10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id

## Perancangan Autolamp pada Mesin Cutting untuk Meminimasi Produk Cacat Menggunakan Metode QFD di CV. XYZ
Rahmi Nur Afifah *1 , Marina Yustiana Lubis 2 , Yunita Nugrahaini Safrudin 3 rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id* 1, marinayustianalubis@telkomuniveristy.ac.id 2, yunitanugrahainis@telkomuniveristy.ac.id 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom
In f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 7 – September – 2022 Revised : 17 – Januari – 2023
Accepted : 24 – April – 2023
Current  technological  developments  benefit  the  Indonesian garment  industry.  Garment  business  must  continue  to  innovate and improve the quality of their products in order to compete in an  increasingly  competitive  market.  CV.  XYZ  is  a  garment company  in  Bandung  with  superior  products  PDL  shirts.  The company is facing conflicts over fabric cutting process defects that have not been controlled. It is not yet known exactly the root cause of  the  cutting  process  resulting  in  high  product  defects.  The purpose of this study is to determine the causes of high defects in the  cutting  process  and  design  improvement  strategies  in  the cutting  process  that  suit  user  needs.  The  method  used  is  FMEA which aims to determine the highest causes of defects in the cutting process  so  that  strategies  are  obtained  to  minimize  product defects,  and  the  QFD  method  is  used  to  design  improvement strategies in the cutting process.. The results of the FMEA analysis found that the main cause of defects in the cutting process was eye fatigue in the operator caused by insufficient lighting in the cutting area. Using the QFD method produces an autolamp design that is integrated into the cutting machine with the function of providing lighting to the cutting area to make it easier for operators to see the  fabric  cutting  pattern  area.  By  using  the  QFD  method  in designing autolamp on cutting machines, it can produce product designs that meet the needs of cutting operators and have optimal features.
Kata kunci :
Autolamp,  Cutting  Machine,
Defect Product, FMEA, QFD

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian ini dengan format : R. N. Afifah, M. Y. Lubis, and Y.
N. Safrudin, “Perancangan
Autolamp  pada  Mesin  Cutting untuk  Meminimasi  Produk  Cacat Menggunakan  Metode  QFD  di
CV.  XYZ,” JATI  UNIK    J.  Ilm.
Perkembangan teknologi saat ini menguntungkan industri garmen Indonesia. Para pelaku bisnis garmen harus terus berinovasi  dan meningkatkan kualitas produk mereka agar dapat bersaing di pasar yang semakin kompetitif. CV.XYZ merupakan sebuah perusahaan garmen  di  Bandung  dengan  produk  unggulan  kemeja  PDL. Perusahaan  ini  sedang  menghadapi  konflik  pada  cacat  proses cutting kain yang belum terkendali. Belum diketahui secara pasti akar  permasalahan  penyebab  proses cutting menghasilkan  cacat
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jatiunik/index

## JATI UNIK
Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 6, no. 2, pp. 1–13, 2023.
