INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 10571-10584 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penggunaan Metode Kontrol Kualitas Statistik ( Statistical Quality Control)
Pada Penanganan Produk Cacat Kain di PT X
Feny Nurherawati Universitas Insan Cendekia Mandiri Email: fenynurherawati02@gmail.com

## Abstrak
Standar  kualitas  produk  yang  ditetapkan  perusahaan  dapat  dijaga  melalui  metode  kontrol  kualitas produk  yang  tepat.  Kain  hasil  produksi  PT  X  masih  memiliki  cacat  produk  melebihi  batas  toleransi perusahan yaitu maksimal 2%. Jenis cacat kain diantaranya warna tidak OK  (WTO), crease mark dan kotor warna, sehingga perlu dilakukan analisis untuk mengontrol kualitas produk pada tiap prosesnya, menggunakan  metode  kontrol  kualitas  statistik (SQC).    Kontrol  kualitas  statistik  dapat  mendeteksi kesalahan proses atau penyebab khusus melalui analisis data yang sudah lampau maupun yang ada saat  ini.  Pada  hasil p-chart  ditemukan  data  kain  rayon  viskosa  100%  mengalami  penyimpangan, ditunjukkan dengan adanya titik-titik yang fluktuasinya tinggi dan tidak beraturan, artinya produk cacat banyak diluar batas kendali. Melalui analisis diagram tulang ikan (fish bone) diketahui faktor penyebab cacat kain pada proses produksi, diantaranya pekerja, material , metode dan peralatan. Berdasarkan data kontrol kualitas statistik yang diperoleh dapat dilakukan perbaikan.
Kata Kunci: Kontrol Kualitas, Cacat, Peta P, Diagram Tulang Ikan

## Abstract
The product quality standard was set by the company could be maintained through appropriate product quality control methods. The fabric still have product defects that exceed the company's tolerance limit, which is a maximum of 2%. The defects  include color not OK (WTO), crease marks and dirty color, therefore it was necessary to conduct analysis by controlling product  quality in each process to use method of statistical quality control.  SQC could detect error process through analysis of past and current data. As resulted in the p-chart, it was found that data on 100% viscose rayon fabric have very high and irregular fluctuations points, meaning that many products were outside control limits. From analysis of the fish bone diagram that in the production process was found the causes of defects were from worker, material, method and tools. Based on the statistical quality control data obtained, improvements could be made.
Keywords: Quality Control, Defect, P-Chart, Fish Bone Diagram

## PENDAHULUAN
Faktor penting dalam perusahaan yang dapat berdampak pada kemajuan usaha yaitu kualitas  produk  yang  merupakan  hal  paling  utama  berhubungan  denngan  kepuasan konsumen. Perusahaan harus konsisten dalam melakukan kontrol dan pengawasan proses dan hasil produksi agar kualitas produk senantiasa terjaga berdasarkan standar yang telah ditetapkan dalam perusahaan.
PT X bergerak dibidang manufaktur tekstil pencelupan kain rayon viskosa 100% telah berupaya  menjalankan  sistem  kontrol  kualitas  produk  yang  baik  untuk  standar  kualitas produk tetap terjaga. Kontrol kualitas dilaksanakan melalui penerapan pengawasan produk di  departemen  QC  agar  kerusakan  produk  bisa  dihindari,  sehingga  bisa  mengurangi kerugian  perusahaan  dan  dapat  meningkatkan  kepercayaan  serta  kepuasan  konsumen. Namun pada kenyataannya kain hasil produksi PT X memiliki beberapa masalah produksi, yakni produk mengalami cacat atau menyimpang dari standard yang ditentukan oleh PT X. Jenis cacat diantaranya warna kain belum sesuai dengan standar yang diminta (WTO/Warna Tidak Ok), lipatan permanen (crease mark) dan kotor warna pada kain.
Berdasarkan  fakta  dilapangan,  dengan  adanya  variasi  cacat  kain  perlu  dilakukan analisis dengan menggunakan metode kontrol statistik (SQC) pada tiap prosesnya. Metode SQC  adalah alat bantu statistik untuk mengontrol kualitas hasil produksi agar sesuai dengan standar perusahaan. SQC secara statistik berguna untuk mengumpulkan dan menganalisis data pada tingkat biaya yang minimum. Adapun tujuan dari kontrol statistik yaitu melalui analisis data dari masa lalu maupun saat ini mencari penyebab khusus terjadinya cacat atau kesalahan proses, dengan berpatokan pada nilai toleransi cacat yang di berikan perusahaan
yaitu sebesar 2%. Langkah awal yang dilakukan adalah meninjau kembali proses kontrol dan pengawasan kualitas produk, sehingga ditemukan penyebab utama yang mengakibatkan cacat pada kain. Dengan diketahuinya penyebab cacat ataupun kerusakan produk melalui data  yang  ada,  maka  perbaikan  produk  dapat  lebih  cepat  dilakukan  dan  operasional manufaktur bisa lebih maksimal, sehingga dapat menurunkan biaya kualitas dan menaikkan tingkat posisi kompetitif.

