Penerapan Metode DMAIC Untuk Minimalisasi Material Scrap Pada
Warehouse Packaging Marsho PT. SMART Tbk. Surabaya
Muhammad Habib Isna Nur Asnan  ) dan Fakhrina Fahma Program Studi Teknik Industri Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami, 36 A, Surakarta, Indonesia
DOI: 10.20961/performa.18.1.21764

## Abstrak
Sebagai  salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  di  bidang  pangan,  PT  SMART  Tbk.  Surabaya  sering mengalami  masalah  mengenai  kualitas  pada  material  yang  disimpan  di  Warehouse  Packaging  Marsho  yaitu  sering ditemukannya  material  scrap.  Berdasarkan  data  1  April  2017  sampai  dengan  15  Februari  2015,  persentase  material scrap tersebut semakin meningkat setiap bulannya yakni dari 5% menjadi 23%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meminimalisasi  material  scrap  pada  Warehouse  Packaging  Marsho  PT.  SMART  Tbk.  Surabaya  menggunakan  metode Metode  DMAIC  yakni  dengan  mengimplementasikan  tahapan  Define,  Measure,  Analyze,  Improve,  dan  Control.  Hasil yang  didapatkan  yakni  penyebab  material  scrap  paling  dominan  adalah operator  malas  menempatkan  material  sesuai dengan  ketentuan  (batch  tertua).  Dengan  demikian  perlu  dilakukan  adanya  perbaikan  untuk  meminimalisasi  material scrap  tersebut  yaitu  dengan  melakukan  briefing  rutin  oleh  pihak  PIC  Area  Warehouse  Packaging  Marsho  sebelum kegiatan operasional dimulai.
Kata kunci : Kualitas, Cacat, Material scrap, DMAIC, Warehouse

## Abstract
As  one  of  the  manufacturing  companies  engaged  in  food,  PT  SMART  Tbk.  Surabaya  often  having  problem  about  the quality of materials stored in Warehouse Packaging Marsho which is often  founded scrap materials. Based on the data from April 1 st , 2017 to February 15 th , 2015, the percentage of scrap material is increasing every month from 5% to 23%. The  purpose  of  this  research  is  to  minimize  the  scrap  materials  in  Warehouse  Packaging  Marsho  PT.  SMART  Tbk. Surabaya  using  DMAIC  method  by  implementing  Define,  Measure,  Analyze,  Improve,  and  Control  stages.  The  results are  the  most  dominant  cause  of  scrap  is  the  laziness  of  operator  to  place  materials  in  accordance  with  the  provisions (general batch). Thus, it is necessary to make improvements to minimize the scrap material by doing a routine briefing from PIC Area Warehouse Packaging Marsho before the operational activities begin.
Keywords : Quality, Defect,Scrap material, DMAIC,Warehouse

## 1. Pendahuluan
PT.  Sinar  Mas Agro  Resources  and  Technology (PT.  SMART  Tbk)  Surabaya  merupakan pabrik pengolahan minyak goreng  dengan bahan  baku CPO  ( Crude  Palm  Oil) dari buah  kelapa sawit.  Salah satu  masalah  mengenai  kualitas  yang  sering  ditemui  adalah  masalah  material  yang  disimpan  di Warehouse Packaging produk  margarin  dan shortening (Marsho)  yaitu  sering  ditemukannya  material  yang scrap. Material scrap adalah  bahan  yang  mengalami  kerusakan  di  dalam  proses  produksi  (Tebae  dkk,  2016). Berdasarkan data 1 April 2017 sampai dengan 15 Februari 2018, persentase material scrap tersebut semakin meningkat  setiap  bulannya  yakni  dari  5%  menjadi  23%.  Material scrap tersebut  dapat  berasal  dari  material tidak memenuhi spesifikasi yang ditetapkan perusahaan (afkir dari supplier ), pengembalian sisa material dari departemen  produksi  ke Warehouse  Packaging (sisa  produksi),  kesalahan material  handling ,  dan  produk sudah tidak diproduksi lagi ( discontinue ).
