## ANALISIS KUALITAS PRODUK TAHU DALAM UPAYA MEMINIMALKAN PRODUK CACAT MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DAN FUZZY FMEA PADA PABRIK TAHU PAK BUDI
1 Rosiana Azura, * 2 Nazaruddin, 3 Suherman, 4 Muhammad Isnaini Hadiyul Umam,
5 Muhammad Nur 12345 Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau 28293 Email: * nazar.sutan@uin-suska.ac.id * Corresponding

## ABSTRAK
Pabrik  Tahu  Pak  Budi  merupakan  industri  kecil  menengah  yang  mengolah  kacang  kedelai menjadi  tahu.  Dalam  proses  produksi  masih  terdapat  kesalahan-kesalahan  yang  dapat mengakibatkan  adanya  produk  tahu  yang  rusak/cacat.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan pengendalian  terhadap  kualitas  tahu  pada  Pabrik  Tahu  Pak  Budi.  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengukur  kinerja dan  tingkat  cacat  produk  tahu yang  terjadi  menggunakan  metode  Six  Sigma, mengidentifikasi faktor penyebab produk cacat, memberikan usulan saran perbaikan dalam upaya meminimalisir  produk  cacat  menggunakan  metode  Fuzzy  FMEA. Six Sigma  merupakan  metode peningkatan  kualitas  yang  banyak  digunakan  oleh  perusahaan  dan  organisasi,  dengan mengedepankan  konsep  bahwa  cacat  produk  hanya  3,4  untuk  setiap  satu  juta  produk  yang dihasilkan.  Metode  FMEA  ( Failure  Mode  and  Effect  Analysis )  adalah  metode  analisis  terjadinya resiko atau kegagalan pada proses. Keterbatasan pada metode FMEA dapat diselesaikan dengan penerapan  logika fuzzy . Hasilnya  berdasarkan  perhitungan  nilai  DPMO  dan  level  sigma  cacat tekstur  memperoleh  level  sigma  3,487,  cacat  warna  memperoleh  level  sigma  3,767  dan  cacat ukuran  memperoleh  level  sigma  3,721.  Faktor  yang  menyebabkan  produk  tahu  cacat/rusak berdasarkan fishbone adalah metode, manusia, material dan mesin. Nilai FRPN tertinggi adalah 720 pada cacat tekstur dengan penyebab tidak adanya SOP. Sehingga usulan perbaikan yang dapat diberikan adalah pembuatan SOP.
Keywords : Tahu, Pengendalian Kualitas , Six Sigma , Fuzzy FMEA

## 1 PENDAHULUAN
Tahu merupakan salah satu jenis makanan yang memiliki banyak peminat di Indonesia. Selain memiliki berbagai kandungan gizi yang baik, produk tahu juga mudah diperoleh dan memiliki harga yang terjangkau [1] [2]. Tahu mengandung beberapa nilai gizi, seperti protein, lemak, karbohidrat, kalori,  mineral,  fosfor,  dan  vitamin  B-kompleks  [3][4].  Kandungan  yang  terdapat  didalam  tahu tergantung bagaimana kualitas yang dimiliki tahu tersebut [5]. Tahu merupakan industri pangan yang sangat populer dan potensial di Indonesia [6].
Pabrik  Tahu  Pak  Budi  merupakan  industri  kecil  menengah  yang  mengolah  kacang  kedelai menjadi  tahu  dengan  kapasitas  produksi  perhari  yaitu  5  karung  kacang  kedelai  dengan  masing- masing karung berisi 50kg. 1 karung kacang kedelai menghasilkan 17 kaleng tahu sehingga dalam sehari pabrik Tahu Pak Budi memproduksi sebanyak 85 kaleng tahu. Dalam proses produksi masih terdapat kesalahan-kesalahan yang disebabkan oleh tenaga kerja ataupun bahan baku yang tidak bisa dipastikan kualitasnya. tersebut dapat mengakibatkan adanya produk tahu yang rusak/cacat [7]. Cacat tersebut berupa cacat tekstur, cacat ukuran, dan cacat warna [8].
Produk cacat dalam produksi akan menyebabkan kerugian baik dari segi kualitas, biaya dan kuantitas dikarenakan ketidak sinkronan antara pembelian bahan baku dan hasil produksi. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengendalian terhadap kualitas tahu pada Pabrik Tahu Pak Budi. Suatu produk  dikatakan  berkualitas  apabila  produk  tersebut  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan
perusahaan  dan  sesuai  dengan  keinginan  konsumen  [9]  [10] – [12].  Suatu  proses  produksi  tidak selalu dapat menghasilkan produk dengan kualitas bagus. Adakalanya produk yang dihasilkan tidak sesuai dengan ketetapan perusahaan yang disebut dengan produk cacat [13].
Metode yang digunakan untuk menganalisa penyebab kecacatan adalah metode Six Sigma dan Fuzzy FMEA [5]. Six Sigma merupakan metode peningkatan kualitas yang banyak digunakan oleh perusahaan dan organisasi, dengan mengedepankan konsep bahwa cacat produk hanya 3,4 untuk  setiap  satu  juta  produk  yang  dihasilkan.  Dalam six sigma  terdapat  tahapan  DMAIC, merupakan  tahapan  yang  digunakan  untuk  mengukur  penerapan Six Sigma  didalam  sebuah organisasi  serta  berfungsi  untuk  peningkatan  terus  menerus  menuju  target six sigma.  DMAIC dimulai  dengan  proses Define (Identifikasi), Measure (Pengukuran), Analyze (Analisa), Improve (Perbaikan), Control (Pengendalian) [14] [15]. Metode FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ) adalah metode analisis terjadinya resiko atau kegagalan  pada  proses  dan  dapat  diterapkan  pada  berbagai  macam  industri  manufaktur menggunakan tiga parameter yaitu keparahan atau severity (S), kejadian atau occurrence (O), dan deteksi  atau detection (D).  Keterbatasan  pada  metode  FMEA  dapat  diselesaikan  dengan penerapan logika fuzzy . Logika fuzzy sangat fleksibel dan dapat mentolerir data jika ada data yang kurang tepat [16]. Sehingga metode Fuzzy FMEA dapat digunakan untuk usulan solusi perbaikan pada penelitian ini.
Sehingga berdasarkan latar belakang masalah, tujuan penelitian ini  adalah untuk mengukur kinerja  dan  tingkat  cacat  produk  tahu  yang  terjadi  menggunakan  metode Six Sigma, mengidentifikasi  faktor  penyebab  produk cacat  dan  memberikan  usulan saran  perbaikan  dalam upaya meminimalisir produk cacat menggunakan metode Fuzzy FMEA pada Pabrik Tahu Pak Budi [17] – [19].