## METODE PENELITIAN

## 1. Populasi dan Sampel
a) Populasi
Populasi  yang digunakan adalah kain  cacat dengan kondisi warna tidak  ok (WTO),
crease mark  dan kotor warna.
b) Sampel
Sampel yang digunakan adalah kain rayon viskosa 100%  yang mengalami kerusakan atau cacat.  Melalui teknik purposive sampling , sampel diambil dengan menggunakan suatu teknik pengambilan sampel dengan pertimbangan tertentu.
2. Teknik Pengumpulan Data
a) Wawancara
Teknik tanya jawab secara langsung pada subjek yang mengetahui tentang objek yang diteliti, dalam hal ini pihak manajemen atau karyawan di PT X untuk mendapatkan data atau informasi yang dibutuhkan.
b) Observasi
Pengamatan  secara  langsung  mengenai  alur  proses  dari  awal  sampai  akhir  proses produksi dan alur kontrol kualitas di tempat penelitian untuk mendapatkan data atau informasi yang dibutuhkan.

## 3. Metode Analisis Data
Perolehan data diolah dengan menggunakan metode control statistik yaitu statistical quality  control  (SQC).  Tahapan  yang  harus  dikerjakan  adalah  melalui  serangkaian pengerjaan sebagai berikut:
a) Check Sheet
Data produksi dan produk cacat yang diperoleh dari perusahaan diolah menjadi suatu tabel  yang  tersusun  secara  terstruktur,  sehingga  memudahkan  dalam  membaca  dan memahami data tersebut samapai analisis lebih lanjut bisa dilakukan.

## b) Histogram
Histogram  merupakan  suatu  alat  penyajian  data  secara  visual  dalam  bentuk  grafis balok  yang  menunjukkan  distribusi  nilai  yang  diperoleh  dalam  bentuk  angka.  Fungsi histogram yaitu memberikan  kemudahan  dalam  membaca  dan menjelaskan  data  secara cepat.

## c) Peta kendali p (P-chart)
Peta kendali p ini digunakan karena kontrol kualitas yang dilakukan bersifat atribut serta data yang diperoleh untuk dijadikan sampel pengamatan tidak tetap, selain itu produk yang  mengalami  kerusakan  tersebut  tidak  dapat  diperbaiki  lagi  sehingga  harus  di  tolak (reject).  Data  penelitian  yang  diperoleh  dianalisis  dengan  menggunakan  peta  p  untuk mengontrol produk secara statistik. Tahapan perhitungan dalam penyusunan peta p adalah sebagai berikut :
1) Rumus persentase cacat, sebagai berikut :
Penjelasan : n = Jumlah yang diperiksa di dalam sub grup
np = Jumlah gagal di dalam sub grup
Subgroup  = hari ke-
2) Rumus garis tengah/ Central Line (CL)
Garis tengah merupakan rerata cacat produk 𝑝 ̅ , sebagai berikut :
Penjelasan : ∑ 𝑛 = total yang diperiksa
∑ 𝑛𝑝
= total yang cacat
3) Rumus limit kendali atas Upper Control Limit (UCL)
Untuk menghitung limit kendali atas Upper Control Limit (UCL) , sebagai berikut:
Penjelasan :
n   = jumlah grup/sampel
𝑝 ̅ = rerata cacat produk