Berdasarkan pemaparan masalah diatas maka dilakukan penelitian untuk meminimalisasi material scrap pada Warehouse  Packaging Marsho  PT.  SMART  Tbk.  Surabaya  menggunakan  metode  DMAIC . DMAIC merupakan  sebuah  metode  perbaikan  kualitas  yang  langsung  memecahkan  masalah  yang  berkaitan  dengan mutu  sebuah  produk  hingga  pada  penyebab  utamanya  (Tan,  2012).  Menurut  Siregar  dan  Mutiara  (2019) metode DMAIC merupakan pendekatan untuk meningkatkan kualitas suatu proses atau produk sehingga dapat mengurangi atau menghilangkan kecacatan yang merugikan perusahaan. . Metode DMAIC
2 Performa: Media Ilmiah Teknik Industri Vol. 18, No. 1 mengimplementasikan  tahap define,  measure,  analyze,  improve, dan control. Metode  DMAIC  melibatkan sejumlah tool dan teknik baik statistik maupun non statistik (Wibisono & Suteja, 2013).
Siregar dan Mutiara (2019) melakukan penelitian untuk mengetahui dan menganalisis kerusakan barang obat  dan  alat  kesehatan  yang  disimpan  di  gudang  PT.  Dakota  Logistik  Indonesia  menggunakan  metode DMAIC. Permasalahan yang ditemukan adalah banyaknya  klaim barang dalam gudang PT. Dakota Logistik Indonesia yang mengakibatkan tingginya biaya klaim barang. Nasution dan Sodikin (2018) mengidentifikasi tingkat  kecacatan  dominan,  menganalisis  factor  penyebab  kecacatan  dominan  serta  usulan  perbaikan  guna peningkatan  kualitas  proses  produksi  karton  box  dengan  menggunakan  metode  DMAIC  dan  Fuzzy  FMEA. Sedangkan  Yunita  dan  Adi  (2019)  mengidentifikasi  permasalahan  proses  produksi  komponen  guide  pada supplier  PT.  X  dengan  metode  DMAIC.  Penyebab  permasalahan  yang  ditemukan  adalah  adanya  perbedaan jumlah stock opname komponen guide yang lebih dari 50% dibandingkan dengan material subkontrak lainnya.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode  DMAIC.  Menurut  Gultom  dkk.  (2013),  metode  DMAIC digunakan untuk  mengidentifikasi dan mengeleminasi pemborosan yang ada.  Penelitian ini hanya dilakukan pada seksi Warehouse Packaging Marsho PT. SMART Tbk. Surabaya dan data yang digunakan adalah data scrap bulan April 2017 sampai dengan 15 Februari 2018 sebagai pembatas serta asusmsi yang digunakan pada penelitian ini adalah faktor pengganggu ( block ) pada pemberian nilai pada Severity (S) , Occurrence (O) , dan Detection (D) tidak ada.
Sebelum  melakukan  identifikasi risiko,  peneliti  terlebih  dahulu  melakukan  rekapitulasi  data scrap pada seksi Warehouse  Packaging Marsho  berdasarkan  sistem  SAP  PT.  SMART  Tbk.  Surabaya  kemudian dilakukan  identifikasi  risiko  menggunakan  diagram  SIPOC  proses  penerimaan  material  sisa  produksi.  Data- data  tersebut  kemudian  dilakukan  pengukuran  risiko  menggunakan  diagram  pareto.  Menurut  Utami  dkk. (2012),  diagram  pareto  adalah  sebuah  distribusi  frekuensi  dari  data  yang  paling  besar  sampai  yang  paling kecil.  Sehingga  diagram  pareto  digunakan untuk  mengetahui  penyebab scrap yang  paling  dominan  untuk diselesaikan.
Setelah  penyebab  risiko  paling  dominan,  kemudian  dilakukan  analisis  risiko  dengan  menghitung  nilai Risk  Priority  Number (RPN)  penyebab  material scrap menggunakan  metode  FMEA  berdasarkan  hasil brainstorming dengan pihak PIC Area Warehouse Packaging Marsho dan pihak PPIC. Melalui metode FMEA akan  diketahui  secara  pasti  faktor  penyebab  dominan  terjadinya  cacat  produk  sesuai  dengan  nilai  RPN (Hariastuti, 2015). Menurut Adrianto (2015), rumus yang digunakan untuk menghitung RPN yaitu :
RPN = Severity x Occurance x Detection
(1)
Kemudian dilakukan  evaluasi risiko  terhadap  nilai  RPN  tertinggi  dengan  menentukan  usulan  perbaikan menggunakan metode Five Why’s Analysis agar material scrap dapat diminimalisasi. Setiap sumber masalah akan ditentukan apa penyebabnya sampai dengan lima tahap pertanyaan mengapa sehingga akar permasalahan dapat  ditemukan  dan  dicari  solusinya  (Basuki  dkk,  2015).  Tahapan  terakhir  yaitu  dilakukan  pengendalian terhadap usulan perbaikan yang telah diberikan untuk meminimalisasi material scrap.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Define
Berdasarkan  hasil  rekapitulasi  data scrap pada  seksi  Warehouse  Packaging  Marsho  PT.  SMART  Tbk. Surabaya, dapat diketahui bahwa jumlah material scrap pada seksi tersebut mengalami peningkatan dari 5% menjadi 23% sejak bulan April 2017 hingga bulan Februari 2018. Lebih jelasnya dijabarkan pada Tabel 1.
