## Pengendalian dan Peningkatan Kualitas Produk Deo Go! Potato Menggunakan Metode Six Sigma di PT. Siantar Top, Tbk.
Luluk Mukarromah, Haryono, dan Diaz Fitra Aksioma Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : haryono@statistika.its.ac.id
Abstrak — Salah  satu  produk  unggulan  PT.  Siantar  Top,  Tbk pada  kategori  biskuit  adalah  Deo  Go!  Potato.  Terdapat  empat karakteristik  kualitas  yang  sangat  penting  untuk  dikendalikan supaya  hasil  produksi  biskuit  sesuai  standar  yang  ditetapkan  di Work  Order (WO)  perusahaan  yaitu  berat,  diameter  horizontal, diameter  vertikal,  dan  ketebalan.  Ukuran  standar  per  5  pcs biskuit untuk berat antara 9,5-10,5 gram, diameter antara 54-56 mm, dan tebal antara 5,5-6,5 mm. Perusahaan mempunyai target hasil  proses  produksi  yang defect sebesar  1%  per  bulan.  Pada proses  produksi  selama  bulan  Februari  sampai  Maret  2017 menghasilkan defect sebesar  5,45%,  sehingga  terdapat gap sebesar  3,45%.  Pendekatan Six  Sigma dapat  digunakan  untuk mengurangi  persentase  cacat  dalam  produksi.  Penerapan Six Sigma diawali  dari  fase define ,  yaitu  membuat goal  statement , diagram SIPOC, dan histogram. Histogram menunjukkan bahwa proses  produksi  menghasilkan  produk  yang  tidak  sesuai spesifikasi.  Pada  fase measure melakukan  pengukuran  dan menghitung jumlah cacat ( defect ) untuk mengetahui nilai DPMO dan  tingkat sigma .  Nilai  tingkat sigma proses  produksi  saat  ini sebesar  3,71 sigma .  Selain  itu,  hasil Gauge  R&R tipe  1 menunjukkan  bahwa  alat  ukur  yang  digunakan  sudah  baik. Sementara  itu,  pada fase analyze menunjukkan bahwa rata-rata proses  tidak  terkendali  secara  statistik.  Jenis defect terbanyak yaitu  tebal  dan  diameter  horizontal  tidak  standar.  Dari  tabel FMEA  diketahui  penyebab  potensial  karena  setting  temperatur oven  tidak  tepat  dan  varian  pemberian  air  saat  proses mixing adonan,  sehingga  diberikan  beberapa  rekomendasi  pada  pihak perusahaan untuk perbaikan proses produksi.
Kata Kunci — Deo Go! Potato , DMAIC, Six Sigma.

## I. PENDAHULUAN
IANTAR Top, Tbk merupakan perusahaan yang menekuni bidang  produksi  makanan  ringan  seperti crackers ,  mie, dan  biskuit.  Konsumen  PT.  Siantar  Top,  Tbk  meliputi berbagai kalangan usia, sehingga perusahaan dihadapkan pada tantangan  yang  cukup  berat  yaitu  semakin  meningkatnya tuntutan  konsumen  terhadap  kualitas  yang  dihasilkan,  juga diperkuat oleh tekanan persaingan dari perusahaan-perusahaan yang menawarkan produk sejenis. Salah satu produk unggulan PT.  Siantar  Top,  Tbk  pada  kategori  biskuit  adalah  Deo  Go! Potato.