## 4) Rumus limit kendali bawah atau Lower Control Limit (LCL)
Untuk menghitung limit kendali bawah atau LCL , sebagai berikut :
Penjelasan : n   = jumlah produksi
𝑝 ̅ = rerata cacat produk
Jika LCL < 0 maka LCL dianggap = 0 Selanjutnya perhatikan pada grafik p-chart, bila terdapat titik yang fluktuasinya tinggi atau  tidak  beraturan  menunjukkan  bahwa  proses  produksi  masih  mengalami penyimpangan.  Bila  data  yang  diambil  belum  seragam,  maka  akan  ditunjukkan  melalui perolehan  data  yang  tidak  seluruhnya  berada  dalam  limit  kendali  yang  ditetapkan.  Hal tersebut menunjukkan bahwa kontrol kualitas di PT X masih perlu dilakukan perbaikan.
d) Diagram tulang ikan (fish bone diagram)
Diagram tulang ikan (fish bone) disebut juga sebagai diagram sebab akibat (cause and effect)  atau  diagram  ishikawa,  yang  dapat  menganalisis  faktor-faktor  penyebab  cacat produk.    Diagram fishbone  dilanjutkan  setelah  diketahui  masalah  utama  yang  paling dominan dengan menggunakan histogram, untuk analisis faktor cacat produk selanjutnya. Berikut ini diagram fish bone ditunjukan pada gambar 1 :
Gambar 1.  Diagram Tulang Ikan
Adapun tahapan dalam pembuatan diagram fish bone yaitu:
1) Pernyataan masalah ditetapkan,
2) Kategori-kategori diidentifikasi,
3) Sebab-sebab potensial ditemukan dengan cara brainstorming ,
4) Sebab-sebab yang paling mungkin dikaji dan ditetapkan,
5) Rekomendasi  atau  usulan  perbaikan  kualitas  disusun  setelah  diketahui  penyebab terjadinya cacat produk, sehingga diperoleh rekomendasi atau usulan tindakan untuk melakukan perbaikan kualitas produk.