produk  yang  tinggi.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui penyebab  tingginya  cacat  pada  proses cutting dan  merancang strategi  perbaikan  pada  proses cutting yang  sesuai  dengan kebutuhan pengguna. Metode yang digunakan adalah FMEA yang bertujuan untuk mengetahui penyebab cacat tertinggi pada proses cutting sehingga  didapatkan  strategi  untuk  meminimalkan  cacat produk,  dan  metode  QFD  yang  digunakan  untuk  merancang strategi perbaikan pada proses cutting . Hasil pada analisis FMEA diketahui bahwa penyebab utama cacat pada proses cutting adalah kelelahan mata pada operator yang disebabkan oleh pencahayaan yang  kurang  pada  area cutting .  Dengan  menggunakan  metode QFD  menghasilkan  rancangan  alat  bantu autolamp yang terintegrasi  pada  mesin cutting dengan  fungsi  memberikan pencahayaan pada area cutting agar memudahkan operator melihat area pola potong kain. Dengan menggunakan metode QFD dalam perancangan autolamp pada  mesin cutting ,  dapat  menghasilkan rancangan produk yang memenuhi kebutuhan operator cutting dan memiliki fitur yang optimal.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  memberikan  banyak  manfaat  pada  industri garmen Indonesia. Penggunaan mesin modern seperti laser cutting dan komputerisasi mesin jahit  dapat  meningkatkan  efisiensi  produksi  dan  mengurangi  kesalahan  yang  disebabkan oleh human erorr [1]. Dukungan teknologi ini diciptakan untuk dapat meminimalkan cacat hasil  produksi  dan  menghasilkan  produk  yang  lebih  berkualitas[2].  Namun,  tidak  semua perusahaan garmen dapat menerapkan modernisasi teknologi yang ada dengan sumber daya yang  dimiliki.  Implementasi  teknologi  baru  dalam  produksi  garmen  bisa  sangat  mahal, terutama bagi perusahaan kecil dan menengah. Perusahaan mungkin tidak memiliki sumber daya  yang  cukup  untuk  mengeluarkan  biaya  besar  untuk  membeli  atau  mengembangkan teknologi  baru[3].  Para  pelaku  bisnis  garmen  harus  terus  berinovasi  dan  meningkatkan kualitas produk mereka agar dapat bersaing di pasar yang semakin kompetitif [4][5].
CV.  XYZ  merupakan  perusahaan  di  daerah  kabupaten  Bandung  yang  bergerak  di industri  garmen  dengan  salah  satu  produk  unggulan  adalah  kemeja  PDL  (Pakaian  Dinas Lapangan). Namun berdasarkan data perusahaan pada kurun waktu 1 tahun terakhir, terjadi kecacatan hasil produksi yang terus berulang. Kemunculan jenis cacat yang terus berulang mengindikasikan bahwa terdapat tahapan proses pada produksi kemeja PDL di CV. XYZ yang  belum  berjalan  dengan  baik[6].  Pengendalian  cacat  produk  yang  belum  terkendali mengakibatkan  kerugian  finansial  bagi  perusahaan  karena  produk  tidak  dapat  dijual  atau harus  diperbaiki  kembali,  yang  memakan  biaya  produksi  tambahan[7].  Berikut  adalah presentase jumlah cacat kemeja PDL dapat dilihat pada gambar 1 ini.
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
Gambar 1. Presentase Cacat Kemeja PDL Bulan Agustus 2020-Desember 2021
(Sumber: CV.XYZ, 2021)
Dari  gambar  grafik  diatas  terlihat  bahwa  presentase  cacat  produk  hampir  semua melewati ambang batas toleransi cacat yang telah ditetapkan oleh perusahaan yaitu sebesar 2%.  Selama  ini,  belum  ada  upaya  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  dalam  mengatasi permasalahan  terkait  produk  cacat  pada  kemeja  PDL.  Berdasarkan  hasil  wawancara  oleh pemilik usaha, proses cutting merupakan tahapan yang menghasilkan cacat paling tinggi dari proses produksi lainnya. Pernyataan ini didukung dengan data frekuensi kemunculan jenis cacat pada tiap proses produksi yang dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 2. Frekuensi Kemunculan Cacat Tiap Proses Produksi (Sumber: CV.XYZ, 2021)
Dari  gambar  diatas  terlihat  bahwa  frekuensi  cacat  tertinggi  adalah  proses cutting sebesar 194 produk. Bentuk cacat pada proses cutting adalah pemotongan kain yang tidak tepat pada pola yang telah dibuat, sehingga akan berpengaruh kepada ukuran produk akhir yang dihasilkan[8][9]. Jenis cacat pada proses cutting ini diduga karena pencahayaan yang kurang  di  area cutting dan  mata  pisau cutting yang  kurang  tajam.  Pernyataan  tersebut terkadang dikeluhkan oleh operator cutting kepada kepala bagian produksi. Namun, hingga
2,83%2,91% 3,46% 3,07%3,21% 3,68% 3,22% 1,68% 2,64% 2,98% 3,60% 3,03% 4,33%4,19% 2,92% 3,59% 3,09% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% Presentase Cacat Kemeja PDL Persentase cacat Toleransi cacat 0 194 49 177 71 0 0 0 0 0 50 100 150 200 250 Pembuatan Pola Cutting Bordir Jahit Obras Pemasangan Kancing Inspeksi Steam Packing Frekuensi Kemunculan Jenis Cacat
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
saat ini belum ada tindak lanjut lagi dan belum diketahui secara pasti akar masalah utama yang menyebabkan proses cutting ini banyak menghasilkan produk cacat. Jika kemunculan jenis cacat pada proses ini terus berulang perusahaan harus mengeluarkan biaya lebih untuk membeli bahan baku kain baru.
