## Quality  Control  with  Six  Sigma  Method  to  Minimize  Polyester
Fabric Product Defects at PT Sukuntex
Pengendalian  Kualitas  dengan    Metode  Six  Sigma  untuk Meminimasi Defect Produk Kain Polyester di PT Sukuntex
Laelatul Fitria 1 , Dina Tauhida 1 , Akh Sokhibi 1 1 Departemen Teknik Industri
Universitas  Muria  Kudus,  Jl.  Lkr.  Utara,  Kayuapu  Kulon,  Gondangmanis,  Kec.  Bae,  Kabupaten  Kudus,  Jawa Tengah, 59327 email : laelatulfitria8@gmail.com doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v16i1.6786
Received: 6 th March 2022; Revised: 1 st August 2022; Accepted: 1 st February 2023; Available online: 19 th June 2023; Published regularly: June 2023

## ABSTRACT
PT.  Sukuntex  is  a  textile  industry  that  produces  fabrics,  which  is  polyester  with  a  percentage  of  58%  of  total production. The production system is “make to order”. The quality control division inspects every cloth manually, operator pays attention to the stretch of cloth on the inspection machine. If the defective cloth length is more than 10 meters it will be cut, then the length of the cloth target cannot be reached. The defects number also affects inspection time. To analyze defects in polyester fabric products and PT. Sukuntex can adjust its ability to control product defects, so quality control of polyester is carried out using six sigma method. The six sigma stages are DMAI  (Define-Measure-Analyze-Improve)  to  determine  DPMO  value,  sigma  level,  causes  of  defects,  and suggestions for improvement. Based on pareto diagram, 3 dominant defects were namely thin thick, loose, and dirty oil. DPMO is 49,825.15 meters with sigma value 3.15. The causes of defects analysis using fishbone diagram with human, machine, method, and environmental factors. Efforts to improve sigma value are carried out with FMEA-AHP analysis. The results of FMEA-AHP 1 st rank are improvements for thick-thin and loose defects by tightening supervision of the fabric weaving process. The improve stage is improvement plan with 5W+1H method for each problem.

## Keywords: Pengendalian Kualitas, Six Sigma, DMAI, FMEA, AHP

## ABSTRAK
PT. Sukuntex adalah industri tekstil yang memproduksi kain, salah satunya adalah polyester dengan persentase sebesar 58% dari keseluruhan produksi. Sistem produksinya menggunakan sistem make to order. Divisi quality control menginspeksi setiap kain yang diproduksi secara manual, operator memperhatikan bentangan kain yang berjalan pada mesin inspeksi. Jika panjang kain cacat lebih dari 10 meter maka akan dipotong, sehingga target panjang  kain  menjadi  tidak  tercapai.  Selain  itu,  banyaknya  cacat  juga  berpengaruh  terhadap  waktu  inspeksi operator.  Untuk menganalisis cacat produk kain polyester dan PT. Sukuntex dapat menyesuaikan kemampuannya dalam pengendalian cacat produk, maka dilakukan analisis pengendalian kualitas kain polyester dengan metode six  sigma.  Tahapan  six  sigma  yang  dilakukan  adalah  DMAI  (Define-Measure-Analyze-Improve)  untuk mengetahui nilai DPMO, tingkat sigma perusahaan, penyebab kecacatan, serta usulan perbaikannya. Ditemukan 3 cacat yang dominan berdasarkan diagram pareto, yaitu tebal tipis, renggang, dan kotor oli. DPMO bernilai 49.825,15  meter  dengan  nilai  sigma  3,15.  Kemudian  menganalisis  penyebab  cacat  menggunakan  fishbone diagram dengan faktor manusia, mesin, metode, dan lingkungan. Upaya perbaikan agar nilai sigma dapat terus meningkat  dilakukan  dengan  analisis  FMEA-AHP.  Hasil  dari  FMEA-AHP  ranking  1  adalah  perbaikan  untuk cacat  tebal  tipis  dan  renggang  dengan  memperketat  pengawasan  proses  penenunan  kain.  Tahapan  improve membuat rencana perbaikan menggunakan metode 5W+1H untuk tiap masalah.
Kata Kunci: Quality Control, Six Sigma, DMAI, FMEA, AHP

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan perusahaan  dalam  memenangkan  persaingan pasar, maupun memenuhi kebutuhan konsumen, sekaligus memberikan kepuasan kepada konsumen adalah dengan meningkatkan kualitas produk.  Menurut  Akhirul  dan  Robecca  (2017), kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan produk  yang  berkualitas  dinilai  penting  untuk dapat memegang pangsa pasar Indonesia. Hal ini dikarenakan kepuasan konsumen terhadap suatu barang  dapat  dicapai  apabila  barang  tersebut memiliki kualitas yang baik (Utomo, 2018).
Kualitas  adalah  suatu  aspek  yang menjadi  alasan  suatu  produk  sesuai  dengan keinginan  dan  kebutuhan  konsumen  (Sirine et al. ,  2017).  Peningkatan  kualitas  produk  perlu dilakukan  secara  konsisten  agar  perusahaan dapat  memperoleh  keuntungan  maksimal  dan menekan  jumlah  produk  cacat.  Pada  proses produksi,  cacat  produk  menjadi  satu  hal  yang tidak bisa dihindari (Lestari and Junaidy, 2020). Kemunculan  cacat  pada  proses  produksi  dapat ditekan  dengan  melakukan  pengendalian  pada kualitas  produk  oleh  bagian quality  control perusahaan  (Fithri  dan  Chairunnisa,  2019). Pengendalian  kualitas  berperan  penting  bagi perusahaan  agar  dapat  mempertahankan  serta meningkatkan pangsa pasar yang ada serta dapat menjaga  loyalitas  konsumen  terhadap  produk yang dihasilkan (Prasetyo et al. , 2021).