Pada  proses  produksi  Deo  Go!  Potato  dijumpai  lebih  dari satu  karakteristik  kualitas  yang  saling  berhubungan  yaitu berat,  diameter  horizontal,  diameter  vertikal,  dan  ketebalan. Pengukuran  empat  karakteristik  kualitas  tersebut  dilakukan oleh  operator  QC  menggunakan  timbangan  digital  dan sketmat. Intruksi di Work Order (WO) untuk standar per 5 pcs
biskuit  yaitu  berat  antara  9,5-10,5  gram,  diameter  horizontal dan  vertikal  yaitu  antara  54-56  mm,  serta  tebal  biskuit  antara 5,5-6,5  mm.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  dari  kegiatan inspeksi  adalah  ditemukannya  hasil  proses  yang  tidak  sesuai standar  ( defect ).  PT.  Siantar  Top,  Tbk  mempunyai  visi  yaitu menjadi  perusahaan  terkemuka  yang  terus  tumbuh  dan berkembang  untuk  memberikan  jaminan  mutu,  sehingga persentase defect harus  dikurangi  menjadi  dibawah  1%  per bulan.
Pengontrolan beberapa karakteristik kualitas secara bersamaan menggunakan peta kendali MEWMA. Sebelumnya [1]  telah  melakukan  penelitian  dengan  menerapkan  diagram kontrol  MEWMA  untuk  memonitor mean proses  produksi  di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur dan didapatkan hasil bahwa mean proses dalam keadaan yang tidak terkendali. Penyebabnya  berasal  dari  faktor  manusia,  mesin,  metode, material, dan lingkungan.
Saat  ini,  metode  peningkatan  kualitas  produk  yang  sedang berkembang    adalah Six  Sigma . Six  Sigma juga  dapat dipandang  sebagai  pengendalian  proses  produksi  yang berfokus  pada  tindakan-tindakan  perbaikan  [2].  Didalam penerapan Six  Sigma terdapat  lima  langkah  yang  disebut DMAIC  yaitu define (merumuskan), analyze (menganalisis), improve (meningkatkan/ memperbaiki), dan control (mengendalikan)  yang  menggabungkan  beberapa  perangkat statistik.  Penelitian  dengan  metode Six  Sigma pernah dilakukan  oleh  [3]  untuk  perbaikan  proses  produksi casing pompa  di  PT.  Zenith  Allmart  Precisindo  yang  menunjukkan nilai  DPMO  sebesar  7.650,81  dan  perusahaan  berada  pada level  3,925 sigma .  Penerapan  metode  ini  diharapkan  dapat mengurangi  jumlah  produk defect yang  dihasilkan dan perusahaan dapat  melakukan peningkatan kualitas produk.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Six Sigma
Six  Sigma merupakan  suatu  level  dari  kinerja  proses  yang sama  dengan  memproduksi  3,4  produk  cacat  dalam  1  juta produk .  Model  umumnya  yaitu Define - Measure - Analyze - Improve - Control (DMAIC) [4].
1) Define
Pada fase define akan mendefinisikan kompleksitas masalah dengan  membuat  pernyataan  tujuan  ( goal  statement )  dari proyek Six  Sigma dan  melalui  histogram,  kemudian menentukan  karakteristik  kualitas  berdasarkan  kebutuhan
S
konsumen ( voice of customer ), serta membuat diagram SIPOC untuk  menggambarkan  informasi  mengenai supplier , input , process, output ,  dan customer yang  terlibat  dalam  proses produksi [5].
2) Measure
Kegiatan  awal  pada  fase measure adalah  mengumpulkan data  karakteristik  kualitas  untuk  menghitung  nilai  DPMO ( Defect  Per  Million  Opportunities ).  Dari  nilai  DPMO dikonversikan ke nilai sigma yang bertujuan  untuk  mengukur kinerja perusahaan saat ini pada tingkat proses produksi  yang kemudian  ditetapkan  sebagai baseline kinerja  pada  awal proyek Six  Sigma [5].  Adapun  persamaan  yang  digunakan untuk menghitung tingkat sigma adalah sebagai berikut [6]: 1.000.000 1,5 1.000.000 DPMO Z      
 
dengan DPMO = DPO 1.000.000
DPO = jumlah produk cacat banyaknya jenis cacat   jumlah unit yang diproduksi  .3)
Apabila  tingkat sigma sebesar  6 sigma berarti  perusahaan hanya  menghasilkan  3,4  produk  cacat  dalam  satu  juta  produk atau 99,99966% produk bebas dari cacat [7].