Cara  untuk  mengidentifikasi  potensi  kegagalan  dapat  menggunakan  metode  FMEA hingga  didapatkan  usulan  perbaikan  untuk  meminimalkan  cacat  produk[6][10][11].  Pada penelitian lanjutan untuk realisasi usulan perbaikan yang dapat menerjemahkan kebutuhan user kedalam karakteristik kualitas produk dapat menggunakan metode QFD yang didasari data voice  of  customer [12][13][14].  Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  identifikasi  akar masalah penyebab terjadinya kecacatan pada proses cutting menggunakan metode FMEA sehingga  dapat  dilakukan  tindakan  perbaikan  yang  diperlukan  untuk  mengurangi  risiko kegagalan  pada  proses  tersebut.  Selanjutnya  akan  digunakan  metode  QFD  sebagai  upaya untuk  merancang  strategi  perbaikan  yang  dilakukan  pada  proses cutting sesuai  dengan usulan perbaikan yang dihasilkan pada analisis FMEA.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  penyebab  tingginya  cacat  pada  proses cutting menggunakan  metode  FMEA  dan  melakukan  perancangan  usulan  perbaikan  pada proses cutting yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dengan  metode  QFD.  Hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam meminimalkan jumlah produk cacat dan dapat meningkatkan kapabilitas proses pada proses cutting .

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  desain  kuantitatif  dengan  menggunakan  metode FMEA  dan  QFD.  Penelitian  ini  dilakukan  di  CV.  XYZ  yang  berlokasi  di  Kecamatan Cimenyan,  Kabupaten  Bandung,  Jawa  Barat  dengan  fokus  utama  pada  proses cutting produk kemeja PDL.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  semua  pihak  yang  terlibat  dalam  proses produksi kemeja PDL di CV.XYZ yang meliputi pemilik, kepala produksi, dan operator mesin cutting yang  berjumlah  4  orang.  Untuk  sampel  pada  penelitian  ini  akan menggunakan  penentuan  sampel  jenuh  atau  total  sampling  yang  merupakan  teknik penentuan  sampel  apabila  semua  anggota  populasi  dijadikan  sampel  pada  sebuah penelitian dengan syarat jumlah populasi tidak lebih dari 30 orang[15][16].
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id

## 2.3 Metode Pengumpulan dan Analisis Data
Pada penelitian ini data yang digunakan terdiri dari data primer dan data sekunder. Pengambilan data primer dilakukan dengan cara observasi, wawancara dan penyebaran kuesioner kepada operator cutting di CV. XYZ. Skala pengukuran yang digunakan pada penyebaran kuesioner yaitu skala likert. Sedangkan untuk data sekunder diperoleh dari buku, jurnal dan dokumen perusahaan. Terknik analisis data pada penelitian ini dilakukan dengan urutan sebagai berikut[17]:
1. Menyusun diagram sebab akibat untuk mengetahui akar pemasalahan pada proses cutting dengan  cara  melakukan  wawancara  dan brainstorming kepada  kepala produksi dan operator cutting .