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Secara  definitif  yang  dimaksud  kualitas  adalah  tingkatan  dimana  produk  tersebut  mampu memuaskan  keinginan  atau  permintaan  dari  konsumen.  Suatu  produk  harus  dibuat  sedemikian rupa  sehingga  sesuai  dengan  spesifikasi,  standar  dan  kriteria-kriteria  dari  standar  kerja  yang disepakati  sehingga  produk  tersebut  dapat  dikatan  dengan  produk  yang  berkualitas  [20] – [23]. Tahapan dalam proses kualitas yang dikenal dengan Juran Trilogy adalah sebagai berikut [24] – [26]:
1. Quality Planning
Quality  Planning merupakan  suatu  proses  perencanaan  kualitas  yang  digunakan  untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.
2. Quality Control Quality Control merupakan tahap evaluasi terhadap capaian kualitas dengan rencana kualitas yang telah disusun sebelumnya.
3. Quality Improvement
Quality  Improvement merupakan  suatu  proses  perbaikan  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil evaluasi.
Six sigma adalah sebuah cara ataupun metode yang digunakan untuk mengelola suatu bisnis atau departemen [27] – [31]. Six sigma mengutamakan kepentingan pelanggan dan menggunakan fakta  dan  data  untuk  mendapatkan  solusi-solusi  yang  terbaik.  Terdapat  3  bidang  utama  yang menjadi target usaha six sigma yaitu sebagai berikut [32]:
1. Meningkatkan kepuasan pelanggan.
2. Mengurangi waktu siklus.
3. Mengurangi defect (cacat).
Didalam six sigma terdapat pengukuran yang digunakan untuk mengetahui seberapa baik atau buruk  sebuah  proses  dalam  berkinerja  dan  untuk  memberikan  serta  mengeskpresikan  ukuran tersebut seperti Tabel 1.
Tabel 1. Level Kinerja Sigma Level Sigma Cacat per Juta Peluang 6 3,4 5 233 4 6.210 3 66.807 2 308.537 1 690.000
Terdapat  lima  tahap-tahap  implementasi  peningkatan  kualitas  dengan  metode Six sigma menggunakan metode DMAIC, yaitu Define, Measure, Analyse, Improve, and Control [8]. Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  merupakan  sebuah  alat  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  penyebab  kegagalan  dalam  proses  dan  mengurangi  kemungkinan  terjadinya suatu  kegagalan.  Selain  itu  agar  dapat  dipakai  untuk  mengantisipasi  dan  mencegah  terjadinya kegagalan perlu adanya update data secara teratur, karena Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) termasuk metode yang living document [9].
Pada FMEA konvensional penentuan skor S, O dan D dilakukan dengan menggunakan istilah linguistik.  Logika fuzzy digunakan  sebagai  cara  untuk  memetakan  masalah  dari input ke output yang diharapkan. Dasar dari logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy [10].

## 3 METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini dimulai  dari  studi  pendahuluan,  studi  literature,  identifikasi  masalah, perumusan masalah, penetapan tujuan, pengumpulan data, pengolahan data, analisis, kesimpulan dan saran. Pengumpulan data dilakukan dengan 2 cara yaitu data primer yang didapatkan melalui observasi,  wawancara  dan  kuesioner  FMEA.  Kemudian  ada  data  sekunder  yang  berisikan  profil Pabrik Tahu Pak Budi dan struktur organisasi.
Pengolahan  data  dialkukan  berdasarkan  metode  yang  digunakan  yaitu six sigma  dengan tahapan DMAIC. Langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Define Pada tahap ini membuat diagram SIPOC.
2. Measure
Pada tahap ini menentukan DPU, DPO dan DPMO yang kemudian dapat menentukan nilai/level sigma dan membuat peta kendali-P.
3. Analyze
Pada tahap ini membuat diagram fishbone . 4. Improve Pada tahap ini menentukan nilai severity, occurrence, detection dan RPN untuk metode FMEA. Kemudian  melakukan  proses fuzzifikasi dengan  cara  menentukan  nilai input,  output dan peringkat kategori FRPN.
5. Control
Pada  tahap  ini  melakukan  pengendalian  menggunakn  metode  5W+1H  dan  membuat  SOP ( Standard Operational Procedure ).