Selain  itu  perlu  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem pengukuran  ( measurement  system )  yang  digunakan  agar  data hasil  pengukuran  dapat  dinyatakan  valid.  Pada  penelitian  ini, measurement  system berupa  alat  ukur  yang  digunakan  oleh satu  orang  operator  dan  untuk  melakukan  analisisnya  dapat menggunakan Gauge  R&R tipe  1.  Dari Gauge  R&R tipe  1 diperoleh  %  variasi repeatability .  Menurut  [8]  petunjuk penerimaan sistem pengukuran sebagai berikut,  jika % variasi repeatability lebih  besar  dari  30%  maka  sistem  pengukuran tidak  dapat  diterima  dan  harus  dilakukan  perbaikan.  Saat  % variasi repeatability berada  di  antara  10%  sampai  30%  maka sistem  pengukuran  dapat  diterima  dengan  syarat  tertentu, sedangkan  jika  %  variasi repeatability bernilai  kurang  dari 10%  maka  sistem  pengukuran  dapat  diterima.  Untuk menghitung  %  variasi repeatability yaitu  20/ Cg ,  dimana Cg adalah Capability gauge ditunjukkan pada (4).
Cg = 0, 2 6 m Tolerance s  
dimana s m merupakan nilai standar deviasi dari pengukuran. 3) Analyze
Pada  fase  ini  diterapkan  alat  analisis  dalam  bentuk  peta kendali  MEWMA  ( Multivariate  Exponential  Weighted Moving Avarage ) dan grafik berupa pareto chart dan diagram fishbone .  Fase analyze bertujuan  untuk  mengidentifikasi sumber-sumber  dan  akar  penyebab  kecacatan  produk,  serta membuat  prioritas  cacat  yang  memiliki  kontribusi  dominan terhadap menurunnya kualitas produk [5].
Peta  kendali  MEWMA  merupakan  pengembangan  dari proses untuk data univariat EWMA yang didefinisikan sebagai berikut [9].
Z i = λ X i + (1- λ) Z i-1 dimana 0 < λ ≤ 1 dan i =1,2,…, m Keterangan: Z i :  rata-rata  berbobot  dari  semua  rataan  sampel  sebelumnya, dengan Z 0 =0 λ : nilai pembobot, 0 < λ ≤ 1 m :  banyaknya sampel pengamatan yang dilakukan
Titik-titik  pengamatan  yang  diplotkan  pada  peta  kendali MEWMA adalah:
2 1 1 i T i i Z i
T     Z Z
dimana Σ Zi = 2    [1-(1- λ) 2 i ] Σ
dengan Σ Zi merupakan matriks kovarian dari Z i . Peta  kendali  MEWMA  juga robust terhadap  distribusi normal.  Proses  dikatakan  tidak  terkendali  apabila  terdapat nilai T i > H [10], dimana H adalah nilai batas kendali atas. Pada  penelitian  ini  terdapat  4  karakteristik  kualitas.  Salah satu  metode  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  korelasi  antar karakteristik  kualitas  yaitu  dengan  menggunakan  uji Bartlett . Hipotesisnya sebagai berikut. H 0 : Tidak ada korelasi antar karakteristik kualitas H 1 : Ada korelasi antar karakteristik kualitas Statistik uji sebagai berikut [11]:
2 hitung 2 5 ( 1 )ln 6 p m       R Tolak  H 0 jika 2 hitung  > 2 ( 1) , 2 p p    yang  berarti  terdapat hubungan antar karakteristik kualitas.