2. Analisis  FMEA  dengan  melakukan  penilaian  tingkat severity,  occurance, dan detection, sehingga  akan  didapatkan  hasil  RPN  ( risk  prioritas  number )  yang merupakan hasil perkalian dari nilai severity, occurance, dan detection (RPN= S x O x D)[17].
3. Melakukan  perangkingan  dari  hasil  perhitungan  RPN  tertinggi  untuk  kemudian dilakukan penanganan.
4. Membuat need  statement dari  hasil  wawancara  yang  telah  dilakukan  dan dilanjutkan  dengan  menentukan  persyaratan  teknis  serta  target  spesifikasi  alat untuk setiap need statement [18].
5. Hasil rekapitulasi diolah untuk membangun matriks House of Quality (HOQ) yang terdiri  dari  beberapa  proses  diantaranya  menyebarkan  kuesioner  tingkat kepentingan  dan  kepuasan,  lalu  membuat  matriks  perencanaan,  menentukan korelasi antar persyaratan teknis dan antara atribut kebutuhan dengan persyaratan teknis[19][20].
6. Tahap concept generation diawali dengan pemilihan komponen yang sesuai dengan need  statement yang  telah  dianalisis  menggunakan  HOQ.  Gabungan  dari komponen tersebut akan memunculkan beberapa konsep produk[21].
7. Selanjutnya  akan  dilakukan concept  selection, pada  tahap  ini  dilakukan  analisis untuk  melakukan  penyaringan  terhadap  konsep-konsep  alternatif  yang  telah dijabarkan pada tahap concept generation . Setelah dilakukan penyaringan, tahapn selanjutnya yaitu pemberian rating pada setiap konsep yang telah disaring untuk dilanjutkan ke tahap perancangan desain[22][23].
8. Perancangan desain produk usulan.
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Diagram Sebab Akibat
Hasil dari brainstorming dan wawancara kepada kepala produksi dan operator cutting ,  diperoleh  akar  permasalahan  pada  proses cutting yang  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Diagram Sebab Akibat Permasalahan Cutting
(Sumber: CV. XYZ, 2022)
Dari gambar diatas dapat diketahui penyebab dari pemotongan kain yang tidak sesuai dengan pola dari beberapa faktor yaitu faktor man, environment, machine, dan method .  Setelah  diketahui  penyebab  permasalahan  selanjutnya  akan  dilakukan usulan perbaikan pada analisis FMEA.

## 3.2 Analisis FMEA
Hasil analisis menggunakan tools FMEA diperoleh nilai RPM tertinggi yaitu sebesar 252 dengan mode kegagalan yaitu operator mengalami kelelahan mata dari semua  faktor  penyebab  kecacatan  produk  dari  proses cutting .  Untuk  detail analisisnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Hasil FMEA Faktor Mode Kegagalan Akibat Kegagalan S Penyebab Kegagalan O Potensi Solusi D RPN M an Kelelahan  mata operator. Hasil potong tidak sesuai  dengan  garis pola yang telah dibuat. 6  Pencahayaan di area cutting kurang baik. 7  Perancangan  usulan  alat bantu berupa lampu tambahan pada mesin cutting dengan menggunakan  sensor  gerak ( autolamp ) 6 252
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
E nv ir onme nt
Terdapat bayangan tumpukan roll kain atau operator yang jatuh di atas garis pola. Hasil potong tidak sesuai  dengan  garis pola  yang  telah  dibuat dan operator mengalami kelelahan. 8  Hanya ada satu lampu (lampu center ) 5  - Perancangan  usulan  tata letak  gudang  penyimpanan roll kain. - Perancangan  usulan  alat bantu berupa lampu tambahan pada mesin cutting dengan menggunakan sensor gerak ( autolamp ) 5 200
M ac hine
Pisau potong tumpul. Kain  mengkerut  dan terdapat serat kain yang hilang. 3  Tidak  ada  jadwal rutin perawatan mesin cutting . 4  Perancangan usulan pengingat  batas  maksimum penggunaan pisau potong. 5 60 M ethod Posisi mata pisau potong tidak  tepat  pada garis pola. Hasil potong tidak sesuai  dengan  garis pola yang telah dibuat. 3  Operator tidak selalu  memastikan posisi  pisau  potong tepat pada garis pola 6  Perancangan  visual  display untuk  operator  cutting  agar selalu  memastikan  posisi mata pisau tepat  pada garis pola 4 72
(Sumber: Olah data, 2022)
Berdasarkan hasil FMEA, potensi solusi terpilih yaitu perancangan usulan alat bantu autolamp . Autolamp adalah  alat  bantu  berupa  lampu  tambahan  pada  mesin cutting  dengan  menggunakan  sensor  gerak.  Potensi  solusi  terpilih  akan  dirancang secara  terintegrasi  antara man,  machine, dan environment serta  diharapkan  dapat membantu perusahaan dalam menyelesaikan permasalahan pada proses cutting.