Dalam memudahkan penggambaran tahapan proses penerimaan material sisa dari departemen produksi hingga  material  disimpan  pada Warehouse  Packaging Marsho  yang  dapat  menimbulkan  terjadinya  material scrap ,  maka  digunakan  Diagram  SIPOC  ( Supplier-Input-Process-Output-Customer ).  Bagian  yang  dapat menimbulkan  terjadinya  material scrap terdapat  pada  bagian  operator Warehouse  Packaging yaitu  ketika operator Warehouse Packaging melakukan penyimpanan barang dan melakukan update kartu stock dan Daftar Status Produk (DSP) . Lebih jelasnya dijabarkan pada gambar 1.
Tabel 1. Rekapitulasi Material Scrap Pada Seksi Warehouse Packaging Marsho PT. SMART Tbk. Surabaya
Supplier (Produksi)
 Material sisa produksi (kondisi baik)  Material scrap Input
 Karton Margarin  Primer Margarin Output  Karton Margarin
 Primer Margarin Customer Material scrap Process Mulai Mengisi form serah terima barang sisa produksi Foreman  Cek material ( quantity )
 Koreksi BPB jika ada ketidaksesuaian
 Serah terima tanda tangan BPB Foreman WH. Packaging Transfer SAP sesuai dengan BPB Admin Produksi  Simpan barang sesuai lokasi
 Update kartu stock dan DSP Operator WH . Packaging Selesai
Gambar 1 . Diagram SIPOC Penerimaan Material Sisa Produksi Pada Seksi Warehouse Packaging Marsho

## 3.2 Measure
Berdasarkan  rekapitulasi  data  penyebab  material scrap tersebut,  maka  dibuatlah  Diagram  Pareto  untuk mengetahui penyebab material scrap yang harus diprioritaskan untuk diselesaikan. Diagram pareto merupakan sebuah grafik untuk memetakan masalah dalam urutan frekuensi menurun (Soetjitro, 2010). Kejadian disusun menurut ukurannya, dari yang paling besar di sebelah  kiri ke yang paling kecil di sebelah kanan (Rusdianto dkk,  2011).  Berdasarkan  hasil  Diagram  Pareto  penyebab  utama  material scrap pada  seksi Warehouse Packaging Marsho PT. SMART Tbk.  Surabaya  secara berurutan adalah discontinue , sisa produksi, material handling ,  desain lama,  beban marketing ,  dan  permintaan  PPIC.  Berikut  ini  merupakan  Diagram  Pareto  data penyebab material scrap tersebut.
Karton Plastic Pail Plastic LDPE Steel Lid Tin Can April 482 0 0 0 0 482 5% Mei 0 0 0 0 0 0 0% Juni 0 0 0 0 0 0 0% Juli 7 900 160 0 0 1067 11% Agustus 0 0 0 0 0 0 0% September 0 0 0 0 0 0 0% Oktober 289 0 0 0 0 289 3% November 361 0 0 0 0 361 4% Desember 0 0 0 0 0 0 0% Januari 5320 0 0 3 0 5323 54% Februari 1904 335 0 0 41 2280 23% Total 8363 1235 160 3 41 9802 Total Persentase Bulan Jenis Material Kuantitas (Pcs) Grand Total
Gambar 2. Diagram Pareto Penyebab Material Scrap Pada Seksi Warehouse Packaging Marsho
Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  penyebab  material scrap yang  perlu  diprioritaskan  untuk  diselesaikan dalam  upaya  minimalisasi  material scrap pada  seksi Warehouse  Packaging Marsho  PT.  SMART  Tbk. Surabaya adalah produk discontinue dan sisa produksi. 3.3 Analyze
Setelah  mengetahui  penyebab  material scrap yang  perlu  diprioritaskan  untuk  diselesaikan,  selanjutnya dilakukan  analisis  risiko  yang  dilakukan  melalui  2  tahapan  yaitu  penilaian  risiko  dengan  menggunakan metode Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  serta  penentuan  probabilitas  konsekuensi  dari  penyebab material scrap .  Analisis  risiko  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai Risk  Priority  Numbe r  (RPN)  tertinggi yang  kemudian  nilai  RPN  tertinggi  tersebut  akan  dipriotitaskan  untuk  diselesaikan  dengan  mencari  solusi pada tahapan improve .