4) Improve Pada fase improve ditetapkan suatu rencana tindakan untuk melaksanakan  peningkatan  kualitas  dengan  cara  membuat tabel  FMEA  ( Failure  Mode  and  Effect  Analysis ).  Digunakan kriteria keparahan ( severity ), probabilitas kejadian ( occurrence ), dan pendeteksian ( detectability ) untuk mendapatkan nilai Risk Priority Number (RPN). RPN = S O D
Rentang  skor  penilaian  untuk  ketiga  kriteria  adalah 1,2,3,...,10.  Nilai  10  disetiap  kriteria  menunjukkan  penyebab potensial  sering  terjadi,  efek  yang  ditimbulkan  besar,  sulit dideteksi.  Perbaikan  proses  difokuskan  pada  nilai  RPN terbesar  [12].  Pada  fase  ini  juga  diimplementasikan saran/rekomendasi yang diberikan peneliti.
5) Control Pada  fase control dilakukan  pengembangan  rencana pengendalian  dan  memperbarui  rencana  pelatihan  serta membuat usulan perubahan Work Order (WO) perusahaan[4].
B. Proses Produksi Deo Go! Potato
Tahapan  proses  produksi  biskuit  Deo  Go!  Potato ditampilkan pada gambar berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Proses Produksi Biskuit Deo Go! Potato.
Tingkat Sigma = (1) (2) (3)
(5)
(6) (7) (8) (9) (4)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang didapatkan dari bagian quality control (QC) di divisi biskuit PT. Siantar Top, Tbk. Data sekunder yang akan diteliti  merupakan  data  produksi  Go!  Potato  jenis  Deo  pada bulan Februari hingga Maret 2017.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah empat karakteristik  kualitas  biskuit  yaitu  berat  (gr),  diameter horizontal  (mm),  diameter  vertikal,  dan  ketebalan  (mm). Struktur  data  pada  karakteristik  kualitas  dalam  penelitian  ini yaitu sebagai berikut.
Tabel 1. Struktur Data Karakteristik Kualitas Deo Go! Potato Subgrup Variabel Kualitas Pengamatan x 1 x 2 x 3 x 4 1 1 x 111 x 121 x 131 x 141 2 x 112 x 122 x 132 x 142 n x 11 n x 12 n x 13 n x 14 n 2 1 x 211 x 221 x 231 x 241 2 x 212 x 222 x 232 x 242 n x 21 n x 22 n x 23 n x 24 n
m 1 x m 11 x m 21 x m 31 x m 41 2 x m 12 x m 22 x m 32 x m 42
n x m 1 n x m 2 n x m 3 n x m 4 n Keterangan: x 1 : berat; x 2 : diameter horizontal; x 3 : diameter vertikal;  x 4 : ketebalan m : banyaknya subgrup yang diamati ( m = 100) n : Ukuran subgrup ( m = 9)

## C. Diagram Alir Penelitian
Berikut langkah analisis dalam penelitian ini.
Gambar 2. Diagram alir penelitian.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Kualitas Produk Deo Go! Potato
Deskripsi hasil proses produksi Deo Go! Potato pada bulan Februari hingga Maret 2017 yaitu sebagai berikut.
Tabel 2.
Deskripsi Hasil Proses Produksi Deo Go! Potato Karakte- ristik Kualitas Spesifikasi Rata- rata Varians Maks Min Cacat Berat 9,5 - 10,5 gr 10,026 0,0214 10,51 9,03 0,56% Diameter Horizontal 54 - 56 mm 55,685 0,0529 56,43 54,6 2% Diameter Vertikal 54 -56 mm 55,399 0,0559 55,99 54,36 0 Ketebalan 5,5 - 6,5 mm 6,3073 0,0225 6,92 5,20 2,89%
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  semakin mean proses mendekati batas spesifikasi, maka semakin banyak defect yang dihasilkan.  Persentase defect paling  besar  terindikasi  pada karakteristik  ketebalan,  sedangkan  yang  paling  sedikit  pada karakteristik berat. Sementara itu, nilai varians yang diperoleh kecil, artinya data hasil proses produksi semakin seragam atau cenderung mendekati nilai mean .