PT Sukuntex merupakan industri tekstil yang memproduksi kain greige , kain rayon, kain katun,  dan  kain polyester dengan  sistem produksi make  to  order .  Selama  periode  bulan Mei  hingga  Oktober  Tahun  2021,  kain  yang banyak  dipesan  oleh  pelanggan  adalah  kain polyester dengan  persentase  sebesar  58%  dari total  pemesanan  keseluruhan  kain.  Kain polyester ini  dijual  kepada  konsumen  tanpa melalui  proses finishing ,  yaitu  tanpa  adanya penambahan zat kimia untuk memperkuat kain. Produk kain polyester ini perlu diinspeksi untuk memastikan  kualitas  kain  sampai  ke  tangan konsumen untuk menjaga kepercayaan konsumen terhadap produk PT. Sukuntex.
Proses  pengecekan/  inspeksi  kain dilakukan  oleh  operator  pada  divisi quality control secara semi otomatis, yaitu mesin hanya digunakan  untuk  membentangkan  kain  yang akan diinspeksi, sedangkan manusia memperhatikan  bentangan  kain  yang  berjalan pada  mesin  inspeksi  dan  menghilangkan  cacat
pada  kain.  Jika  cacat  yang  terjadi  sulit dihilangkan  dan  terjadi  sepanjang  ≥10  meter, maka  kain  akan  dipotong  pada  bagian  cacat tersebut.  Tidak  hanya  berpengaruh  kepada konsumen, banyaknya cacat yang terjadi ini juga berpengaruh  terhadap  waktu  inspeksi  operator. Operator hanya mampu memeriksa 5 gulungan dalam 1 shift , dimana panjang setiap 1 gulungan adalah  ±300  meter.  Dalam  keadaan  kain  yang sedikit  cacat,  operator  mampu  menginspeksi  7 gulungan kain dalam 1 shift .
Terdapat  5  jenis  kecacatan  yang diinspeksi  pada  divisi quality  control ,  yaitu renggang,  fronbok,  kotor  oli,  tidak  nganyam, dan tebal tipis. Dari kelima jenis cacat tersebut, cacat kain akibat tebal tipis, renggang, dan kotor oli memiliki jumlah paling tinggi di antara cacat yang  lain.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar  1,  yaitu  cacat  tebal  tipis  memiliki jumlah  terbanyak  mencapai  106.941  meter, cacat renggang 8.826 meter, dan cacat kotor oli 6.911  meter.  Ketiga  jenis  cacat  tersebut memiliki selisih yang signifikan jika dibandingkan  dengan  dua  jenis  cacat  lainnya. Sehingga diperlukan analisis lebih lanjut untuk mengetahui  penyebab  cacat  hingga  pemecahan masalahnya.
Gambar 1. Diagram Rekapitulasi Kecacatan Kain Polyester Bulan Mei 2021 – Oktober 2021
Menurut Mahardwijantoro (2017), Statistical  Processing  Control (SPC), Total Quality  Management (TQM)  serta  Six  Sigma merupakan metode yang biasa digunakan untuk mencari  penyebab  serta  upaya  dari  penyebab cacat  produk.  Six  sigma  merupakan  salah  satu metode  pengendalian  proses  produksi  yang berfokus terhadap pelanggan dengan memperhatikan  kemampuan  proses  perusahaan (Lestari and Purwatmini, 2021). Menurut Amrin dan Yuliawati (2021), six sigma adalah metode yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  cacat produk karena kesalahan dalam proses produksi.
Manfaat  yang  diberikan  dari  metode six  sigma telah terbukti dapat mengurangi biaya, meningkatkan produktivitas, memperluas pangsa  pasar,  mengurangi  kecacatan,  serta meningkatkan proses puroduksi atau jasa (Sirine et  al.,  2017).  Dalam  penerapannya, six  sigma memiliki  5  (lima)  langkah  untuk  memperbaiki kinerja  bisnis  yaitu Define,  Measure,  Analyze, Improve ,  dan Control (DMAIC)  (Fithri  dan Chairunnisa , 2019).
Penelitian  menggunakan  metode  six sigma  pernah  dilakukan  oleh  Fithri  dan Chairunnisa  (2019),  untuk  mengidentifikasi cacat  pada  kain    mentah  PT  Unitex  Tbk menggunakan metode six sigma dengan tahapan DMAI  serta  tools  peta  kendali,  diagram  sebab akibat  dan  FMEA  ( Failure  Mode  Effect  and Analysis ).  Hasilnya  ditemukan  adanya  defect pada  kain  greige  yang  dikelompokkan menjadi cacat  grade  A  dan  grade  C  dan  diperoleh  nilai DPMO  ( Defect  per  Million  Opportunities ) sebesar 181,67 dengan nilai level sigma sebesar 5,07.  Berdasarkan  metode  FMEA  diperoleh penyebab cacat dengan nilai RPN tertinggi yaitu pada proses penganyaman kain.
