan standar, Nilai Tahap Awal, Target dan Bobot Rasio
Perhitungan standar yaitu menentukan nilai tahap awal dimana pada matrik sasaran akan diletakan pada tingkat ketiga [7]. Selanjutnya ada target yaitu berdasarkan ketetapan dari perusahaan yang menetapkan target sebesar 60%.
Tabel 3. Nilai Tahap Awal, Target dan Bobot
Rasio Nilai Tahap Awal Target Bobot 1 20.55 50.57 8 2 0.25 0.641 20 3 8.06 20.14 12 4 1.70 4.354 18 5 4.02 16.11 13 6 4.25 17.91 11 7 10.53 20.14 9 8 14.44 36.45 10 (Sumber: Pengolahan Data 2019)

## 4. Pembentukan Matrix Omax
Nilai-nilai yang ada pada objective matrix yaitu nilai tahap awal, nilai actual, target, niali minimal. Dan nilai bobot masing-masing rasio [7]. Maka dapat dilihat hasil objective Matrix pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Objective Matrix
Bulan Tanggal 1 Kriteria Efisiensi (%) Efektifitas Inferensial Skor  Keterangan Rasio 1 2 3 4 5 6 7 8 Nilai Aktual 12.81 0.238 4.908 1.616 4.558515 4.887165 7.46  13.750 Target 50.57333 0.642133 20.14213 4.354133 16.10933 17.90933  20.1408  36.45067  10 Sangat Baik 46.28429 0.586236 18.41597 3.975069  14.3816 15.95829 18.76726 36.45071  9 41.99524 0.530339 16.68981 3.596004 13.53568 15.05164 17.39371 36.45076  8 37.70619 0.474442 14.96365 3.216939 13.53568 15.05164 16.02017 36.45081  7 33.41714 0.418545 13.23749 2.837874 13.53568 15.05164 14.64663 36.45086  6 Baik 29.1281 0.362647 11.51132  2.45881 13.53568 15.05164 13.27309  36.4509  5 24.83905  0.30675 9.785162 2.079745 13.53568 15.05164 11.89954 36.45095  4 Tahapan Awal 20.55 0.250853 8.059  1.70068  4.0152 4.252  10.526  36.451  3 Sedang 14.92376 0.204744 5.775968  1.38808 3.169283 3.345354 7.394204 26.44726  2 Buruk 9.29751 0.158635 3.492936  1.07548 2.323366 2.438707 4.262408 16.44353  1 Nilai Min 3.671266 0.112526 1.209904  0.76288 1.477449 1.532061 1.130612 6.439791  0  Sangat Buruk Skor Aktual 1 3 2 3 3 3 2 1 246 Bobot 8.000 20.00 12.00 18.00 13.00 11.00 9.00 10.00 Nilai 8 60 24 54 39 33 18 10 Keterangan Buruk Sedang  Buruk  Sedang Baik Baik Buruk Buruk
Dari perhitungan matrik omax, didapat data sebagai berikut:
Gambar 2.  Nilai Produktivitas Februari 2019 (Sumber: Pengolahan Data 2019)
Berdasarkanm data diatas dapat disimpulkan nilai persentase produktivitas dari semua rasio memiliki nilai yang berbeda-beda, dimana nilai persentase terkecil yaitu pada rasio 1 dengan skor 8, kemudian rasio 8 dengan skor 10, rasio 7 dengan skor 18, rasio 3 dengan skor 24, rasio 6 dengan skor 33, rasio 5 dengan skor 39, rasio 4 dengan skor 54 dan persentase terbesar terdapat di rasio 2 dengan hasil skor 60.

## B.  Analisis Failure Tree Analysis
Fault tree merupakan  ilustrasi  keadaan  komponen-komponen  dari  sitem  ( basic event) serta  hubungan  dari basic event dan top event merupakan keterhubungan gerbang logika [8]. Berdasarkan identifikasi OMAX dapat diketahui faktor dominan yang menyebabkan turunya produktivitas yaitu rasio 1 dimana rasio 1 merupakan rasio  jam  kerja.  Dapat  dilihat  dari  gambar  3.  Kontruksi  fault  tree  yang  dapat  diketahui  penyebab  tidak maksimalnya jam kerja.
Rendahnya Pencapaian Skor Rasio 1 (Jam Kerja) Penggunaan Jam Kerja yang Tidak Efisien Kurang Perencanaan Dalam Setting Mesin Banyak Jam Kerja Yang dipakai Untuk Setting Mesin Jumlah Jam Kerja Terhadap Target Produksi Tidak Ideal Kurang Perencanaan dalam Menentukan Target Proses Produksi Tidak Ada SOP untuk Setting Mesin Tidak Ada SOP Pergantian Desain Produk Jam Kerja
Dipakai Untuk Mempelajari Model Desain Baru
Gambar 3. Kontruksi Fault Tree
Hasil kualitatif penyebab rendahnya rasio jam kerja adalah sebagai berikut:
1. Banyak jam kerja yang dipakai untuk Setting mesin
2. Tidak ada SOP untuk setting mesin
0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 4 5 6 7 8 8,26666666 7 14,8 20 28 32 54 32 12 Nilai Produktivitas
Vol. 18; No. 02; 2020; Hal 49-57