## 3.3 Hasil Need Statement dan HOQ
Tabel 1. Hasil Rekapitulasi Wawancara Need Statement Persyaratan Teknis Target Spesifikasi Satuan Produk  yang  dapat  membantu  pekerjaan dalam segi pencahayaan Jenis lampu White LED tipe Produk yang mudah dioperasikan. Sistem kendali Sensor gerak tipe Produk yang aman saat dioperasikan. Material produk Multi material tipe Jumlah daya 5-10 volt DC Produk yang memiliki bobot ringan. Bobot produk 50-100 gr Produk yang memiliki dimensi proposional. Dimensi produk 3.5 x 2.5 x 2.5 cm Produk  yang  dapat  dijalankan  secara otomatis. Sistem kendali Sensor gerak tipe Jarak deteksi sensor < 150 cm
(Sumber: Olah data, 2022)
Selanjutnya, hasil rekapitulasi tersebut digunakan untuk membangun matriks House of Quality (HOQ). Hasil penyusunan HOQ dapat dilhat pada gambar berikut ini.
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
Gambar 3. House of Quality
(Sumber: Olah data, 2022)

## 3.4 Hasil Concept Generation
Alternatif elemen produk akan dikombinasikan untuk menghasilkan beberapa konsep  perancangan autolamp .  Tabel  3  akan  menampilkan morphology  chart alternatif  elemen  produk.  Tabel  4  akan  menampilkan  beberapa  kombinasi  konsep perancangan autolamp.

## Tabel 2. Morphology Chart
Persyaratan teknis Alternatif Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Alternatif 4 Jenis lampu Bead led White through hole  led Super flux through hole led - Jenis sistem gerak Sensor passive infrared (PIR) Sensor active infrared (AIR) - -
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
Persyaratan teknis Alternatif Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Alternatif 4 Material produk Multi material (plastik, elektornik) - - - Sumber energi Listrik Baterai - - Bobot produk 80 gr 250 gr 184 gr 354 gr Dimensi produk (cm) 3.2 x 2.4 x 2.3   23.5 x 17 x 8.5 - - Jarak deteksi sensor 30-700 cm 1000-1500 cm - -
(Sumber: Olah data, 2022)
Tabel 3. Kombinasi Konsep Perancangan
K o m b in as i K o n se p Persyaratan Teknis Jenis lampu Jenis sistem gerak Material produk Sumber energi Bobot produk Dimensi produk Jarak deteksi sensor A Bead  led Sensor PIR Multi material Baterai 184 gr 3.2 x 2.4 x 2.3 30-700 B Bead  led Sensor AIR Multi material Listrik 250 gr 23.5 x 17 x 8.5 1000-1500 C White through hole led Sensor PIR Multi material Listrik 80 gr 3.2 x 2.4 x 2.3 30-700 D White through hole led Sensor AIR Multi material Listrik 250 gr 23.5 x 17 x 8.5 1000-1500 E Super flux hrough hole Sensor AIR Multi material Baterai 354 gr 23.5 x 17 x 8.5 1000-1500
(Sumber: Olah data, 2022)

## 3.5 Hasil Concept Scoring
Berdasarkan hasil concept scoring, konsep desain terpilih untuk dilanjutkan ke dalam tahap pengembangan rancangann alat bantu usulan autolamp yaitu konsep C dengan spesifikasi konsep yang dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 4. Spesifikasi Akhir No Spesifikasi Value Satuan 1. Jenis lampu White through hole LED 5 mm 2. Jenis sensor gerak Sensor passive infrared - 3. Material produk Multi material - 4. Sumber energi 220 Volt DC 5. Bobot produk 80 Gram 6. Dimensi Produk 3.2 x 2.4 x 2.3 Cm 7. Jarak deteksi sensor 30 -700 Cm (Sumber: Olah data, 2022)
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id