Metode six sigma sering diintegrasikan dengan metode FMEA ( Failure Mode Effect and Analyze )  untuk  mengetahui  akar  penyebab permasalahan dan mengetahui prioritas pengendalian. Menurut Muhyidin et al. (2016), metode  six  sigma  yang  diintegrasikan  dengan FMEA  saja  memiliki  kelemahan  karena  hasil dari  nilai  RPN  sering  kali  memperoleh  hasil yang  sama,  namun  kenyataannya  setiap  faktor tersebut merepresentasikan risiko yang berbeda dan  bobot  yang  berbeda.  Hal  tersebut  dapat diatasi dengan pembobotan faktor kriteria pada metode FMEA dengan metode AHP.
Edomura (2020) mengaplikasikan metode  Seven  tools,  FMEA  dan  AHP.  Hasil penelitian  tersebut  diperoleh  cacat  yang dominan dengan diagram pareto terdapat 3 jenis produk,  kemudian  dilakukan  analisis  penyebab masalah dengan metode FMEA dan pembobotan hasil  penilaian  faktor  kriteria  FMEA  dengan AHP, diperoleh hasil bahwa terdapat perbedaan prioritas  perbaikan  berdasarkan  nilai  RPN sebelum pembobotan dan sesudah pembobotan.
Metode  Six  Sigma  dengan  tahapan DMAI ( Define, Measure, Analyze, dan Improve ) dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas produk  pada  PT.  Sukuntex.  Terkait  perbaikan kualitas  yang  dilakukan  Edomura  (2020)  di
pengecoran logam menggunakan metode seven tools dilanjutkan dengan FMEA-AHP dan Fithri dan Chairunnisa (2019) yang meneliti pada cacat kain dengan penyelesaian six sigma dan FMEA. Maka, metode six sigma dapat digunakan untuk menganalisis  cacat  produk  kain polyester agar kecacatan  produk  dapat  berkurang  secara signifikan dan PT. Sukuntex dapat menyesuaikan kemampuannya dalam pengendalian cacat produk. Kemudian
Muhyidin et  al. (2016)  mengkombinasikan metode FMEA-AHP, dimana FMEA menganalisis ranking penyebab cacat, kemudian memprioritaskan  perbaikan  berdasarkan  bobot dengan  AHP  pada  produk  sandal.  Sehingga dengan  adanya  prioritas  perbaikan,  PT. Sukuntex  dapat  melakukan  perbaikan  secara bertahap berdasarkan prioritas terpenting dengan objek produk kain.

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode  six  sigma  dengan tahapan  DMAI  ( Define,  Measure,  Analyze, Improve ).  Data  yang  digunakan  adalah  data jumlah kecacatan kain dan jumlah produksi kain selama periode bulan Mei 2021 – Oktober 2021.
a) Define , menggambarkan lingkup penelitian dan  tempat  berlangsungnya  penelitian dengan  diagram  SIPOC  yang  terdiri  dari  5 elemen yaitu supplier, input, process, output dan custome r (Gasperz, 2007).
Mengidentifikasi  jenis  cacat  yang  paling dominan dan berpengaruh pada produk kain polyester menggunakan  diagram  pareto.
Kemudian mengambil 3 kecacatan tertinggi dari  diagram  pareto  untuk  menyempitkan lingkup  penelitian  dan  sebagai  dasar  dari Critical to Quality (CTQ).
b) Measure , menghitung nilai DPMO menggunakan persamaan 1.
DPMO = DPO×1.000.000 ( 1 ) Keterangan :
• DPMO : Defect Per Million Opportunities
• DPO : Defect Per Opportunities
(DPO= 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑚𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖×𝐶𝑇𝑄 )
Dilanjutkan  dengan  mencari  level  sigma perusahaan menggunakan persamaan 2. 𝒍𝒆𝒗𝒆𝒍 𝒔𝒊𝒈𝒎𝒂 =
𝑵𝒐𝒓𝒎𝒔𝒊𝒏𝒗  ( 𝟏.𝟎𝟎𝟎.𝟎𝟎𝟎 −𝑫𝑷𝑴𝑶 𝟏.𝟎𝟎𝟎.𝟎𝟎𝟎 ) + 𝟏, 𝟓 ( 2 )
e-ISSN 2686-2352
c) Analyze ,  pada  tahap  ini  dilakukan  analisis terkait  penyebab  cacat  pada  kain polyester dengan membuat fishbone diagram,
menggunakan metode FMEA untuk menentukan nilai RPN, melakukan pembobotan  faktor  kriteria  FMEA  dengan AHP,  menghitung  bobot  faktor  kriteria FMEA  yang  dikalikan  dengan  bobot prioritas  AHP,  yaitu  dengan  mengalikan nilai RPN konvensional dengan bobot AHP yang diperoleh dengan persamaan 3: RPN = (S x Ws) + (O x Wo) + (D x W D )          ( 3 ) Ket :
• S : Nilai Severity FMEA
• Ws  :  Nilai Severity setelah  dikaliakn bobot AHP
• O : Nilai Occurance FMEA
• Wo  :  Nilai Occurance setelah  dikalikan bobot AHP
• D : Nilai Detection FMEA
• W D :  Nilai Detection setelah  dikaliakn bobot AHP
d) Improve ,  pada  tahap  ini  melakukan perencanaan usulan perbaikan untuk mencegah  terjadinya  cacat  serta  agar mendapatkan  hasil  perbaikan  yang  sesuai dan  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan (Manan et al., 2018). Tools yang digunakan pada  tahapan  ini  menjabarkan  rencana upaya perbaikan berdasarkan urutan prioritas dari nilai RPN
FMEA konvensional  yang  telah  dikalikan  dengan
AHP  (FMEA-AHP)  menggunakan  metode 5W+1H,  yaitu  pertanyaan  yang  menjawab tentang apa, kapan, dimana, siapa, mengapa, dan bagaimana perbaikan tersebut dilakukan.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Define

## 3.1.1  Diagram SIPOC
Diagram SIPOC merupakan urutan informasi  proses  dalam  suatu  perusahaan  yang terdiri dari supplier, input, process, output , dan customer .  Diagram  SIPOC  Pada  penelitian  ini difokuskan  pada  hasil  inspeksi  gulungan  kain oleh divisi quality control yang dikirim langsung kepada customer . Diagram SIPOC dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Diagram SIPOC
Diagram SIPOC pada Gambar 2 menunjukkan  bahwa supplier untuk  proses inspeksi kain ini berasal dari Divisi Penenunan ( Weaving ) yang berupa gulungan kain polyester sebagai input dalam proses inspeksi. Gulungan kain  selanjutnya  diproses  pada  divisi quality control oleh  operator  dengan  sistem  semi otomatis. Output yang dihasilkan dari proses ini adalah produk kain yang sudah berkualitas dan siap  kirim  ke  konsumen  tanpa  melalui  proses finishing kain.