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Diagram  SIPOC  ( Suplier , Input , Process , Output , Customer )  merupakan  diagram  yang digunakan sebagai alat identifikasi elemen-elemen yang berkaitan dalam suatu proses produksi, antara  lain  siapa  pemasoknya,  apa  inputnya,  bagaimana  prosesnya,  apa  hasilnya  dan  siapa  saja pemakainya. Diagram SIPOC Pada Pabrik Tahu Pak Budi sebagai berikut [11]:

## DIAGRAM SIPOC PABRIK TAHU PAK BUDI
Suplier Input Process Customer Output
Kacang Kedelai Tahu
Warung-warung Jalan Cipta Karya dan Perorangan
Pencucian dan Perendaman Kacang Kedelai Penggilingan Kacang Kedelai Perebusan Kacang Kedelai Penyaringan Kacang Kedelai dan Pemberian Asam Cuka Percetakan Tahu Toko UD. Oyon
Gambar 1. Diagram SIPOC Pabrik Tahu Pak Budi Tahap kedua pada proses six sigma adalah mengukur ( measure ). Tahap ini bertujuan untuk memperoleh  ngka-angka  yang  memberikan  petunjuk  tentang  akar  masalah  yang  terjadi. Pengukuran tersebut berupa menghitung nilai DPU, DPO. DPMO yang nantinya dapat mengetahui level sigma.
1. Perhitungan nilai DPU, DPO, DPMO dan level sigma pada cacat tekstur.
Tabel 2. DPMO dan Level Sigma pada Cacat Tekstur No. Bulan Nilai DPU CTQ Nilai DPO Nilai DPMO Level Sigma 1. Januari 0,073 3 0,024 24.444,444 3,470 2. Februari 0,074 3 0,025 24.752,475 3,492 3. Maret 0,070 3 0,023 23.205,844 3,492 4. April 0,064 3 0,021 21.276,596 3,528 5. Mei 0,073 3 0,024 24.176,488 3,474 6. Juni 0,074 3 0,025 24.567,281 3,467 7. Juli 0,071 3 0,024 23.758,099 3,482 8. Agustus 0,078 3 0,026 25.955,089 3,444 9. September 0,076 3 0,025 25.328,855 3,454 10. Oktober 0,072 3 0,024 24.098,064 3,476 11. November 0,074 3 0,025 24.602,026 3,467 12. Desember 0,054 3 0,018 17.960,909 3,598 Rata-rata 3,487 2. Perhitungan nilai DPU, DPO, DPMO dan level sigma pada cacat warna. Tabel 3. DPMO dan Level Sigma pada Cacat Warna No. Bulan Nilai DPU CTQ Nilai DPO Nilai DPMO Level Sigma 1. Januari 0,033 3 0,011 11.111,111 3,787 2. Februari 0,038 3 0,013 12.601,260 3,738 3. Maret 0,036 3 0,012 12.032,660 3,756 4. April 0,034 3 0,011 11.403,143 3,777 5. Mei 0,036 3 0,012 12.088,244 3,754 6. Juni 0,030 3 0,010 10.050,251 3,824 7. Juli 0,036 3 0,012 12.095,032 3,754 8. Agustus 0,036 3 0,012 12.102,654 3,754 9. September 0,034 3 0,011 11.195,074 3,784 10. Oktober 0,033 3 0,011 11.004,318 3,790
No. Bulan Nilai DPU CTQ Nilai DPO Nilai DPMO Level Sigma 11. November 0,041 3 0,014 13.667,792 3,707 12. Desember 0,034 3 0,011 11.225,568 3,783 Rata-rata 3,767 3. Perhitungan nilai DPU, DPO, DPMO dan level sigma pada cacat ukuran. Tabel 4. DPMO dan Level Sigma pada Cacat Ukuran No. Bulan Nilai DPU CTQ Nilai DPO Nilai DPMO Level Sigma 1. Januari 0,040 3 0,013 13.333,333 3,716 2. Februari 0,040 3 0,013 13.351,335 3,716 3. Maret 0,038 3 0,013 12.605,644 3,738 4. April 0,036 3 0,012 12098,456 3,754 5. Mei 0,044 3 0,015 14.505,893 3,683 6. Juni 0,041 3 0,014 13.679,509 3,706 7. Juli 0,040 3 0,013 13.246,940 3,719 8. Agustus 0,041 3 0,014 13.560,805 3,710 9. September 0,038 3 0,013 12.594,458 3,738 10. Oktober 0,038 3 0,013 12.675,860 3,736 11. November 0,047 3 0,016 15.597,363 3,655 12. Desember 0,034 3 0,011 11.357,633 3,778 Rata-rata 3,721
Berdasarkan masing masing cacat, rata-rata level sigma untuk cacat tekstur adalah 3,487 yang berarti berada diatas level 3σ dan dibawah level 4σ. Rata -rata level sigma untuk cacat warna adalah 3,767 yang berarti berada diatas level 3σ dan dibawah level 4σ. Dan rata -rata level sigma untuk cacat  ukuran  adalah 3,721  yang  berarti  mendekati level  4σ.  Karena  rata -rata  level  sigma  berada pada level 3σ yang jauh dari target 6σ, sebaiknya melakukan upaya perbaikan untuk meningkatkan level  sigma  dan  mengurangi  cacat  yang  terjadi.  Sehingga  tahu  yang  dihasilkan  akan  mengalami peningkatan  dalam  segi  kualitas.  Selanjutnya  menentukan  peta  kendali.  Peta  kendali  bertujuan untuk  melihat  apakah  suatu  proses  produksi  sudah  terkendali  atau  belum.  Perhitungan  peta kendali P adalah sebagai berikut:
1. Cacat Tekstur
Tabel 5. Jumlah Produksi dan Cacat Tekstur No. Bulan Jumlah Produksi (n) Cacat Tekstur (np) 1. Januari 2.550 187 2. Februari 2.222 165 3. Maret 2.327 162 4. April 2.397 153 5. Mei 2.206 160 6. Juni 2.388 176 7. Juli 2.315 165 8. Agustus 2.286 178 9. September 2.382 181 10. Oktober 2.393 173 11. November 2.073 153 12. Desember 2.524 136 Rata-rata 28.063 1.989 Tabel 6. CL, P, UCL dan LCL Cacat Tekstur No. Bulan CL P UCL LCL 1. Januari 0,071 0,073 0,086 0,056 2. Februari 0,071 0,074 0,087 0,055 3. Maret 0,071 0,070 0,087 0,055
No. Bulan CL P UCL LCL 4. April 0,071 0,064 0,087 0,055 5. Mei 0,071 0,073 0,087 0,054 6. Juni 0,071 0,074 0,087 0,055 7. Juli 0,071 0,071 0,087 0,055 8. Agustus 0,071 0,078 0,087 0,055 9. September 0,071 0,076 0,087 0,055 10. Oktober 0,071 0,072 0,087 0,055 11. November 0,071 0,074 0,088 0,054 12. Desember 0,071 0,054 0,086 0,056