## B. Analisis Six Sigma
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Six  Sigma dengan metodologi DMAIC.
1) Define
Pada  Bab  Pendahuluan  telah  mendefinisikan  permasalahan yang  terjadi  pada  proses  produksi  dan  menentukan karakteristik kualitas yang berkaitan. Selanjutnya pada bab ini dilakukan pembuatan pernyataan tujuan ( goal statement ) yang disajikan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Goal Statement Proyek Six Sigma
Informasi Penelitian dan Tim Peneliti
Nama Proyek Pengendalian dan Peningkatan Kualitas Produk Deo Go! Potato Menggunakan Metode Six Sigma di PT. Siantar Top, Tbk Lokasi Proyek Divisi Biskuit PT. Siantar Top, Tbk Nama Peneliti Luluk Mukarromah Institusi Peneliti Jurusan Statistika, FMIPA, ITS Inspektor Imron Ashari Pembim bing Drs. Haryono, MSIE dan Diaz Fitra Aksioma, M.Si Proyek Mulai 17 Februari 2017 Proyek Berakhir Juni 2017 Pernyataan Masalah
Selama bulan Februari hingga Maret 2017, hasil proses produksi yang defect adalah sebesar 5,45% atau jika dikonversikan ke dalam level sigma menjadi 3,71 sigma , sehingga terdapat gap sebesar 3,45% dari target maksimal defect yang ditetapkan perusahaan yaitu 1% per bulan.
Pernyataan Tujuan Tujuan proyek ini adalah menghitung tingkat sigma proses produksi biskuit Deo  Go!  Potato  saat  ini,  kemudian  menentukan  faktor-faktor  yang menyebabkan  produk  tidak  sesuai  spesifikasi.  Setelah  itu,  proyek  ini  akan memberikan saran perbaikan proses kepada PT. Siantar Top, Tbk khususnya bagian quality  control divisi  biskuit  untuk  mengurangi defect dalam  proses supaya dibawah target 1%.
Lingkup Proyek:
Lingkup proyek  ini  adalah  karakteristik  kualitas pada  proses  produksi  yang dilakukan pengukuran yaitu berat, diameter, dan ketebalan biskuit.
Kegiatan selanjutnya adalah  membuat diagram SIPOC dari proses produksi Deo  Go! Potato  yang disajikan pada Gambar 2. Selain itu, peneliti juga membuat histogram pada Gambar 3 yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang terjadi pada masing-masing karakteristik kualitas.
Gambar 2. Diagram SIPOC Proses Produksi Biskuit.
Gambar  3.  Histogram  (a)  Berat,  (b)  Diameter  Horizontal,  (c)  Diameter Vertikal,  (d) Ketebalan.
Berdasarkan  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  proses produksi  menghasilkan  produk  yang  tidak  sesuai  spesifikasi ( defect ).
2) Measure
Kegiatan  pada  fase measure yaitu  mengukur  nilai  DPMO untuk mengetahui level sigma saat ini.
Nilai  DPMO  yang  diperoleh  dari  keseluruhan  proses produksi  yaitu  13.611,  artinya  dalam  satu  juta  produk  yang dihasilkan  terdapat  sebanyak  13.611  produk defect .  Apabila nilai  DPMO  ini  dikonversikan  ke  nilai sigma ,  maka didapatkan  bahwa  proses  produksi  Deo  Go!  Potato  berada pada tingkat 3,71 sigma .
Tabel 4. Analisis Sigma Proses Produksi Deo Go! Potato Karakteristik Kualitas Jumlah Unit Pengamatan Jumlah Produk Cacat DPMO Sigma Berat (x 1 ) 900 5 5.556 4,04 Diameter Horizontal (x 2 ) 18 20.000 3,55 Diameter Vertikal (x 3 ) 0 0 0 Ketebalan (x 4 ) 26 28.889 3,40 Jumlah 900 49 13.611 3,71
Keterangan: tiap unit pengamatan terdiri dari 5 pcs biskuit
Pada  fase  ini  juga  dilakukan  pengujian  terhadap kemampuan  alat  ukur  yang  digunakan  dengan  menggunakan Gauge  R&R tipe  1.  Berdasarkan output  Gauge  R&R tipe  1 diperoleh  nilai  persentase  variasi  ( repeatability )  sebagai berikut.