## 3.1.2  Diagram Pareto
Diagram  pareto  digunakan  sebagai tools untuk  melihat  tingkat  cacat  yang  terjadi berdasarkan jenisnya, dari kelima jenis tersebut maka  3  cacat  paling  dominan  dianalisis  pada tahap  selanjutnya.  Diagram  pareto  untuk  jenis cacat kain polyester dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Pareto
Pada gambar 3 terlihat bahwa ada 3 jenis cacat  yang  dominan  terjadi  yaitu  tebal  tipis, renggang,  dan  kotor  oli.  Urutan  cacat  yang paling  tinggi  adalah  tebal  tipis  dengan  jumlah cacat  yang  terjadi  106.941  meter  dengan persentase  86%  dari  jumlah  cacat,  kemudian cacat renggang dengan jumlah cacat yang terjadi 8.826 meter atau sebesar 7% dari jumlah cacat, dan  cacat  kotor  oli  dengan  jumlah  cacat  6.911 meter dengan persentase 6% dari jumlah cacat.

## 3.1.3  Critical To Quality
Berdasarkan diagram pareto pada Gambar 3,    dipilih  3  cacat tertinggi  sebagai Critical  To
Quality (CTQ)  yaitu  tebal  tipis,  renggang,  dan kotor  oli.  Informasi  mengenai  cacat  tersebut akan dijelaskan pada Tabel 1. agar lebih mudah dipahami.
Tabel 1 . Critical To Quality No Jenis Cacat Penjelasan 1 Tebal Tipis Tebal pakan yang ditenun berbeda dengan kondisi dibawahnya (variasi tebal pakan). Sehingga bagian pada kain terlihat benang yang rapat dan jarang. 2 Renggang Pakan tidak teranyam dengan sempurna sehingga ada bagian yang kosong pada kain. 3 Kotor Oli Noda oli pada kain yang berasal dari aktivitas
penenunan.

## 3.2  Measure
Menghitung  nilai  DPMO  dan  Nilai  sigma dari  3  CTQ  sebelumnya  dengan  persamaan  1 dan  2.  Hasil  total  DPMO  dari  3  CTQ  adalah 49.825,42 meter kecacatan yang terjadi dalam 1 juta output kain polyester . Apabila dikonversikan  ke  dalam  nilai  sigma maka  nilai sigmanya adalah 3,15 yang berarti nilai tersebut sudah  cukup  untuk  perusahaan  di  Indonesia. Tetapi,  perlu  dilakukan  upaya  perbaikan  lagi agar kecacatan yang terjadi dapat diminimalkan hingga  ke zero  defect dan  nilai sigma dapat ditingkatkan. Tabel 2. Perhitungan DPMO dan Nilai Sigma Kain Polyester Bulan Jumlah Cacat Jumlah Produksi CTQ DPO DPMO Nilai Sigma Mei 18.168 101.055,95 3 0,0599 59.927,20 3,06 Juni 5.451 44.113,05 3 0,0411 41.189,63 3,24 Juli 24.645 157.535,70 3 0,0521 52.146,91 3,12 Agustus 13.070 100.734,20 3 0,0432 43.249,13 3,21 September 30.199 224.569,95 3 0,0448 44.824,93 3,20 Oktober 31.145 192.710,10 3 0,0538 53.871,94 3,11 Total 122.678 820.718,95 3 0,049825 49.825,42 3,15

## 3.3   Analyze
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  dengan fishbone diagram dan FMEA untuk mengetahui faktor  sebab  dan  akibat  dari  kecacatan  kain polyester yang  dapat  mempengaruhi  proses produksi. Selanjutnya kriteria faktor dari FMEA diberikan  bobot  dengan  metode  AHP  untuk menentukan prioritas perbaikan.