## Gambar 2. Peta Kendali P Cacat Tekstur
Pada Gambar  2. menunujukkan  bahwa  data  proses  produksi  dapat  dikatakan  terkendali karena nilai proporsi berada dibawah batas UCL dan diatas batas LCL. Suatu proses produksi dapat dikatakan  terkendali apabila data yang ada berada pada batas kendali atas (UCL) dan batas kendali bawah (LCL).
2. Cacat Warna
Tabel 7. Jumlah Produksi dan Cacat Warna No. Bulan Jumlah Produksi (n) Cacat Warna (np) 1. Januari 2.550 85 2. Februari 2.222 84 3. Maret 2.327 84 4. April 2.397 82 5. Mei 2.206 80 6. Juni 2.388 72 7. Juli 2.315 84 8. Agustus 2.286 83 9. September 2.382 80 10. Oktober 2.393 79 11. November 2.073 85 12. Desember 2.524 85 Tabel 8. CL, P, UCL dan LCL Cacat Warna No. Bulan CL P UCL LCL 1. Januari 0,035 0,033 0,046 0,024 2. Februari 0,035 0,038 0,047 0,023 3. Maret 0,035 0,036 0,046 0,024 4. April 0,035 0,034 0,046 0,024 5. Mei 0,035 0,036 0,047 0,023 6. Juni 0,035 0,030 0,046 0,024 7. Juli 0,035 0,036 0,046 0,024 8. Agustus 0,035 0,036 0,047 0,023 9. September 0,035 0,034 0,046 0,024
0.050 0.055 0.060 0.065 0.070 0.075 0.080 0.085 0.090 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Peta-P Cacat Tekstur
Proporsi CL UCL LCL
No. Bulan CL P UCL LCL 10. Oktober 0,035 0,033 0,046 0,024 11. November 0,035 0,041 0,047 0,023 12. Desember 0,035 0,034 0,046 0,024

## Gambar 3. Peta Kendali P Cacat Warna
Pada Gambar  3. menunujukkan  bahwa  data  proses  produksi  dapat  dikatakan  terkendali karena nilai proporsi berada dibawah batas UCL dan diatas batas LCL. Suatu proses produksi dapat dikatakan terkendali apabila data yang ada berada pada batas kendali atas (UCL) dan batas kendali bawah (LCL).
3. Cacat Ukuran
Tabel 9. Jumlah Produksi dan Cacat Ukuran No. Bulan Jumlah Produksi (n) Cacat Ukuran (np) 1. Januari 2.550 102 2. Februari 2.222 89 3. Maret 2.327 88 4. April 2.397 87 5. Mei 2.206 96 6. Juni 2.388 98 7. Juli 2.315 92 8. Agustus 2.286 93 9. September 2.382 90 10. Oktober 2.393 91 11. November 2.073 97 12. Desember 2.524 86 Tabel 10. CL, P, UCL dan LCL Cacat Ukuran No. Bulan CL P UCL LCL 1. Januari 0,040 0,040 0,051 0,028 2. Februari 0,040 0,040 0,052 0,027 3. Maret 0,040 0,038 0,052 0,027 4. April 0,040 0,036 0,051 0,028 5. Mei 0,040 0,044 0,052 0,027 6. Juni 0,040 0,041 0,051 0,028 7. Juli 0,040 0,040 0,052 0,027 8. Agustus 0,040 0,041 0,052 0,027 9. September 0,040 0,038 0,051 0,028 10. Oktober 0,040 0,038 0,051 0,028 11. November 0,040 0,047 0,052 0,027 12. Desember 0,040 0,034 0,051 0,028