Berikut ini merupakan tabel analisis risiko dan perhitungan RPN penyebab material scrap periode bulan April 2017 sampai dengan bulan Februari 2018.
Tabel 2. Analisis Risiko dan Perhitungan Risk Priority Numbe r (RPN) Penyebab Material Scrap Pada Seksi Warehouse
Packaging Marsho Deskripsi Proses Mode Kegagalan Potensial Akibat Potensial dari Kegagalan S Penyebab Potensi Kegagalan O Metode Deteksi D RPN Penyimpanan material di Warehouse Packaging Marsho Discontinue Material  yang sudah tidak digunakan banyak 7  Persediaan material di gudang banyak 8  Pengadaan  material sebatas secukupnya 4 224
Customer sudah tidak  memesan produk lagi 4  Melakukan follow up rencana customer kedepan secara detail 4 112 Hasil forecasting PPIC tidak akurat 5 Allowance forecasting disesuaikan 3 105 Sisa Produksi FIFO tidak berjalan dengan baik 6  Penyimpanan material  di  rak tidak tertata 8  Memperbaiki penataan material 5 240 Operator malas menempatkan material sesuai dengan ketentuan ( batch tertua) 9  Melakukan briefing rutin  dan checker harus memastikan penempatan  barang pengembalian 5 270 Operator malas memperbarui kartu stock 5  Melakukan briefing rutin  dan checker selalu melakukan 4 120
Kuantitas 4815 2930 809 646 599 3 Percent 49,1 29,9 8,3 6,6 6,1 0,0 Cum % 49,1 79,0 87,3 93,9 100,0 100,0 Penyebab Scrap Pe rm int aa n P PI C
Be ba n Ma rk et ing De sa in La m a Ma te ria l H an dli ng Si sa P ro du ks i Di sc on tin ue 10000 8000 6000 4000 2000 0 100 80 60 40 20 0 K u a n ti ta s P e rc e n t

## Pareto Chart of Penyebab Scrap
pengecekan setiap barang  yang  masuk dan keluar dari rak Kondisi di lapangan tidak sesuai dengan Data Status Produk (DSP) 4 Foreman lebih  rutin melakukan update DSP 4 96 Material  banyak yang pecah pallet 6  Melakukan perbaikan sistem FIFO 4 144 Material melewati batas aging 5  Material sulit terjangkau karena  tertutupi oleh material yang baru 3  Material lama diambil dan ditempatkan di bagian depan 4 60 Terlalu lama tersimpan di rak 4 Melakukan follow up dengan pihak PPIC 6 120 Operator malas mengeluarkan material di rak bagian dalam 4 Melakukan briefing rutin  setiap  hari  dan pengawasan oleh foreman 3 60 Material  rusak di rak 3 Material jatuh dari atas rak 2 Rutin melakukan penggantian pallet yang  sudah  tidak layak pakai 4 24 Material  basah karena talang bocor 2  Memindahkan material  ke  tempat kering 2 12 Material di bagian dalam tertabrak material yang akan dimasukkan rak 4  Operator forklift lebih berhati-hati dan tidak terburu-buru dalam  menempatkan material  ke  dalam rak 4 48
Menurut  Putra  (2012) severity merupakan  kuantifikasi  seberapa  serius  kondisi  yang  diakibatkan  jika terjadi  kegagalan  yang  akibatnya  disebutkan  dalam failure effect , severity ini  dibuat  dalam  10  skala  (1-10) yang  menunjukkan  akibat  yang  tidak  serius  (1)  sampai  sangat  serius  (10). O ccurrence merupakan  tingkat kemungkinan  terjadinya  kegagalan, occurrence ini  dibuat  dalam  10  skala  (1-10)  yang  menunjukkan  akibat yang  sangat  jarang  terjadi  (1)  sampai  sangat  mungkin  terjadi  (10).  