3.3.1 Fishbone Diagram
Fishbone diagram  digunakan  untuk menganalisis  faktor  penyebab  sebelum  analisis lebih  rinci  dengan  metode Failure  Mode  and Effect  Analysis (FMEA). Fishbone diagram yang dianalisis diperoleh dari 3 CTQ pada tahap sebelumnya  (tabel  1.)  berdasarkan  hasil pengamatan  serta  wawancara  terhadap  kepala Divisi  QC  PT.Sukuntex.  Pada  gambar  4  dan  5 yang merupakan hasil Fishbone Diagram dapat diketahui faktor penyebab dari cacat tebal tipis, renggang, dan kotor oli adalah manusia, mesin, metode, dan lingkungan.
Berdasarkan Gambar 4. penyebab terjadinya  cacat  tebal  tipis  dan  renggang dikarenakan  faktor  yang  sama  yaitu  faktor manusia,  mesin,  metode,  dan  lingkungan. Namun,  terdapat  sedikit  perbedaan  pada  faktor metode dan mesin yang dijelaskan secara lebih rinci sebagai berikut:
1. Manusia Pada  faktor  manusia  disebabkan  karena operator  kurang  teliti  pada  saat  bekerja. Sehingga  operator  tidak  mengetahui  bahwa benang  pakan  telah  habis.  Hal  ini  dikarenakan operator  kurang  berkonsentrasi  saat  bekerja yang diakibatkan dari faktor kelelahan operator selama bekerja.
2. Mesin
Mesin  mengalami  kerusakan.  Kerusakan pada mesin yang dimaksud adalah:
• Alat  penarik  gun  (pembuka  kain  lusi)  yang tidak  dapat  membuka  sempurna  sehingga terdapat bagian yang kosong karena benang pakan tidak merapat ke benang sebelumnya.
• Alat  penggerak  pada  bagian  pengetek  tidak bekerja  maksimal  sehingga  anyaman  tidak rapat dengan sempurna.
• Poros  mesin filler (peraba  benang  pakan) yang  terletak  di  dalam  teropong  (alat pembawa  palet  benang  pakan  saat  proses penganyaman) kurang berfungsi dengan baik dan mengalami kerusakan.
Kerusakan  tersebut  dapat  diakibatkan oleh  umur  mesin  yang  sudah  tua.  Selain  itu, kerusakan  mesin  dapat  disebabkan  karena maintenance yang belum maksimal, Faktor lain yang  mengakibatkan  mesin  rusak  datang  dari operator  yang  belum  bisa  mengoperasikan mesin  tenun  sesuai  ketentuan,  terlebih  untuk karyawan baru.
3. Metode
Penyebab  yang  berbeda  antara  tebal  tipis dan renggang adalah:
• Pada tebal tipis  terjadi  penumpukan  benang pakan pada kain sehingga pada kain terlihat ada bagian yang tebal. Selain itu juga adanya benang  pakan  yang  berdempetan  yang membuat kain terlihat lebih tebal.
• Sedangkan  pada  renggang  terdapat  benang pakan  yang  terambil  saat  proses  penenunan sehingga  terdapat  bagian  yang  kosong. Selain itu, adanya teropong yang membawa palet  pakan  kosong,  sedangkan  teropong tersebut  tetap  bergerak,  sehingga  tidak  ada benang pakan yang teranyam.
Penyebab  lainnya  adalah  kesalahan  setting pada  mesin.  Hal  ini  bisa  disebabkan  operator tidak mengecek kembali settingan mesinnya.
4. Lingkungan Sirkulasi  udara  pada  gedung  penenunan yang  buruk  karena  tidak  adanya  pendingin
ruangan  pada  ruangan  tersebut.  Pencahayaan yang  kurang  karena  cahaya  lampu  yang digunakan  kurang  terang  dan  tembok  yang berwarna abu-abu. Serta suara yang bising pada proses penenunan yang mengakibatkan karyawan tidak bisa berkonsentrasi.
Berdasarkan Gambar 5. penyebab terjadinya  cacat  kotor  oli  dikarenakan  faktor manusia, mesin, metode, dan lingkungan.
1. Manusia Operator tidak berhati-hati saat meneteskan oli  pada  mesin  karena  operator  terburu-buru untuk menyelesaikan target kain.
2. Mesin Oli  tumpah/menetes  pada  kain  yang disebabkan  oleh  operator  yang  meneteskan  oli terlalu  banyak  pada  mesin.  Mesin  ditetesi  oli untuk  mencegah  terjadinya  kerusakan  karena intensitas penggunaan mesin yang tinggi.
3. Metode Operator  tidak  melakukan  pengecekan keadaan  kain  saat  penganyaman  berlangsung. Fokus  operator  pada  saat  penenunan  adalah untuk  mengamati  benang  pakan  saja,  karena benang pakan yang cepat habis dan harus segera diganti.  Sehingga  operator  tidak  menyadari kondisi kain yang terkena oli saat ditenun.
4. Lingkungan Pada faktor lingkungan, yang menyebabkan terjadinya  kecacatan  adalah  pencahayaan  yang kurang  sehingga  mengakibatkan  operator  sulit mengamati  kondisi  kain  yang  sedang  ditenun. Selain itu  juga  diakibatkan  oleh  keadaan  lantai produksi  yang  kotor  karena  oli  menetes  pada lantai, sehingga gulungan kain dari mesin tenun yang  diletakkan  di  lantai  dapat  terkena  tetesan oli pada lantai.