## 4. Tahapan Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  ini  diuraikan  dalam  langkah-langkah  penelitian  yang tergambar pada flowchart sebagai berikut :
Gambar 2.  Tahapan Penelitian
.
Rumusan Masalah Penentuan Tujuan Penelitian Studi Literatur Pengambilan dan Pengumpulan Data Sampling
Analisis Data Metode SQC
• Check Sheet
• Histogram • P-Chart
• Fish Bone Diagram
Pembahasan
Kesimpulan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Data
a. Check Sheet
Adapun  tahapan  dalam  analisis  kontrol  kualitas,  yang  pertama  dilakukan  secara statistik yaitu menyusun tabel check sheet yang terdiri dari jumlah produksi dan produk rusak atau tidak sesuai dengan standar kualitas PT X. Penyusunan tabel check sheet  ini memudahkan dalam proses pengumpulan dan analisis data. Perlu diperhatikan bahwa kain yang diproduksi oleh PT X memiliki variasi cacat yang dicatat sebagai data variasi cacat yang paling dominan. Di bawah ini adalah data hasil produksi di PT X selama tahun 2021 :
Tabel 1. Data Cacat Kain Produksi di PT X Pada Tahun 2021
WTO Creasemark Kotor Warna Januari 662.984 23.480 9.182 10.419 43.081 Februari 898.172 23.030 32.576 9.508 65.114 Maret 857.581 17.988 13.907 8.855 40.750 April 707.384 35.723 25.598 21.610 82.931 Mei 374.438 17.021 5.056 2.099 24.176 Juni 786.021 75.376 22.951 34.193 132.520 Juli 446.925 26.959 3.195 10.585 40.739 Agustus 525.915 22.074 20.415 17.757 60.246 September 1.032.156 34.495 20.141 13.693 68.329 Oktober 960.608 55.406 29.488 7.101 91.995 November 502.004 15.685 6.128 12.077 33.890 Desember 469.848 22.098 4.719 17.119 43.936 JUMLAH 8.224.036 369.335 193.356 165.016 727.707 RATA - RATA 685.336 30.778 16.113 13.751 60.642 JUMLAH PRODUK CACAT (Yard ) BULAN JUMLAH
PRODUKSI (Yard )
JENIS CACAT
Sumber : Data Primer
Berdasarkan data tabel check sheet  diatas, dapat diketahui bahwa jumlah produksi pada tahun 2021 adalah 8.224.036 yard dan pada bulan Januari 2021 PT X memproduksi kain dengan jumlah 662.984 yard dengan cacat WTO sebanyak 23.480 yard, cacat crease mark 9.182 yard dan cacat kotor warna 10.419 yard, sedangkan pada bulan Februari PT X memproduksi  kain  sebanyak  898.178 yard  dengan  mengalami  cacat  WTO  23.030  yard, crease mark  32.576 yard, dan cacat kotor warna dengan 9.508 yard.
Pada bulan Maret PT X memproduksi kain sebanyak 857.581 yard dengan cacat WTO 17.988 yard,  crease  mark  13.907  yard,  dan  kotor  warna  8.855  yard.  Bulan  April  PT  X memproduksi dengan total jumlah kain sebanyak 707.384 yard, cacat WTO yang dihasilkan
35.723 yard, crease mark 25.598 yard dan kotor warna sebanyak 21.610 yard bulan ini jauh lebih banyak menghasilka cacat dibandingkan dengan bulan Maret, sedangkan bulan Mei PT X memproduksi kain  sepanjang 374.438 yard dengan  cacat WTO 17.021 yard, crease mark  5.056 yard dan kotor warna sebanyak 2.099, pada bulan maret dan April produksi kain yang dihasilkan jauh lebih banyak dari bulan Mei
Pada bulan Juni PT X memproduksi kain sepanjang 786.021 yard dengan cacat kain WTO  75.376 yard,  crease  mark    dengan  panjang  22.951  yard  dan  cacat  kotor  warna sepanjang 34.193 yard. Pada bulan Juli PT X memproduksi kain sepanjang 446.925  yard dengan cacat WTO sepanjang 26,956 yard, crease mark  3.195 dan kotor warna 10.585. Pada bulan Agustus PT X memproduksi kain sepanjang 525.915 yard dengan cacat WTO sebanyak 22.074, crease mark  20.415 yard dan cacat kotor warna sepanjang 17.757.
Namun pada bulan September PT X memproduksi kain cukup banyak yakni sepanjang 1.032.156 yard dengan cacat yang dihasilkan dari WTO 34.495 yard, crease mark  20.141, dan kotor warna 13.693 yard. Pada bulan Oktober PT X memproduksi dapat memproduksi kain sepanjang 960.608 yard dengan cacat yang dihasilkan dari WTO 55.406 yard, crease mark 29.488  dan  cacat  kotor  warna  sebanyak  7.101 yard.  Dan  pada  bulan  Desember  PT  X memproduksi kain dengan panjang 502.004 yard dengan cacat dari WTO sebanyak 15.685 yard, crease mark  6.128 yard dan kotor warna sebanyak 12.077 yard.

## b. Histogram
Tahap selanjutnya  setelah tabel  check sheet  tersedia, maka  dibuat histogram  yang berguna  dalam  mengidentifikasi  cacat  yang  paling  dominan.  Berdasarkan  gambar histogram dibawah ini, dapat dilihat jenis kerusakan yang paling sering terjadi adalah Warna Tidak Ok (WTO), dengan jumlah cacat sebanyak 369.335, jumlah cacat crease mark dengan jumlah  193.356  dan  jumlah  cacat  kotor  warna  165.016.  Data  histogram  disajikan  pada gambar 3 sebagai berikut :
Gambar 3.  Histogram Jenis Cacat pada tahun 2021

## c. Peta P (P-Charts)
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menyusun  peta  p  (p-chart)  yang  berguna  untuk mengetahui  kontrol  kualitas  di  PT  X  sudah  terkendali  atau  belum,  seperti  yang  telah dijelaskan di atas langkah awal dalam membuat peta kendali adalah menghitung :

## 1) Persentase Cacat
Persentase cacat produk yang digunakan untuk melihat persentase cacat produk pada tiap sub-group. Rumus untuk perhitungan persentase cacat yaitu:
Keterangan:
np = Jumlah gagal dalam sub grup
n = Jumlah yang diperiksa dalam sub grup
Subgroup  = hari ke-
Pengolahan data pada tabel menggunakan Microsoft Excel 2013 sehingga diperoleh persentase cacat dari setiap sub group. Di bawah ini disajikan tabel hasil pengolahan data :