Tabel 5.
Gauge R&R Type 1 Pada Karakteristik Kualitas  Deo Go! Potato Karakteristik Kualitas x 1 x 2 x 3 x 4 %Var ( Repeatability ) 17,57 13,80 14,20 18,01
Nilai %Var ( Repeatability ) dari semua variabel karakteristik kualitas  berada  diantara  10%  dan  30%.  Menurut  AIAG, apabila  nilai  %Var  ( Repeatability )  diantara  10%  dan  30% maka  sistem  pengukuran  yang  digunakan  bisa  diterima ( acceptable )  dengan  syarat  tertentu.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  alat  ukur  yang  digunakan  pada  proses produksi Deo Go! Potato sudah baik.
3) Analyze Kegiatan  pada  fase analyze diawali  dengan  membuat  peta kendali  MEWMA.  Sebelumnya  dilakukan  pengujian  korelasi menggunaka  uji Bartlett .  Berdasarkan  perhitungan  diperoleh nilai sebesar  86,659  dengan p - value sebesar  0,000. Karena  nilai p - value < α (0,05)  maka  H 0 ditolak.  Selain  itu diperoleh  hasil  nilai lebih  besar  dibandingkan  nilai .  Nilai dengan df =6  adalah  12,59.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  antar karakteristik  kualitas  biskuit  Deo  Go!  Potato  yaitu  berat, diameter horizontal, diameter vertikal, dan ketebalan.
Setelah asumsi korelasi pada karakteristik kualitas terpenuhi maka dapat dilakukan pengendalian mean proses dengan peta kendali  MEWMA.  Diketahui  pergeseran  rata-rata  proses produksi  pada  bulan  Februari  hingga  Maret  2017  sebesar 1,71727.  Pembobot  yang  digunakan  pada  peta  kendali MEWMA yaitu antara 0,05 dan 0,1 hingga 0,8 (dengan selisih 0,1) sesuai dengan penelitian  Prabhu &  Runger (1997) dalam [9].  Hasil  pengamatan  dari  9  peta  kendali  MEWMA  dengan pembobot  yang  berbeda-beda  ditampilkan  pada  Tabel  6. Pemilihan pembobot terbaik dengan mencari selisih minimum dari titik pengamatan maksimal dan batas kendali atas ( H ).
Tabel 6. Selisih Titik Pengamatan Maksimal dengan H λ Titik Pengamatan Maksimal H Selisih 0,05 16,72 8,75 7,97 0,1 21,03 10,45 10,58 0,2 20,98 11,77 9,21 0,3 21,50 12,34 9,16 0,4 19,70 12,64 7,06 0,5 18,43 12,81 5,62 0,6 19,30 12,91 6,39 0,7 19,68 12,97 6,71 0,8 19,65 13,01 6,64
Berdasarkan  Tabel  6  nilai  pembobot  yang  optimal  untuk peta  kendali  MEWMA  adalah  0,5  karena  memiliki  selisih yang  paling  kecil  yaitu  5,62.  Hasil  peta  kendali  MEWMA dengan pembobot 0,5 tertera pada Gambar 4.
D ia m e te r H o ri z o n ta l
Gambar 4. Peta Kendali MEWMA dengan pembobot 0,5.
Gambar 5. Pareto Chart Jenis Defect pada Proses Produksi  Deo Go! Potato.
Gambar  6. Diagram Fishbone Penyebab  Tebal  dan  Diameter  Horizontal Biskuit Tidak Standar.