Gambar 4 . Fishbone Diagram Tebal Tipis dan Renggang
3.3.2  Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)-Analytical Hierarchi Process (AHP) Berdasarkan fishbone diagram, selanjutnya dilakukan analisis penyebab dengan
FMEA. Pada tabel 3.
Gambar 5. Fishbone Diagram Kotor Oli
Tabel 3 . Hasil FMEA Nama Proses Moda Kegagalan Potensial Efek
Kegagalan S Penyebab Kegagagalan O Pengendalian/ Pendeteksian D RPN Ranking Penenunan Benang pakan mengalami penumpukan dan berdempetan
Tebal tipis 4 Benang pakan dan benang lusi tidak dianyam dengan sempurna oleh mesin tenun.
7 Pengawasan terhadap operator semakin diperketat 4 112
1 Anyaman pada benang pakan kurang tepat dan rapat dengan anyaman sebelumnya.
Tebal tipis dan renggang 4 Operator salah mensetting mesin saat menghidupkan kembali 4 Pengawasan terhadap operator semakin diperketat
3 48 6 Operator kurang teliti dalam melihat
kondisi kain saat dianyam 4
Kondisi lingkungan yang bising, kurang pencahayaan dan sirkulasi udara buruk 4 Menambahkan lampu pada proses penenunan dan menambahkan emiter dalam ruang penenunan untuk menjaga suhu ruangan
4 64 4 Teropong pembawa benang pakan kosong dan
tetap bekerja Renggang 3 Operator tidak teliti dalam mengoperasikan mesin 7 Melakukan pengawasan pada proses penenunan
4 84 2 Penarik gun (pembuka lusi)
teropong dan pengetek tidak berkerja maksimal Tebal tipis dan renggang 4 Mesin mengalami kerusakan.
7 Teknisi melakukan pengecekan pada saat mesin tenun mengalami kerusakan 3 84
2
Kain pada mesin tenun terkena oli. Kotor Oli 3 Saat meneteskan oli ke mesin, oli juga menetes pada kain. 5 Membersihkan oli pada mesin 4 60 5 Kesalahan saat meneteskan oli pada mesin 3 Operator tidak berhati-hati 4 Membersihkan oli pada mesin 3 36 7
Gulungan kain terkena oli saat ditaruh di lantai produksi
3 Oli menetes pada lantai produksi yang dijadikan sebagai tempat menaruh gulungan
kain 2 Membersihkan lantai produksi secara rutin 2 12 8
Kotor oli yang lolos saat proses penenunan
3 Pencahayaan kurang baik
5 Saat cacat terlihat, diberi tanda pada kain yang terkena oli parah 5 75 3 Mesin rusak dan ditambahkan oli. 3
Intensitas pemakaian mesin yang tinggi.
4 Adanya teknisi pada lantai produksi proses penenunan.
3 36 7
e-ISSN 2686-2352
Dari hasil FMEA terdapat nilai RPN yang sama,  sehingga  dilakukan  pembobotan  nilai AHP  untuk  mengetahui  ranking  prioritas perbaikan dengan tahapan berikut:
1. Mencari  bobot  perbandingan  berpasangan pasa masing-masing kriteria. Bobot perbandingan berpasangan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Berpasangan Severity  Occurrence Detection Severity 1 3 4 Occurance 0,33 1 3 Detection 0,25 0,33 1 Jumlah 1,58 4,33 8 2. Setelah menghitung
perbandingan berpasangan, dilanjutkan
dengan menghitung priority  weight dengan  cara menjumlahkan tiap barisnya dibagi dengan 3 (jumlah  faktor),  seperti  yang  terlihat  pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Perhitungan Priority Weight
Severity Occurrence Detection Prioritas Severity 0,6316 0,6923 0,5000 0,6080 Occurance 0,2105 0,2308 0,3750 0,2721 Detection 0,1579 0,0769 0,1250 0,1199 Jumlah 1 1 1 1
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung konsistensi  rasio  untuk  mengetahui  konsistensi dan kebenaran dari data.
• 𝜆 max = 3,1318+3,0672+3,0234 3 = 3,0741 • 𝐶𝐼 = 3,0741−3
3−1 = 0,0371
• 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0371
0,58 = 0,06
Diperoleh  hasil  nilai  konsistensi  rasio adalah  0,06  dimana  nilai  tersebut  kurang  dari 0,1, maka perbandingan yang dilakukan bersifat konsisten.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai RPN  baru  dengan  mengalikan  nilai  RPN konvensional  dengan  hasil  pembobotan  AHP menggunakan persamaan 3.
Pada RPN FMEA, terdapat hasil perkalian antar kriteria dengan nilai yang sama, yaitu pada penyebab nomor 4 dan 5 dengan RPN 84 serta penyebab  nomor  7  dan  10  dengan  RPN  36. Sedangkan  pada  hasil  RPN  FMEA-AHP  tidak ada  nilai  RPN  yang  sama,  hal  ini  dibuktikan dengan  hasil  RPN  FMEA  yang  semula  sama hasilnya  menjadi  berbeda  prioritas  nya  pada hasil  perhitungan  RPN  FMEA-AHP.  Hasil perhitungan nilai RPN dengan bobot AHP dapat dilihat pada Tabel 6.