## Gambar 4. Peta Kendali P Cacat Ukuran
Gambar 4. menunujukkan bahwa data proses produksi dapat dikatakan terkendali karena nilai proporsi berada dibawah batas UCL dan diatas batas LCL. Suatu proses produksi dapat dikatakan terkendali apabila data yang ada berada pada batas kendali atas (UCL) dan batas kendali bawah (LCL).
Tahap analyze atau  analisa  adalah  tahapan  yang  melakukan  analisis  terhadap  faktor-faktor yang  menyebabkan  cacat  pada  suatu  proses  produksi.  Diagram fishbone merupakan  diagram berbentuk  tulang  ikan  yang  didalamnya  terdapat  rincian  mengenai  sebab  akibat  dari  suatu masalah.
Gambar 5. Diagram Fishbone Cacat Tekstur
Gambar 6. Diagram Fishbone Cacat Warna
Gambar 7. Diagram Fishbone Cacat Ukuran

## 1 FMEA
Tahap improve berdasarkan  namanya  bertujuan  untuk  memperbaiki  masalah  yang  sudah diketahui,  dianalisis  dan  ditemukan  pada  tahapan  sebelumnya.  Tahap  ini  menggunakan metode FMEA ( Failure Mode and Effect Analysisis ) dan Fuzzy FMEA
Tabel 11. Kuesioner FMEA No. Jenis Cacat Penyebab S O D RPN Kategori 1. Cacat Tekstur Tidak ada SOP 8 9 8 576 H Kacang kedelai terlalu keras 8 7 7 392 M-H Penggilingan Tidak Halus 5 6 7 210 L-M Pekerja tidak disiplin waktu 7 8 6 336 M 2. Cacat Warna Waktu perbusan tidak sesuai 8 8 8 512 H Pekerja kelelahan 7 6 6 252 M Cuka tidak bagus 5 6 6 180 L-M Kualitas air tidak bagus 5 6 8 240 L-M Kebersihan mesin kurang diperhatikan 7 5 5 175 L-M 3. Cacat Ukuran Salah potong 5 6 8 240 L-M Pekerja kurang teliti 5 7 7 245 L-M Bahan baku tidak sesuai standar 8 8 6 384 Pisau pemotong tidak tajam 7 5 7 245 L-M Alat pemberat tidak optimal 5 7 5 175 L-M 1. Fuzzy FMEA
Perhitungan Fuzzy FMEA  dilakukan  berdasarkan  kuesioner Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA) sebelumnya . Langkahnya adalah sebagai berikut: a. Fuzzification
Gambar 8. Input dan Output Fuzzy b. Iput Angka Severity
Gambar 9. Input Angka Severity

## c. Iput Angka Occurrence
Gambar 10. Input Angka Occurrence d. Iput Angka Detection
Gambar 11. Input Angka Detection e. Iput Angka Output
Gambar 12. Input Angka Output
f. Defuzzification