Sedangkan detection merupakan  tingkat kemungkinan lolosnya penyebab kegagalan dari control yang sudah diberikan, detection ini dibuat dalam 10 skala (1-10) yang menunjukkan kemungkinan untuk lolos dari control kecil (1) sampai dengan kemungkinan untuk lolos dari control besar (10). Berdasarkan hasil analisis risiko tersebut, nilai RPN  tertinggi yaitu pada penyebab  potensi  kegagalan  operator  malas  menempatkan  material  sesuai  dengan  ketentuan  ( batch tertua). Maka penyebab potensi kegagalan tersebut akan dipriotitaskan untuk diselesaikan dengan mencari solusi atas permasalahan  terjadinya  material  scrap  pada  seksi Warehouse  Packaging Marsho  PT.  SMART  Tbk. Surabaya.  Menurut  Stematis  (1995)  dalam  Hanif  dkk.  (2015)  RPN  menegaskan  tingkat  prioritas  dari  suatu failure. Nilai RPN tersebut digunakan untuk meranking kegagalan proses yang potensial (Puspitasari, 2014).

## 3.3 Improve
Setelah akar penyebab dari masalah penyebab material scrap maka langkah selanjutnya adalah mencari solusi atas permasalahan tersebut. Langkah-langkah dalam melakukan perbaikan untuk minimalisasi material scrap menggunakan metode Five Why’s Analysis. Berikut merupakan Five Why’s Analysis penyebab material scrap.
Tabel 3. Five Why’s Analysis Penyebab Material Scrap Pada Seksi Warehouse Packaging Marsho Pertanyaan Keterangan Mengapa  penempatan  material  tidak  sesuai  dengan ketentuan ( batch tertua)?
Karena  operator  malas  menempatkan  material  sesuai dengan  ketentuan  ( batch tertua)  dan  pihak checker tidak  rutin  mengecek  kesesuaian  kartu stock dengan Data  Status  Produk  (DSP)  serta  penempatan pengembalian material sisa produksi.
Mengapa  operator  malas  menempatkan  material sesuai  dengan  ketentuan  ( batch tertua)  dan checker tidak  rutin  mengecek  kesesuaian  kartu stock dengan Data  Status  Produk  (DSP)  serta  penempatan pengembalian material sisa produksi?
Karena  hal  tersebut  sudah  menjadi  kebiasaan  sejak dulu  baik  dari  pihak  operator  maupun  pihak checker pada seksi Warehouse Packaging Marsho.
Mengapa penempatan material tidak sesuai dengan ketentuan ( batch tertua) dan pengecekan kesesuaian kartu stock dengan Data Status Produk (DSP) yang tidak rutin sudah menjadi kebiasaan sejak dulu?
Karena  minimnya briefing setiap  hari  sebelum kegiatan operasional dimulai sejak dulu.
Mengapa minim briefing setiap hari sebelum kegiatan operasional dimulai?
Karena  pihak  PIC Area Warehouse  Packaging Marsho  belum  rutin  melakukan briefing sebelum kegiatan  operasional  dimulai  dan  sejauh  ini briefing hanya dilakukan sebatas jika akan diadakannya audit pada seksi Warehouse Packaging Marsho.
Mengapa  pihak  PIC  Area  Warehouse  Packaging Marsho  belum  rutin  melakukan  briefing  sebelum kegiatan operasional dimulai?
Karena  pihak  PIC  Area  merasa  sungkan  jika  harus mengarahkan pekerja pada seksi Warehouse Packaging  Marsho  dikarenakan  kebanyakan  pekerja pada  seksi  Warehouse  Packaging  Marsho  lebih  tua/ senior dibanding dirinya serta kurangnya pengawasan dari  pihak  section  head  Warehouse  Packaging mengenai pembiasaan briefing tersebut.