## 3.4 Improve
Tahapan improve merupakan tahap untuk mengatasi  masalah  dengan  melakukan  rencana suatu  perbaikan  untuk  mencegah  penyebab kecacatan  yang  terjadi  terulang  kembali. Rencana  perbaikan  ini  disusun  berdasarkan urutan prioritas dari nilai metode FMEA-AHP di tahap sebelumnya dengan menggunakan metode 5W+1H yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Perhitungan RPN FMEA dengan bobot AHP
No Penyebab Kegagagalan S O
D RPN Konvensional RPN dengan bobot AHP
Ranking WS = 0.6080 WO = 0.2721 WD = 0.1199 1 Benang pakan dan benang lusi tidak dianyam dengan sempurna oleh mesin tenun. 4 7 4 112 4,82 1
2 Operator salah mensetting mesin saat menghidupkan kembali 4 4 3 48 3,88 5 3 Kondisi lingkungan yang bising, kurang pencahayaan, dan sirkulasi udara yang buruk 4 4 4 64 4,00 4 4 Operator tidak teliti saat mengoperasikan mesin 3 7 4 84 4,21 3 5 Mesin mengalami kerusakan. 4 7 3 84 4,70 2
6 Saat meneteskan oli ke mesin, oli juga menetes pada kain. 3 5 4 60
3,66 7 7 Operator tidak berhati-hati 3 3 4 36 3,12 9
8 Oli menetes pada lantai produksi yang dijadikan sebagai tempat menaruh gulungan kain
3 2 2 12 2,61 10 9 Pencahayaan kurang baik 3 5 5 75
3,78 6
10 Intensitas pemakaian mesin yang tinggi. 3 4 3 36 3,27 8
Tabel 7 . Usulan rencana Perbaikan dengan Metode 5W+1H No What Where When Who Why How 1 Benang pakan dan benang lusi tidak dianyam dengan sempurna oleh mesin tenun. Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar tebal tipis kain sama dan  operator lebih memperhatikan hasil visual kain yang ditenun. a. Memperketat pengawasan terhadap proses penenunan kain agar tidak ada kegagalan yang lolos dalam proses penenunan. b. Meningkatkan konsentrasi operator dengan menciptakan suasana produksi yang nyaman. 2 Mesin mengalami kerusakan
Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar kain dapat teranyam dengan baik tanpa adanya mesin mati dan penyettingan mesin ulang. a. Melakukan maintenance mesin dengan jadwal yang rutin
b. Mengganti bagian mesin yang rusak. c. Mengganti mesin yang sudah tua dengan mesin baru. 3 Operator tidak teliti saat menjalankan mesin Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD agar operator berkonsentrasi dan benang lusi tidak mudah putus karena pengaruh suhu. a. Meningkatkan konsentrasi operator dengan menciptakan suasana produksi yang nyaman. b. Melakukan briefing dan senam sebelum bekerja. 4 Kondisi lingkungan yang bising, kurang pencahayaan, dan kurang pencahayaan
Proses Penenunan Sejak Mei
2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar pendengaran operator tetap terjaga baik, mnambah konsentrasi operator pada proses penenunan, dan menambah fokus penglihatan operator terhadap kain. a. Memberikan pelindung telinga bagi operator.
b. Mengecat warna dinding dengan warna putih.
c. Mengganti lampu dengan lampu LED.
d. Memberikan kipas pada tempat produksi.
e. Menambahkan ventilasi udara pada ruang produksi. 5 Operator salah mensetting mesin saat menghidupkan kembali mesin. Proses
Penenunan Sejak Mei
2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar tidak terjadi renggang dan tebal tipis pada kain a. Mengkhususkan mesin untuk proses penenunan kain polyester . b. Memberikan SOP mengenai cara penggunaan dan setting mesin untuk kain polyester . 6 Pencahayaan kurang baik Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar operator menjadi lebih teliti dan dapat meminimalisir cacat pada saat proses penenunan. a. Mengecat warna dinding dengan warna putih. b. Mengganti dengan lampu LED 7 Saat meneteskan oli ke mesin oli juga menetes pada kain, Proses
Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar oli tidak menetes pada kain. a. Teknisi dan operator meneteskan oli dengan hati-hati b. Oli diteteskan pada saat belum ada kain di mesin tenun. 8 Intensitas pemakaian mesin yang tinggi Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar mesin tidak cepat rusak a. Mematikan mesin pada saat operator istirahat. b. Melakukan maintenance mesin dengan baik dan terjadwal 9 Operator tidak berhati-hati Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar karyawan menjadi fokus dan tidak berbuat kesalahan yang dapat menghambat proses produksi a. Melakukan pengawasan yang ketat terhadap operator.
b. Memberikan briefing dan ice breaking /senam untuk operator sebelum bekerja.
10 Oli menetes pada lantai produksi yang dijadikan sebagai tempat meletakkan gulungan kain Proses Penenunan Sejak Mei 2021 Kapel Produksi, Operator, HRD Agar tetesan oli pada lantai dapat langsung diketahui dan dibersihkan a. Membersihkan lantai produksi setelah selesai bekerja.
b. Meletakkan gulungan kain yang sudah selesai di tenun pada tempat khusus yang bersih dan aman

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  terdapat  3  jenis  kecacatan  yang paling tinggi terjadi yaitu tebal tipis, renggang, dan  kotor  oli.  Kemungkinan  terjadinya  cacat berdasarkan nilai DPMO yang diperoleh adalah 49.825,15  meter.  Nilai  Sigma  atau  kapabilitas proses yang diperoleh adalah 3,15. Nilai sigma tersebut menunjukkan bahwa perusahaan berada pada rata-rata industri Indonesia.