Tabel 7. FMEA untuk Jenis Defect Tebal Tidak Standar
Karak- teristik Kuali- tas Efek Modus Penyebab Potensial Nilai RPN Rekome n-dasi Kegagalan Kegagalan S O D Potensial Potensial Tebal biskuit over/ kurang standar Biskuit terlalu mengem -bang Setting temperatur oven  pada zona  I,  II, III,  dan  IV tidak tepat 7 8 5 280 Pemberi an latihan kepada operator cara mengop erasi- kan oven
Ketebal- an sheet adonan tidak merata Setting mesin roll press continues dan laminator tidak tepat 3 3 3 27
Pemberi an latihan kepada operator cara mengop e- rasikan mesin roll press continue s dan l aminat or Diameter horizon- tal biskuit over/ kurang standar Adonan tidak stabil Proses aging terlalu cepat (kurang dari  20-30 menit)
3 2 3 18 Penggun a-an alat bantu berupa timer Varian pemberian air 4 2 5 40
Membu at intruksi kerja mengen ai pemakai an air sesuai kadar air adonan Diameter tertarik dan melebar Pergantian antara belt conveyor dan net oven 2 2 2 8 Pemberi an latihan kepada operator cara men- setting kecepata n mesin
Hasil  pengontrolan mean proses  menunjukkan  rata-rata proses  produksi  Deo  Go!  Potato  tidak  terkendali  secara statistik.  Sebanyak  7  titik  pengamatan  berada  di  luar  batas kendali  atas  ( H )  yaitu  pengamatan  ke  35,  69,  72,  73,  85,  87, 98,  dan  100.  Subgrup  yang  keluar  batas  kendali  tersebut terjadi  pada  tanggal  22,  27,  28  Februari  dan  1  Maret  2017. Titik-titik  subgrup out  of  control tersebut  harus  dicari penyebabnya terlebih dahulu sebelum melakukan improvement .
Pada fase analyze juga dibuat pareto chart dari jenis defect hasil  proses  produksi  Deo  Go!  Potato  yang  disajikan  pada Gambar 5 berikut.
Gambar 6 menjelaskan penyebab tebal biskuit tidak standar berdasarkan hasil brainstorming dengan kepala bagian quality
control divisi  biskuit  di  PT.  Siantar  Top,  Tbk.  Dari  beberapa penyebab  didapatkan  penyebab  utamanya  adalah  faktor manusia,  yaitu  operatur  yang  kurang  teliti  dalam  mengatur setting temperatur oven.
Sebagian besar defect pada proses produksi disebabkan oleh jenis defect berupa  tebal  biskuit  tidak  standar  yaitu  sebesar 45,7%.  Jenis defect diameter  horizontal  biskuit  tidak  standar merupakan  jenis defect terbanyak  kedua  yaitu  36,7%. Selanjutnya,  perbaikan  proses  lebih  memfokuskan  pada  jenis defect terbanyak    mencapai  80%  yaitu  tebal  dan  diameter horizontal tidak standar untuk dianalisis akar permasalahannya dengan diagram fishbone .
4) Improve
Pada  fase improve dibuat  tabel  FMEA.  Pemberian  skor S , O ,  dan D pada  tabel  FMEA  dilakukan  oleh  kepala  bagian quality control . Dari tabel FMEA diketahui nilai RPN terbesar yang  menjadi  penyebab  potensial  tebal  dan  diameter horizontal  biskuit  tidak  standar  ialah  setting  temperatur  oven pada zona I, II, III, dan IV tidak tepat dan varian pemberian air saat mixing adonan.  Berikut  ini  merupakan  usulan-usulan perbaikan yang diajukan untuk mengurangi jumlah defect pada proses produksi.