Berdasarkan  uraian  dari  analisis Five  Why’s ,  maka  solusi  yang  dapat  direkomendasikan  untuk meminimalisasi penyebab material scrap pada seksi Warehouse Packaging Marsho adalah sebagai berikut :
a. Pihak  operator  mulai  membiasakan  diri  untuk  menempatkan  material  sesuai  dengan  ketentuan ( batch tertua).
b. Pihak checker lebih  rutin  melakukan  pengecekan  kesesuaian  kartu stock dengan  Data  Status Produk  (DSP)  serta  penempatan  pengembalian  material  sisa  produksi  setiap  akan  melakukan pergantian shift .
c. Briefing tidak  hanya  dilakukan  sebatas  jika  akan  diadakannya  audit  pada  seksi Warehouse Packaging Marsho saja.
d. Pihak  PIC Area Warehouse  Packaging Marsho  lebih  rutin  dalam  melakukan briefing kepada pekerja pada seksi Warehouse Packaging Marsho sebelum kegiatan operasional dimulai.
e. Pihak Section  Head  Warehouse  Packaging lebih  rutin  melakukan  pengawasan  mengenai pembiasaan briefing oleh  pihak  PIC Area Warehouse  Packaging Marsho  sebelum  kegiatan operasional dimulai.

## 3.5 Control
Setelah dilakukan suatu tindakan perbaikan berupa usulan perbaikan terhadap hasil analisis Five Why’s penyebab  material scrap pada  seksi Warehouse Packaging Marsho,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan adanya  pengendalian  dari  hasil-hasil  perbaikan  menggunakan  metode  DMAIC.  Tanpa  adanya  suatu pengendalian  terhadap  hasil-hasil  perbaikan  tersebut,  proses  perbaikan  tidak  akan  mencapai  hasil  yang diharapkan. Upaya pengendalian yang akan dilakukan adalah adanya pengendalian mulai dari pihak PIC Area Warehouse Packaging Marsho  dan  pihak Section Head Warehouse Packaging .  Dengan  adanya  usulan perbaikan  dan  uapaya  pengendalian  yang  akan  dilakukan  kedepannya,  diharapkan  dapat  meminimalisasi permasalahan adanya material scrap pada seksi Warehouse Packaging Marsho PT. SMART Tbk. Surabaya.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  dari  setiap  tahapan  metode  DMAIC,  pada  tahapan define bagian  yang  dapat menimbulkan  terjadinya  material scrap terdapat  pada  bagian  operator Warehouse  Packaging. Pada  tahapan measure ,  penyebab  material scrap yang  harus  diprioritaskan  untuk  diselesaikan  adalah discontinue dan  sisa produksi.  Pada  tahapan analyse ,  nilai  RPN  terbesar  yaitu  pada  penyebab  potensi  kegagalan  operator  malas menempatkan material sesuai dengan ketentuan ( batch tertua). Pada tahapan improve , usulan yang diberikan ditujukan  kepada  pihak  operator, checker ,  PIC  Area Warehouse  Packaging Marsho , dan Section  Head Warehouse Packaging Marsho agar melakukan usulan yang telah diberikan. Sedangkan pada tahapan control , upaya pengendalian harus dilakukan terhadap hasil-hasil perbaikan menggunakan metode DMAIC yang telah diberikan.
Keterbatasan  pada  penelitian  ini  adalah  peneliti  mengasumsikan  bahwa  faktor  penggangu  ( block ) terhadap pemberian nilai pada Severity (S) , Occurrence (O) , dan Detection (D) tidak ada. Sehingga penelitian berikutnya diharapkan mempertimbangkan faktor pengganggu ( block ) terhadap pemberian nilai pada Severity (S) ,  Occurrence (O) , dan Detection (D)  sehingga  hasil  penilaian  ketiga  faktor  tersebut  yang  diperoleh  lebih valid.

## Daftar Pustaka
Adrianto,  W.,  dan Kholil, M. (2015).  Analisis  Penerapan  Lean Production  Process  Untuk  Mengurangi  Lead Time  Process  Perawatan  Engine  (Studi  Kasus  PT.  GMF  Aeroasia). Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri,
Vol. 4, hal. 299-309.
Amperajaya, M. D., dan Daryanto. (2007). Identifikasi Penyebab Cacat Pulley Pada Proses Pengecoran di PT
Himalaya Nabeya Indonesia Dengan Metode FMEA & RCA. Jurnal Inovisi , Vol. 6, hal. 54-69.