## Gambar 14. Rule Input Kuesioner FMEA
g. Hasil FRPN
Tabel 12. Rekapitulasi Perhitungan Fuzzy FMEA No. Jenis Cacat Penyebab S O D FRPN Kategori 1. Cacat Tekstur Tidak ada SOP 8 9 8 720 H-VH Kacang kedelai terlalu keras 8 7 7 667 H-VH Penggilingan Tidak Halus 5 6 7 605 H-VH Pekerja tidak disiplin waktu 7 8 6 667 H-VH 2. Cacat Warna Waktu perbusan tidak sesuai 8 8 8 676 H-VH Pekerja kelelahan 7 6 6 612 H-VH Cuka tidak bagus 5 6 6 560 H Kualitas air tidak bagus 5 6 8 645 H-VH Kebersihan  mesin  kurang diperhatikan 7 5 5 605 H-VH 3. Cacat Ukuran Salah potong 5 6 8 645 H-VH Pekerja kurang teliti 5 7 7 605 H-VH Bahan  baku  tidak  sesuai standar 8 8 6 676 H-VH Pisau pemotong tidak tajam 7 5 7 629 H-VH Alat pemberat tidak optimal 5 7 5 605 H-VH
Berdasarkan  perhitungan fuzzy FMEA,  peringkat  yang  dihsailkan  berbeda  dengan  yang dihasilkan pada perhitungan FMEA. Peringkat 1 yaitu cacat tekstur dengan penyebab tidak adanya SOP.  Peringkat 2  yaitu pada  cacat  warna dengan waktu  perebusan  tidak  sesuai  dan  pada  cacat ukuran  dengan  penyebab  bahan  baku  tidak  sesuai  standar.  Peringkat  3  yaitu  paa  cacat  tekstur dengan penyebab kacang kedelai terlalu keras.
Berdasarkan  peringkat  pertama  yang  diperoleh  pada  nilai  FRPN,  yang  berarti  kegagalan tersebut  memiliki  potensi  utama  untuk  dilakukan  tindakan  perbaikan.  Maka  upaya  yang  dapat dilakukan  adalah  membuat  Standar  Operasional  Proses  pada  Pabrik  Tahu  Pak  Budi.  Kemudian upaya perbaikan yang dapat dilakukan untuk peringkat kedua yaitu menetapkan standar waktu yang konsisten pada proses perebusan dan memperhatikan bahan baku yang digunakan sebelum dilakukan perendaman.  Serta  upaya yang  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  pada  peringkat 3 yaitu memberikan pengarahan dan pembinaan terhadap disiplin kerja kepada karyawan. Selain itu juga  dapat  menerapkan  sistem  pemberian reward dan punishment agar  meningkatkan produktivitas.
Tahap control merupakan tahap terakhir pada six sigma. Sasaran utama tahap control yaitu menghindari untuk kembali pada proses produksi yang lama.
1. 5W+1H
Metode  5W+1H  adalah  suatu  metode  pemeriksaan  terhadap  masalah  yang  terjadi  dengan menggunakan pertanyaan What , Where , Why , Who , When dan How [12].
Tabel 13. Analisis 5W+1H Jenis Cacat Cacat Tekstur Cacat Warna Cacat Ukuran What (Apa Rencana Perbaikan) Memperhatikan kualitas bahan baku sebelum melakukan proses produksi Menjaga kebersihan lingkungan area produksi dan melakukan perawatan mesin yang digunakan Memastikan pisau yang digunakan untuk memotong tahu selalu tajam Why (Mengapa Perlu Dilakuakan Perbaikan) Untuk mengurangi kemungkinan cacat yang akan terjadi pada proses proses berikutnya Agar kualitas tahu meningkat dan nilai gizi yang terkandung pada tahu tetap terjaga Untuk mengurangi keruagian yang ditimbulkan dari produk cacat Who Siapa yang Melakukan) Pemilik pabrik Pemilik dan pekerja Pekerja Where Dimana Lokasi Perbaikan Pabrik Tahu Pak Budi Pabrik Tahu Pak Budi Pabrik Tahu Pak Budi When (Kapan Waktu Perbaikan) Pada proses pencucian dan perendaman kacang kedelai Pada proses penggilingan dan penyaringan kacang kedelai Pada proses percetakan tahu How (Bagaimana Langkah Perbaikan) Membuat SOP, melakukan pemeriksaan terhadap bahan baku dan melakukan pemantauan selama proses produksi berlangsung Membuat SOP, memberikan pengarahan kepada pekerja dan melakukan perawatan mesin dan lingkungan area produksi Membuat SOP, memberikan pengarahan kepada pekerja dan melakukan pemantauan selama proses produksi berlangsung
2. Pembuatan SOP ( Standard Operational Procedure ) Standard  Operational  Procedure umumnya  sudah  dimiliki  setiap  perusahan  atau  organisasi yang didalamnya terdapat proses produksi  [13]. Pada Pabrik Tahu Pak Budi belum memiliki SOP,  sehingga  peneliti  melakukan  usulan  perbaikan  dengan  membuat  SOP  yang  nantinya dapat berguna untuk kelancaran proses produksi. SOP tersebut adalah sebagai berikut:

## Tabel 13. SOP (Standard Operational Procedure)

## STANDARD OPERATIONAL PROCEDURE
Pabrik Tahu Pak Budi No. Doc            : SOP-01/2023 Mulai Berlaku : Subject             : Lantai Produksi Halaman          : 01 I. Tujuan: Prosedur Proses Produksi Pembuatan Tahu II. Pihak Terkait:
1. Pemilik Pabrik
2. Pekerja
III. Prosedur:
A. Persiapan Sebelum Proses Produksi
1. Bersihkan  kacang  kedelai  (memisahkan  kacang  kedelai  yang  rusak  dan  berlubang) sebelum melakukan perendaman.
2. Rendam kacang kedelai sebanyak 2 karung menggunakan air biasa selama 3 jam.
3. Hidupkam tungku pembakaran.
4. Menggunakan alat pelindung diri (APD).
5. Bekerja sesuai SOP yang sudah ditentukan.
B. Proses Produksi