## 3.6 Hasil Rancangan Alat Bantu Autolamp
Berikut ini merupakan desain 3D usulan rancangan autolamp yang terintegrasi dengan mesin cutting berdasarkan data spesifikasi akhir rancangan yang bisa dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 4. Desain 3D Alat Bantu Usulan Autolamp
(Sumber: Olah data, 2022)
Alat bantu usulan terdiri dari 3 komponen utama yaitu lampu  white through hole LED  5  mm,  sensor  PIR  dan  power  module. Power  module dan  sensor  PIR diletakkan  dibagian  atas  mesin cutting sedangkan  lampu through  hole LED diletakkan dibagian bawah mesin cutting . Cara kerja alat bantu usulan ini yaitu ketika mesin cutting sudah  tersambung  dengan  aliran  listrik,  sensor  PIR  akan tersinkronisasi dalam waktu kurang lebih 10-15 detik dengan bantuan relay module .
Setelah  sistem  sensor  PIR  aktif,  sensor  akan  mendeteksi  energi  panas  yang dihasilkan oleh pancaran sinar inframerah pasif dari tubuh manusia (operator).
Alat bantu usulan ini akan terintegrasi dengan mesin cutting Octa RS 100 yang telah  digunakan  oleh  perusahaan.  Alur  kerja  diawali  dengan  operator  cutting menghubungkan mesin cutting dengan sumber energi (listrik) bertegangan 220 volt. Setelah  mesin  cutting  terhubung  dengan  sumber  listrik,  selanjutnya  operator menekan  saklar  power  pada  mesin  cutting.  Mesin  cutting  yang  sudah  hidup  dapat didiamkan terlebih dahulu selama 10-15 detik agar mesin dan sensor PIR yang sudah diintegrasikan dengan mesin cutting stabil. Setelah sensor PIR standby, sensor akan mendeteksi adanya gerakan atau energi panas dari operator. Jika sensor mendeteksi adanya gerakan atau energi panas dari operator, maka lampu yang sudah terintegrasi dengan  mesin  cutting  akan  menyala  dan  mesin  cutting  yang  sudah  diintegrasikan
dengan  autolamp  siap  digunakan.  Sedangkan  apabila  sensor  gagal  mendeteksi gerakan atau energi panas dari operator, lampu yang sudah terintegrasi dengan mesin cutting tidak menyala dan operator dapat kembali ke proses “menekan saklar power” untuk  menghidupkan  mesin  cutting  dan  autolamp  yang  terintegrasi  dengan  mesin cutting.

## 4. Kesimpulan
Dengan  metode  FMEA  dapat  mengetahui  penyebab  utama  cacat  yang  tinggi  pada proses cutting adalah kelahan mata operator yang disebabkan oleh kurangnya pencahayaan pada area pemotongan. Usulan perbaikan yang dapat diberikan adalah merancang autolamp yang  berguna  untuk  menambah  tingkat  pencahayaan  pada  area  pemotongan.  Hasil rancangan menggunakan metode QFD konsep alat bantu autolamp yang terintegrasi dengan mesin cutting terdiri dari komponen penyusun 2 buah lampu white trough hole LED 5 mm, power modul 5V, dan sensor PIR ( passive infrared ) sebagai sensor gerak yang digunakan. Perancangan autolamp pada mesin cutting dapat membantu meningkatkan efisiensi produksi dengan  memberikan  cahaya  yang  cukup  untuk  memudahkan  operator  melihat  area pemotongan  dan  mencegah  kesalahan  dalam  proses  pemotongan.  Dengan  menggunakan metode QFD dalam  merancang strategi perbaikan pada proses cutting dapat menciptakan sebuah fitur autolamp pada mesin cutting yang dapat memenuhi kebutuhan operator dengan baik dan memiliki fitur yang optimal.