Basuki,  M.,  Susanto,  R.,  B.,  dan  Herianto,  H.,  P.  (2015).  Analisis  Risiko  Kegiatan  Bongkar  Muat  Sebagai Komponen Dwelling Time Di Pelabuhan. Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan III, hal. 511- 517.
Breyfogle III, Forrest W. (1999). Implementing Six Sigma : Smarter Solutions Using Statistical Methods, New York : John Wiley & Sons, Inc.
Gultom,  S.,  Sinaga,  T.,  S.,  dan  Sinulingga,  S.  (2013).  Studi  Pengendalian  Mutu  Dengan  Menggunakan Metode Lean Six Sigma Pada PT. XYZ. E-Jurnal Teknik Industri FT USU, Vol. 3, hal. 23-30.
Hanif,  R.,  Y.,  Rukmi,  H.,  S.,  dan  Susanty,  S.  (2015).  Perbaikan  Kualitas  Produk  Keraton  Luxury  Di  PT.  X Dengan  Menggunakan  Metode  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA)  dan  Fault  Tree  Analysis (FTA). Jurnal Teknik Industri Itenas, Vol. 3, hal. 137-147.
Hariastuti,  N.,  L.,  P.  (2015).  Analisis  Pengendalian  Mutu  Produk  Guna  Meminimalisasi  Produk  Cacat.
Seminar Nasional IENACO, hal. 268-275.
Nasution, S., dan Sodikin, R., D. (2018). Perbaikan kualitas proses produksi karton box dengan menggunakan metode DMAIC dan Fuzzy FMEA. Jurnal Sistem Teknik Industri, Vol. 20, hal. 36-47.
Puspitasari, N., B., dan Martanto, A. (2014). Penggunaan FMEA Dalam Mengidentifikasi Resiko Kegagalan Proses  Produksi  Sarung  ATM  (Alat Tenun Mesin)  (Studi Kasus  PT.  Asaputex Jaya Tegal). Jurnal  TI Undip, Vol. 9, hal. 93-98.
Putra,  E.,  S.  (2012).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Mengurangi  Stok  Poy  Downgrade  Menggunakan Metode Six Sigma Dengan Tools FMEA pada PT. MGT. STIKOM
Rusdianto, A., S., Novijanto, N., dan Alihsany, R. (2011). Penerapan Statistical Quality Control (SQC) Pada Pengolahan Kopi Robusta Cara Semi Basah. J Agrotek, Vol. 5, hal. 1-10.
Siregar,  M.,  T.,  dan  Mutiara,  T.  (2019).  Perbaikan  proses  di  dalam  gudang  menggunakan  metode  DMAIC pada PT. Dakota Logistik Indonesia. Jurnal PRAXIS, Vol. 1, hal. 139-151.
Soetjitro, P. (2010). Instrumen Total Quality Management (TQM) Sebagai Pilihan Alat Pengendalian. VALUE ADDED, Vol. 6, hal. 49-60.
Tebae, I., A., Karamoy, H., dan Runtu, T. (2016). Perlakuan Akuntansi Terhadap Sisa Bahan Pada PT. Multi Nabati Sulawesi. Jurnal EMBA, Vol. 4, hal. 1431-1441.
Utami,  I.,  Solikhah,  R.,  dan  Istadi,  I.  (2012).  Sintesa  Katalis  Super  Asam  SO 4 2- /  ZnO  Untuk  Produksi Biodiesel Dari Minyak Kelapa Sawit. Jurnal Teknologi Kimia dan Industri, Vol. 1, hal. 69-78.
Wahyani, W., Chobir, A., dan Rahmanto, D., D. (2010). Penerapan metode six sigma dengan konsep DMAIC sebagai alat pengendali kualitas. Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XII, hal. 1-14.
Wibisono,  Y.,  Y.,  dan  Suteja, T. (2013).  Implementasi  metode  DMAIC  six  sigma  dalam  perbaikan  mutu  di industry  kecil  menengah:  studi  kasus  perbaikan  mutu  produk  spring  adjuster  di  PT.  X. Seminar Nasional IENACO-2013, hal. 1-8.
Yunita,  N.,  dan  Adi,  P.  (2019).  Identifikasi  proses  produksi  komponen  guide  dengan  metode  DMAIC  pada supplier PT. X. Jurnal Titra, Vol. 7, hal. 1-6.