## STANDARD OPERATIONAL PROCEDURE
1. Rendam kacang kedelai sebanyak 3 karung menggunakan air biasa selama 3 jam setelah proses perendaman pertama selesai.
2. Cuci bersih kacang kedelai yang sudah direndam.
3. Giling kacang kedelai hingga hancur dan berbentuk seperti bubur.
4. Rebus  menggunakan  metode  penguapan  sebanyak  2  kali  selama  5  menit.  Proses pertama tidak sampai menghasilkan busa, proses kedua hingga menghasilkan busa.
5. Lakukan penyaringan menggunakan kain saringan untuk memisahkan sari pati kedelai dan ampas. Tambahkan 4 ember air dan 5 ember cuka.
6. Letakkan  hasil  penyaringan  ketempat  cetakan  tahu,  pastikan  cetakan  terisi  penuh kemudian tutup rapat lalu berikan pemberat diatasnya.
7. Potong  tahu  dengan  teliti  sesuai  cetakan  yang  sudah  disediakan  menggunakan  pisau yang tajam.
8. Ulangi untuk kacang kedelai yang telah dilakukan perendaman kedua.
C. Setelah Proses Produksi
1. Matikan mesin penggiling.
2. Pastikan api pada tungku pembakaran sudah padam.
3. Bersihkan semua peralatan produksi.
4. Kembalikan peralatan produksi sesuai pada tempatnya.
5. Pastikan lingkungan produksi bersih sebelum ditinggalkan.
Dibuat Oleh:
Rosiana Azura (Mahasiswa) Disetujui Oleh: Bapak Budi
(Pemilik Pabrik)

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang didapat berdasarkan hasil penelitian yang tealah dilakukan adalah:
1. Tingkat cacat produk tahu pada Pabrik Tahu Pak Budi berdasarkan perhitungan nilai DPMO dan  level  sigma  pada cacat  tekstur yaitu  memperoleh  level  sigma 3,487.  Pada  cacat warna memperoleh level sigma 3,767 dan pada cacat ukuran memperoleh level sigma 3,721.
2. Faktor  yang  menyebabkan  produk  tahu  cacat/rusak  berdasarkan fishbone adalah  metode, manusia, material dan mesin. Faktor tersebut memiliki hubungan antara satu proses dengan proses lainnya, sehingga apabila tidak dilakukan perbaikan akan terus menerus menghasilkan produk cacat. Berdasarkan perhitungan fuzzy FMEA nilai FRPN tertinggi adalah 720 pada cacat tekstur dengan penyebab tidak adanya SOP. Sehingga usulan perbaikan yang dapat diberikan adalah pembuatan SOP.
3. Usulan  perbaikan  yang  dapat  diberikan  sebagai  upaya  meminimalisir  produk  cacat berdasarkan  5W+1H  adalah  melakukan  evaluasi  setiap  bulannya  mengenai  apa  yang  harus diperbaiki  dan  apa  yang  harus  ditingkatkan,  memberikan  pengarahan  kepada  pekerja, memperhatikan  kebersihan  lingkungan  kerja,  melakukan maintenance mesin  dan  alat  yang digunakan  selama  proses  produksi  dan  berdasarkan  perhitungan  FRPN  adalah  melakukan pembuatan SOP.
Saran yang didapat berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan adalah:
1. Sebaiknya Pabrik Tahu Pak Budi dapat menerapkan usulan perbaikan yang peneliti berikan. Agar proses produksi dapat berjalan lebih baik lagi dan lebih efektif maupun efisien.
2. Untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya melakukan desain eksperimen menggunakan Metode Taguchi sebagai upaya peuntuk mengetahui takaran komposisi optimal dari bahan baku dan bahan tambahan yang digunakan pada proses produksi Pabrik Tahu Pak Budi.