## Daftar Pustaka
[1] A. N. Widyastuti, “Keunggulan Komparatif Tekstil dan Produk Tekstil Indonesia Terhadap Tiongkok Dalam ASEAN-China Free Trade Area: Tantangan Bagi Indonesia.,” J. Dipl. Int. Stud. , vol. 3, no. 1, pp. 65–78, 2020.
[2] M. E. Napitupulu and S. W. Hati, “Analisis pengendalian kualitas produk garment pada project in line inspector dengan metode six sigma di bagian sewing produksi pada pt bintan bersatu apparel batam.,” J. Appl. Bus. Adm. , vol. 2, no. 1, pp. 29–45, 2018.
[3] C. Casban, U. Marfuah, and L. S. Rosyadi, “Penerapan Metode Teknometrik untuk Mengukur  Kontribusi  Komponen  Teknologi  dalam  Proses  Produksi  Industri  Kecil  dan Menengah,” JISI J. Integr. Sist. Ind. , vol. 8, no. 2, pp. 1–12, 2021.
[4] T. Nur Aziz, M. Rizal, R. Arifianti, and A. Husna, “Strategi Marketing Pada CV. Kembar Jaya Kreatif Dengan Memanfaatkan Analisis Swot Serta QSPM,” Bahtera Inov. , vol. 4, no. 2, pp. 128–138, 2021, doi: 10.31629/bi.v4i2.3436.
[5] R.  Zulfickar,  A.  Machmud,  and  A.  Sobandi,  “Strategi  Kewirausahaan  Terhadap
Business Performance Dimediasi Kemampuan Kreativitas Dan Inovasi Pada Usaha Garmen Di Pasar Tradisional Bandung,” Edunomic J. Ilm. Pendidik. Ekon. Fak. Pendidik. dan Sains , vol. 8, no. 2, pp. 86–95, 2020.
[6] F. Yuamita, “Pengendalian Kualitas Produksi Sarden Mengunakan Metode Failure
Mode and Effect Analysis (FMEA) Untuk Meminimumkan Cacat Kaleng Di PT. Maya Food Industries.,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[7] A.  D.  SETIAWAN,  “PENGENDALIAN  KUALITAS  UNTUK  MENGURANGI
JUMLAH  PRODUK  CACAT  PADA  MESIN  ES  LOLI  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA (Studi Kasus: CV. Prima Es Krim),” 2022.
[8] A.  Qothrunnada,  D.  H.  Putra,  and  I.  Nugraha,  “Analisis  pengendalian  kualitas produk konveksi dengan menggunakan metode six sigma pada PT. XYZ,” Proceeding , vol. 15, no. 1, pp. 139–145, 2022.
[9] S. Riadi and H. Haryadi, “Pengendalian Jumlah Cacat Produk Pada Proses Cutting Dengan  Metode  Quality  Control  Circle  (QCC)  Pada  PT.  Toyota  Boshoku  Indonesia (Tbina).,” J. Ind. Manuf. , vol. 5, no. 1, pp. 57–70, 2020.
[10] F. S. Pratama and S. Suhartini, “Analisis Kecacatan Produk Dengan Metode Seven Tools  Dan  Fta  Dengan  Mempertimbangkan  Nilai  Risiko  Dengan  Metode  Fmea.,” J. Senopati Sustain. Ergon. Optim. Appl. Ind. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 43–51, 2019.