## 3. Tidak ada SOP pergantian desain produk baru
4. Jam kerja banyak dipakai untuk mempelajari desain produk baru.

## C.  Usulan Perbaikan Metode SMED
Single Minute Exchange of Dies (SMED) adalah metode untuk memperkecil waktu set-up. Waktu changeover merupakan pergantian dari satu model ke model lain yang memakan waktu berjam-jam serta mengakibatkan produksi harus running dengan lots size besar untuk menghindari jumlah pergantian yang berulang-ulang [9]. Metode  SMED  mereduksi  waktu set-up yang  diklasifikasikan  menjadi  2  operasi  yaitu  internal set-up dan eksternal set-up . Internal set-up merupakan kegiatan set-up dimana dilakukan dengan keadaan mesin mati, sedangkan eksternal set-up dilakukan pada saat mesin sedang menyala . Tahapan metode SMED yaitu sebagai berikut:
1. Tahap Awal
Tahap ini merupakan tahap dimana perusahaan belum membuat perbedaan antar operasi internal dan eksternal  yang  mana  mesin  tetap  delay  untuk  waktu  yang  lama.  Dari  hasil  pengumpulan  data didapatkan 14 aktivitas setting mesin jahit dengan total waktu selama 29 menit untuk 1 mesin.
2. Tahap Dua Tahap ini merupakan tahap dimana perusahaan sudah memisahkan operasi setup internal dan eksternal dimana semua kegiatan setup mesin dilakukan oleh operator ketika mesin tidak beroperasi. Sehingga tidak ada pengurangan waktu setup mesin jahit. Pada tahap ini waktu setup mesin jahit masih sama dengan tahap awal yaitu 29 menit untuk 1 mesin.
3. Tahap Tiga Tahap ini merupakan tahap dimana perusahaan mengkonversi operasi internal dan eksternal, dimana ada perubahan kegiatan untuk menghemat walktu setup mesin. Dapat dilihat pada tabel 5.  perubahan operasi internal menjadi eksternal setup mesin jahit:
Tabel 5. Perubahan Kegiatan Internal Menjadi Eksternal Setup Mesin Jahit
No Proses Waktu Klasifikasi Kegiatan Waktu 1 Matikan mesin untuk menhindari mesin berputar 0.5 Internal 0.5 2 Ambil obeng min 1 Eksternal 3 Lepaskan bagian luar sepatu mesin dan nedle guard dengan obeng min 1 Internal 1 4 Lepaskan dua baut plat dengan obeng min serta keluarkan plat 2.5 Internal 2.5 5 Ambil sikat kawat 1 Eksternal 6 Bersihkan sela gigi dengan sikat kawat 2 Eksternal 7 Buka 2 baut gigi mengunakan obeng min dan bersihkan 4 Internal 4 8 Putar mesin dengan posisi jarum berada di bawah, putar berlawanan arah jarum jam 3.5 Internal 3.5 9 Perhatikan posisi tiang jarum sesuaikan tinggi dan rendah dengan merubah baut seting yabg sejajar 4 Internal 4
10  Kendorkan kedua atau tiga baut hook 1 Eksternal 11 Putar kembali mesin dan ujung hook tepat diatas coakan jarum antara 1-3 mm 2 Internal 2 12  Kencangkan baut hook secara bersamaan 2.5 Internal 2.5 13 Pasang lagi gigi kencangkan kedua bautnya dengan seimbngkan langkah serta celah fifi yang ada pada plat 2 Internal 2 14  Pasang plat dan dua baut 2 Eksternal Jumlah 29 22 Sebelum SMED Sesudah SMED
(Sumber: Pengolahan Data 2019)
Berdasarkan  tabel  diatas  dengan  menerapkan  metode  SMED  perusahaan  dapat  mengurangi  waktu set-up mesin/hari dari 29 menit menjadi 22 menit dengan total waktu penurunan sebesar 7 menit/mesin. Maka waktu total set-up keseluruhan mesin (19 mesin) sebelum penerapan SMEDyaitu 551 menit, dengan diterapkan nya metode SMED maka total pengurangan untuk semua mesin jahit menjadi 418 menit dengan total pengurangan waktu 133 menit, maka setiap adanya setting mesin perusahaan akan mengurangi waktu set-up sebesar 24% setiap adanya perubahan desain produk.
Dengan penurunan sebesar 133 menit atau sebsesar 24%, dengan pembuatan 1 produk selama 55.55 menit, maka jika dibuatkan produk akan menghasilkan sebanyak 2 produk. Dari taget produksi 150 Pcs/hari maka penurunan tersebut tidak layak, tetapi dengan menambah pembuatan produk sebesar 2 Pcs bisa menambah produktivitas perusahaan.