## REFERENSI
[1] P.  Puram  and  A.  Gurumurthy,  “Celebrating  a  decade  of  International  Journal  of  Lean  Six Sigma –a bibliometric analysis to uncover the ‘as is’ and ‘to be’ states,” Int. J. Lean Six Sigma , 2021.
[2] I. Sakinah, Z. Zahro, and A. Andinia, “Adaptation of Blue Ocean Strategy in Increasing Business Markets,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 81 – 91, 2023.
[3] D.  Yaduvanshi  and  A.  Sharma,  “Lean  six  sigma  in  health  operations:  challenges  and opportunities —‘Nirvana for operational efficiency in hospitals in a resource limited settings,’” J. Health Manag. , vol. 19, no. 2, pp. 203 – 213, 2017.
[4] S. Prakash, S. Kumar, G. Soni, R. V Mahto, and N. Pandey, “A decade of the international journal of lean six sigma: bibliometric overview,” Int. J. Lean Six Sigma , 2021.
[5] I.  O.  Ozumba  and  E.  Okon,  “The  Influence  of  Marketing  Mix  Strategy  on  Bread  Customer Satisfaction in Nigerian Market,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 47 – 55, 2023.
[6] G. El Safira, Y. Sari, and D. Waluyo, “Virgin Coconut Oil (VCO) Business Analysis in Terms of Economic Income,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 56 – 62, 2023.
[7] S. Sachin and J. Dileeplal, “Six sigma methodology for improving manufacturing process in a foundry industry,” Int. J. Adv. Eng. Res. Sci. , vol. 4, no. 5, p. 237172, 2017.
[8] M. Shamsuzzaman, M. Alzeraif, I. Alsyouf, and M. B. C. Khoo, “Using Lean Six Sigma to improve mobile order fulfilment process in a telecom service sector,” Prod. Plan. Control , vol. 29, no. 4, pp. 301 – 314, 2018.
[9] R.  Gustiari,  “Techno -Economic  Analysis  of  Utilization  of  Tofu  Production  Liquid  Waste  into Liquid Organic Fertilizer Using Experimental Methods,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 10 – 18, 2023.
[10] S. Sarman and D. Soediantono, “Literature Review of Lean Six Sigma (LSS) Implementation and Recommendations for Implementation in the Defense Industries,” J. Ind. Eng. Manag. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 24 – 34, 2022.
[11] M. Patel and D. A. Desai, “Critical review and analysis of measuring the success of Six Sigma implementation in manufacturing sector,” Int. J. Qual. Reliab. Manag. , 2018.
[12] R. Sreedharan V and V. Sunder M, “A novel approach to lean six sigma project management: a conceptual framework and empirical application,” Prod. Plan. Control , vol. 29, no. 11, pp. 895 – 907, 2018.
[13] J. Rismawati and N. O. Gultom, “Quality Analysis of Health Center Service Management for Efforts to Improve Patient Satisfaction,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 71 – 80, 2023.
[14] F. Alamsyah and D. Sutoyo, “Redesign of Standard Paddock Motorcycle Products Using the Quality Function Deployment (QFD) Method,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 78 – 88, 2023.
[15] M. L. Hamzah, A. A. Purwati, A. Jamal, and M. Rizki, “An Analysis of Customer Satisfaction and Loyalty of Online Transportation System in Pekanbaru, Indonesia,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 2021, vol. 704, no. 1, p. 12029.
[16] H. Kamil, M. Mukhlis, and Y. Bachtiar, “Integration of ANP and TOPSIS Methods in Prioritizing Sales Strategies for Frozen Food Products,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 102 – 114, 2023.
[17] P.  S.  Felicia  and  N.  Zaitun,  “Design  a  Patient  Medical  Record  Application  to  Shorten Registration Time Using the Waterfall Model,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 62 – 77, 2023.
[18] R. Erwanda, “Layout Design of Copra Factory Facilities in Small and Medium Industry Centers Using Systematic Layout Planning Method,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 115 – 127, 2023.
[19] A.  Alvina,  “Application  of  Quality  Control  and  Risk  Management  in  Maintaining  Product Quality with A Risk Breakdown Structure Approach,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 89 – 101, 2023.
[20] D.  P.  Sari,  “Business  Feasibility  Analysis  of  Sumedang  Tofu  MSMEs  with  Value  Engineering Approach,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 20 – 31, 2023.
[21] G.  A.  Sihotang  and  F.  A.  Damiyati,  “Minimizing  Fresh  Fruit  Bunches  Inventory  Costs  Using Continuous Review System and Blanked Order System Methods,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 32 – 42, 2023.
[22] H. A. Ramadhan, “Determinants of Economic Value Addition of Industrial Tuna Fish Processors in the Sea Food Processing Sub- Chain in Malaysia,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 43 – 49, 2023.
[23] S. S. Lubis, “Identify Financial Ratios to Measure The Company’s Financial Performance,” J. Econ. Bus. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 1 – 10, 2023.
[24] I. N. Permadi and D. B. Nisa, “A Model Experiment Design Using the Taguchi Method: A Case Study Of Making Concrete Roof,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 36 – 44, 2023.
[25] G. Filhaq, S. Aprianto, and H. Alfianto, “Design of Smart Locker Door Using Quality Function Deployment Based on ATMega 2560 Microcontroller,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 25 – 35, 2023.
[26] F.  Pohan,  I.  Saputra,  and  R.  Tua,  “Scheduling  Preventive  Maintenance  to  Determine Maintenance Actions on Screw Press Machine,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 1 – 12, 2023.
[27] S.  Gupta,  S.  Modgil,  and  A.  Gunasekaran,  “Big data  in  lean  six  sigma:  a  review  and  further research directions,” Int. J. Prod. Res. , vol. 58, no. 3, pp. 947 – 969, 2020.
[28] M. Rizki, A. Wenda, F. D. Pahlevi, M. I. H. Umam, M. L. Hamzah, and S. Sutoyo, “Comparison of Four Time Series Forecasting Methods for Coal Material Supplies: Case Study of a Power Plant in Indonesia,” in 2021 International Congress of Advanced Technology and Engineering (ICOTEN) , 2021, pp. 1 – 5.
[29] A. D. Makwana and G. S. Patange, “A methodical literature review on application of Lean & Six Sigma in various industries,” Aust. J. Mech. Eng. , vol. 19, no. 1, pp. 107 – 121, 2021.
[30] J. Antony, P. Palsuk, S. Gupta, D. Mishra, and P. Barach, “Six Sigma in healthcare: a systematic review of the literature,” Int. J. Qual. Reliab. Manag. , vol. 35, no. 5, pp. 1075 – 1092, 2018.
[31] S.  Tambak,  M.  L.  Hamzah,  A.  A.  Purwati,  Y.  Irawan,  and  M.  I.  H.  Umam,  “Effectiveness  of Blended Learning Model Based on Problem- Based Learning in Islamic Studies Course.,” Int. J. Instr. , vol. 15, no. 2, 2022.
[32] T. M. Sari and W. Dini, “Risk Assessment and Mitigation Strategy in The Halal Broiler Supply Chain,” J. Ris. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 13 – 24, 2023.