[11] A. Anastasya and F.  Yuamita, “Pengendalian Kualitas Pada Produksi Air Minum Dalam  Kemasan  Botol  330  ml  Menggunakan  Metode  Failure  Mode  Effect  Analysis (FMEA) di PDAM Tirta Sembada.,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. 1, pp. 15–21, 2022.
[12] Y.  Delvika,  “Analisis  Kualitas  Produk  Rumah  Tangga  Dengan  Metode  Quality Function Deployment (QFD) Pada PT. ABC.,” J. Ilm. Tek. Ind. Prima (JURITI PRIMA) , vol. 4, no. 1, 2020.
[13] P. Priyono and F. Yuamita, “Pengembangan Dan Perancangan Alat Pemotong Daun Tembakau  Menggunakan  Metode  Quality  Function  Deployment  (QFD).,” J.  Teknol.  dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. 3, pp. 137–144, 2022.
[14] M.  Qurthuby  and  H.  Purnomo,  “Usulan  Desain  Meja  Komputer  dengan  Metode Quality Function Deployment (QFD).,” Semin. dan Konf. Nas. IDEC , vol. 2, 2019.
[15] A.  Nurrahman,  F.  Rismaningsih,  U.  Hernaeny,  L.  Pratiwi,  Wahyudin,  and  Abdul rukyat, Pengantar Statistika 1 . Media Sains Indonesia, 2021.
[16] C. Fajri, A. Amelya, and S. Suworo, “Pengaruh Kepuasan Kerja dan Disiplin Kerja terhadap Kinerja Karyawan PT. Indonesia Applicad.,” JIIP-Jurnal Ilm. Ilmu Pendidik. , vol. 5, no. 1, pp. 369–373, 2022.
[17] I.  B.  Suryaningrat,  W.  Febriyanti,  and  W.  Amilia,  “Identifikasi  risiko  pada  okra menggunakan  failure  mode  and  effect  analysis  (FMEA)  di  PT.  Mitratani  Dua  Tujuh  Di Kabupaten Jember.,” J. Agroteknologi , vol. 13, no. 1, pp. 25–33, 2019.
[18] S.  Suhartini,  “Pengembangan  Produk  Meja  Belajar  Multifungsi  Dengan Menggunakan Metode Quality Function Deployment Dan Antropometri.,” J. Tecnoscienza , vol. 4, no. 2, pp. 301–318, 2020.
10.30737/jatiunik.v6i2.3315              *Corresponding author : rahminurafifah@student.telkomuniversity.ac.id
[19] S. Suseno and T. T. Huvat, “Perancangan Alat Panggangan Otomatis Menggunakan Metode Qfd (Quality Function Deployment).,” J. Teknol. , vol. 12, no. 2, pp. 123–129, 2019. [20] I.  B.  Suryaningrat,  N.  S.  Mahardika,  and  M.  E.  Firlanarosa,  “Desain  Kemasan Sekunder  Pada  Produk  Prol  Tape  Dengan  Metode  Quality  Function  Deployment  (QFD) (Studi Kasus di UD. Purnama Jati, Kabupaten Jember),” J. Agroteknologi , vol. 15, no. 01, pp. 11–23, 2021.
[21] A. Hanafie, A. Haslindah, A. Septiani, and M. F. Saputra, “Pengembangan produk kemasan ikan kering dengan metode quality function deployment (QFD)(Studi kasus pada nelayan di Kab. Pangkep),” J. Ind. Eng. Manag. , vol. 1, pp. 6–9, 2020.
[22] S.  Nurochim  and  A.  N.  Rukmana,  “Perancangan  Produk  Waistbag  dengan Menggunakan Metode Quality Function Deployment (QFD).,” J. Ris. Tek. Ind. , pp. 1–13, 2021.
[23] C.  Fajri,  “Perancangan  Shelter  Bus  Mebidang  Dengan  Menggunakan  Quality Function Deployment (QFD).,” J. Sist. Tek. Ind. , vol. 22, no. 1, pp. 77–89, 2020.