## V. KESIMPULAN
Level sigma proses  produksi  biskuit  Deo  Go!  Potato  pada bulan  Februari  hingga  Maret  2017  adalah  3,71 sigma dengan nilai  DPMO  sebesar  13.611.  Tebal  dan  diameter  horizontal tidak standar merupakan jenis defect terbanyak yaitu mencapai 89,8%.  Faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  jenis defect ini  adalah  faktor  manusia  dan  metode.  Saran  yang diberikan  pada  pihak  perusahaan  untuk  perbaikan  proses produksi  adalah  memberikan  pelatihan  kepada  karyawan  cara mengoperasikan  oven,  membuat  intruksi  kerja  terkait pemakaian air pada proses mixing adonan, memberikan latihan cara  mengoperasikan  mesin laminator dan roll  press continues .  Selain  itu,  perlu  digunakannya  alat  bantu  berupa timer pada  proses aging dan  pemberian  latihan  cara mensetting kecepatan mesin conveyor .
Sebaiknya pengukuran karakteristik kualitas dilakukan oleh 2  operator  atau  lebih  sehingga  dapat  dilakukan  pengukuran Gauge Reproducibility . Untuk penelitian selanjutnya disararankan  agar  membuat  penjadwalan  yang  baik  dan memperhatikan  waktu penelitian supaya siklus DMAIC dapat dilakukan secara keseluruhan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis L.M. mengucapkan terima kasih kepada PT. Siantar Top,  Tbk  atas  kesediannya  membantu  penelitian  tentang Six Sigma ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  O.  Hapsari, “ Penerapan  Diagram  Kontrol  MEWMA  dan  MEWMV Pada Proses Produksi Coca-Cola 1,5 L PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur, ” 2009.
[2]  J.  Susetyo,  Winarni,  and  C.  Hartanto, “ Aplikasi  Six  Sigma  DMAIC  dan Kaizen Sebagai Metode Pengendalian dan Perbaikan Kualitas Produk, ” J. Teknol. , vol. 4, pp. 78 – 87, 2011.
[3]  H. P. Rakasiwi, “ Analisis Six Sigma Pada Produk Casing Pompa Sebagai Metode  Perbaikan  Kualitas  (Studi  Kasus:  PT.  Zenith  Allmart Precisindo), ” Surabaya, 2014.
[4]  D.  H.  Stamatis, Six  Sigma  and  Beyond:  Foundations  of  Excellent Performance . Florida: CRC Press, 2001.
[5]  P.  Rumana  and  D.  A.  Desai, “ Review  Paper:  Quality  Improvement through Six Sigma DMAIC Methodology, ” Int. J. Eng. Sci. Res. Technol. , vol. 3, pp. 169 – 175, 2014.
[6]  J. R. Evans and W. M. Lindsay, Pengantar Six Sigma: An Introduction to Six Sigma & Process Improvement . Jakarta: Salemba Empat, 2007.
[7]  S. Hosea and D. Anne, “ Upaya Peningkatan Kualitas A Keramik Murano Pada PT Y Dengan Filosofi Six Sigma, ” J. Titra , vol. 1, pp. 27 – 32, 2013. [8]  Chrysler  Motors,  GM  Company,  and  Ford  Motors  Company,
“ Measurement Systems Analysis Reference Manual, ” USA, 2010.
[9]  D.  C.  Montgomery, Introduction  to  Statistical  Quality  Control ,  7th  ed. John Wiley and Sons, Inc, 2012.
[10] A.  Arinda,  Mustafid,  and  M.  A.  Mukid, “ Penerapan  Diagram  Kontrol Multivariate  Exponentially  Weighted  Moving  Avarage  (MEWMA)  Pada Pengendalian  Karakteristik  Kualitas  Air, ” Gaussian ,  vol.  5,  pp.  31 – 40, 2016.
[11] D.  Morisson, Multivariate  Statistical  Methods .  USA:  The  Wharton School University of Pennsylvania, 2005.
[12] D.  H.  Stamatis, Six  Sigma  and  Beyond:  Design  for  Six  Sigma ,  6th  ed. Florida: : CRC Press, 2002.