Faktor  penyebab  dari  tebal  tipis  dan renggang  adalah  manusia  yang  kurang  teliti akibat kelelahan dan tidak berkonsentrasi, mesin yang  mengalami  kerusakan,  metode  yang digunakan untuk melakukan setting mesin salah serta  benang  lusi  dan  benang  pakan  tidak  bisa menganyam  sempurna,  dan  lingkungan  yang bising, kurang pencahayaan serta sirkulasi udara yang kurang baik. Sedangkan, faktor penyebab dari kotor oli adalah manusia yang kurang teliti akibat tidak berhati-hati, metode saat penganyaman  yang  tidak  diperhatikan,  mesin yang  terlalu  sering  dipakai  dan  oli  pada  mesin yang  tumpah,  lingkungan  pencahayaan  kurang serta  lantai  produksi  yang  kotor  akibat  tetesan oli pada lantai.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  RPN- AHP, selanjutnya dilakukan perencanaan upaya perbaikan  dengan  metode  5W+1H.  Prioritas rencana  perbaikan  untuk  cacat  tebal  tipis  dan renggang adalah dengan memperketat pengawasan  terhadap  proses  penenunan  kain. Sedangkan  pada  cacat  oli  dapat  dilakukan prioritas  rencana  perbaikan  dengan  melakukan pengawasan ketat pada operator dan meneteskan oli ketika belum ada kain di mesin tenun.

## DAFTAR PUSTAKA

## Akhirul, R. T. and Robecca, J. (2017) ‘Usulan
Penerapan  Metode  Lean  Six  Sigma Untuk Meminimasi Jumlah Cacat Pada Produk  Kain  Cotton  Di  PT  .  Mulia Lestari', (70), p. 2.
Amrin,  F.  A.  and  Yuliawati,  E.  (2021) ‘Pengendalian Kualitas Kain Batik Tulis Dengan Metode Six Sigma Dan Failure Mode Effect And Criticality Analysis’, pp. 79–86.
Edomura,  M.  P.,  2020,  "Analisis  Penyebab Defect  dengan  Metode Analytical
Hierarchy Process ( AHP ) dan F ailure Mode  and  Effects  Analysis (FMEA) (Studi  Kasus  di  PT.  Aneka  Ashilogam
Karya", Skripsi , IST AKPRIND
Yogyakarta.
Fithri,  P.  dan  Chairunnisa,  2019,  "Six  Sigma Sebagai  Alat  Pengendalian  Mutu  pada Hasil Produksi Kain Mentah PT Unitex, Tbk",  J@ti  Undip :  Jurnal  Teknik Industri, vol. 14, no. 1, hal 43-52. Gasperz,  V.  (2007) Lean  Six  Sigma  for Manufacturing  and  Service  Industries . Jakarta: Gramedia.
Lestari,  F.  A.  and  Purwatmini,  N.  (2021) ‘Pengendalian  Kualitas  Produk  Tekstil Menggunakan Metoda DMAIC’, Jurnal
Ecodemica: Jurnal Ekonomi, Manajemen,  dan  Bisnis ,  5(1),  pp.  79– 85.
Lestari,  S.  and  Junaidy,  M.  H.  (2020)
‘Pengendalian Kualitas Produk
Compound  At-807  di  Plant  Mixing Center Dengan Metode Six Sigma Pada Perusahaan Ban di Jawa Barat’, Jurnal Teknik , 9(1).
Mahardwijantoro,  E.  W.  (2017)  Pengendalian Kualitas  Produk  Benang  DTY (Draw Texturized Yarn) dengan Menggunakan Metode  Lean  Six Sigma (Studi  Kasus: PT. Mutu Gading Tekstil, Karanganyar, Surakarta), Jurnal Ekonomi 18(1).
Manan,  A.,  Handika,  F.  S.  and  Nalhadi,  A. (2018)  ‘Usulan  Pengendalian  Kualitas Produksi Benang Carded dengan Metode  Six  Sigma’, Jurnal  INTECH
Teknik  Industri  Universitas  Serang Raya , 4(1), p. 38.
Muhyidin Agus Wibowo, Pratikto and Wijayanti, W. (2016) ‘Pendekatan Lean Six
Sigma, FMEA-AHP untuk Mengidentifikasi  Penyebab  Cacat  pada Produk Sandal’, 4(2), pp. 185–197.
Prasetyo,  A. et  al. (2021)  ‘Pengendalian
Kualitas pada Spandek dengan Penerapan Six Sigma dan Kaizen untuk Meminimasi  Produk  Cacat  (Studi Kasus: PT. ABC)’, Issn 2685-6875 , pp. 29–34.
Sirine  et  al.  (2017)  ‘Pengendalian  Kulitas Menggunakan Metode Six Sigma (Studi Kasus pada PT Diras Concept
Sukoharjo)’, AJIE-Asian  Journal  of Innovation and Entrepreneurship , 02(03), pp. 2477–3824.
Utomo,  P.  S.,  2018,  "Penerapan Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dan Failure Mode  and  Effect  Analysis (FMEA) untuk Mengidentifikasi Penyebab Defect Piano  UP  pada  Departement Assy UP Studi Kasus : PT. YAMAHA INDONESIA", Skripsi , Teknologi
Industri,  Universitas  Islam  Indonesia, Yogyakarta.