## IV. KESIMPULAN
Faktor dominan yang mempengaruhi rendahnya produktivitas lini produksi pada Line 4A pada bulan Februari 2019 menurut metode OMAX yaitu terdapat pada rasio 1 dimana rasio ini yaitu perbandingan antara output produksi dengan jam kerja yang digunakan (unit/jam) dengan tingkat persentase produktivitas 8.3, menurut analisis fault tree analysis hal ini dikarenakan ketika adanya perubahan desain/ model produk baru maka setiap mesin  pada  line  4A  melakukan  setting  mesin  menyesuaikan  desain  yang  akan  diproduksi  sehingga produktivitas tidak full yang menyebabkan target output pun tidak sesuai.
Perbaikan yang dapat diterapkan untuk permasalahan berdasarkan hasil identifikasi metode OMAX ( Objective Matrix) dan  metode  FTA  ( Fault  Tree  Analysis) dimana  faktor  dominan  yang  menyebabkan  turun  nya produktivitas yaitu faktor jam kerja, dimana jam kerja yang terpakai tidak optimal karena adanya pergantian desain produk yang menyebabkan semua mesin di line 4A harus melakukan set-up. Usulan perbaikan untuk permasalahn tersebut yaitu dengan mereduksi waktu set-up mesin setiap ada pergantian desain produk dengan metode SMED, dimana metode ini dapat mereduksi waktu set-up mesin yang awalnya proses setting mesin 3 jam dalam 1 hari dengan waktu proses setting 29 menit untuk satu mesin jahit, bisa berkurang menjadi 22 menit untuk 1 mesin jahit dengan pengurangan 7 menit/mesin dengan penurunan sebesar 24%.
Perusahaan  perlu  memperbaiki  perencanaan  produksi  setiap  turun  CO  ( Cutting  Order) adanya  pergantian desain produk dengan memperhatikan kapasitas produksi tiap line. Bagi penelitian selanjutnya, berdasarkan faktor dominan yang menyebabkan turunnya produktivitas maka perlu dilakukan penelitian mengenai standar waktu set-up untuk setiap pergantian desain produk.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis persembahkan jurnal ini untuk Program Teknik Industri serta ingin mengucapkan banyak terimakasih untuk ilmu dan pengalaman yang telah diberikan, terimakasih kepada Sekolah Tinggi Teknologi Garut yang telah  memberikan  tempat  untuk  mencari  ilmu  dalam  jenjang  S1,  sehingga  penulis  dapat  menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. C. Wahyuni, P. T. Industri, F. Teknik, And U. M. Sidoarjo, “Implementasi Metode Objective Matrix (Omax) Untuk Pengukuran Produktivitas Pada Pt.Abc,” Vol. 1, No. 1, Pp. 17–21, 2017.
[2] R.  Setiowati,  “Analisis  Pengukuran  Produktivitas  Departemen  Produksi  Dengan  Metode  Objective Matrix ( Omax ) Pada Cv . Jaya Mandiri,” Vol. 10, No. December 2012, Pp. 199–209, 2017.
[3] A.  Nurmaydha,  S.  Wijana,  And  P.  Deoranto,  “Analisis  Produktivitas  Pada  Bagian  Produksi Gondorukem Dan Terpentin Menggunakan Metode Objective Matrix ( Omax ) ( Studi Kasus Di Pgt Sukun Ponorogo Kesatuan Bisnis Mandiri Industri Non Kayu ( Kbm-Ink )” Vol. 01, No. December 2012, 2017.
[4] R. Yahya,  M.  Mahachandra, And  N.  U.  Handayani,  “The  Mundel And  Objective  Matrix  Model  Of Productivity Measurement At Pt Adi Perkapalan,” Iop Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , Vol. 598, P. 012077, 2019.
[5] M. Faris And Y. Helianty, “Di Lantai Produksi Menggunakan Metode Objective Matrix ( Omax ) ( Studi Kasus Di Pt Agronesia Divisi Industri Karet ) *,” Vol. 03, No. 04, Pp. 253–263, 2015.
[6] P. Fithri And I. Firdaus, “Analisis Produktifitas Menggunakan Metode Objectivematrix (Omax) (Studi Kasus: Pt. Moradon Berlian Sakti),” J. Optimasi Sist. Ind. , Vol. 13, No. 1, P. 548, 2016.
[7] D. Of Et Al. , “Pengembangan Pengukuran Key Performance Indicatore Dengan Menggunakan Metode Obyektive Matrix (Omax) Di Pt. Surya Mas Agung Cabang Semarang,” Pp. 1–14, 2018.
[8] J. T. Industri,  “Perbaikan Kualitas Produk Keraton Luxury Di Pt. X Dengan Menggunakan Metode Failure  Mode And  Effect Analysis  (Fmea)  Dan  Fault Tree Analysis  (Fta)  *  Richma Yulinda  Hanif, Hendang Setyo Rukmi, Susy Susanty,” J. Online Inst. Teknol. Nas. Juli , vol. 03, no. 03, pp. 137–147, 2015.
[9] R.  Saputra,  H. Adianto,  and  L.  Irianti,  “Usulan  Meminimasi  Waktu  Set-Up  Dengan  Mengunakan Metode Single Minute Exchange Die (Smed) Di Perusahaan X,” Reka Integr. , vol. 4, no. 2, pp. 206– 218, 2016.