## Tabel 2. Persentase Cacat Produk di PT X Tahun 2021
WTO Creasemark Kotor Warna Januari 662.984 23.480 9.182 10.419 43.081 6,5 Februari 898.172 23.030 32.576 9.508 65.114 7,25 Maret 857.581 17.988 13.907 8.855 40.750 4,75 April 707.384 35.723 25.598 21.610 82.931 11,72 Mei 374.438 17.021 5.056 2.099 24.176 6,46 Juni 786.021 75.376 22.951 34.193 132.520 16,86 Juli 446.925 26.959 3.195 10.585 40.739 9,12 Agustus 525.915 22.074 20.415 17.757 60.246 11,46 September 1.032.156 34.495 20.141 13.693 68.329 6,62 Oktober 960.608 55.406 29.488 7.101 91.995 9,58 November 502.004 15.685 6.128 12.077 33.890 6,75 Desember 469.848 22.098 4.719 17.119 43.936 9,35 JUMLAH 8.224.036 369.335 193.356 165.016 727.707 106 RATA - RATA 685.336 30.778 16.113 13.751 60.642 8,87 JUMLAH PRODUK CACAT (Yard ) PERSENTASE PRODUK CACAT (%)
BULAN JUMLAH PRODUKSI (Yard ) JENIS CACAT
2) Garis Tengah atau Central Line (CL)
Garis tengah adalah garis yang mewakili rata-rata tingkat cacat dari proses produksi. Garis tengah atau central line  merupakan garis yang berada diantar limit kendali atas (UCL) dan limit kendali bawah (LCL). Rumus garis tengah yang sebagai berikut :
Penjelasan :
∑ 𝑛 = Jumlah total yang diperiksa
∑ 𝑛𝑝
= Jumlah total yang rusak Dari rumus diatas, maka didapatkan Central Line sebagai berikut: ∑np : 727,707
∑n : 8,224,036
CL = p ̅ = (727707 )/8224036 = 0.09
3) Limit Kendali Atas (UCL) dan Limit Kendali Bawah (LCL)
Ukuran secara statistik sebuah proses bisa dikatakan menyimpang atau tidak dilihat dari limit kendali atas dan limit kendali bawah. Limit Kendali Atas (UCL) dihitung dengan rumus :
Penjelasan : n  : total grup/sampel
𝑝 ̅ : rerata cacat produk
Untuk menghitung Limit Kendali Bawah (LCL) menggunakan rumus :
= 0.087
Penjelasan : n  : total grup/sampel
𝑝 ̅ : rerata cacat produk
Jika LCL < 0 maka LCL dianggap = 0
4) Peta P (P-Chart)
Dari perolehan nilai persentase cacat setiap grup yaitu nilai CL, nilai UCL dan nilai LCL, maka selanjutnya adalah menyusun peta p (p-chart). Di bawah ini disajikan gambar p-chart:
Gambar 4. Peta Kendali P (P-Chart)
Bedasarkan  hasil  p-charts,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  adanya  titik  yang berfluktuasi dan tidak beraturan hal ini menunjukkan proses produksi kain rayon viskosa di PT  X  tidak  terkendali,  sistem  kontrol  kualitas  produk  PT  X  masih  mengalami  banyak penyimpangan dan harus segera  dilakukan perbaikan. Selanjutnya  dari  data  p-charts ini masih diperlukan analisis lain yaitu menggunakan diagram tulang ikan (fishbone diagram) untuk memperoleh data penyebab cacat produk.

## d. Diagram Tulang Ikan ( Fishbone Diagram)
Fungsi diagram tulang ikan / fishbone diagram berguna dalam menganalisis faktor apa  saja  yang  menyebabkan  cacat  produk.  Secara  umum  faktor-faktor  yang  dianalisis adalah sebagai berikut:
- People  yaitu pekerja yang terlibat langsung dalam proses produksi.
- Material  yaitu  bahan  baku  atau  komponen  yang  menghasilkan  suatu  produk  atau barang jadi.
- Tools yaitu berbagai peralatan yang digunakan selama proses produksi.
- Method yaitu cara kerja atau perintah kerja yang harus diikuti dalam proses produksi.

## 1) Cacat Warna Tidak Ok (WTO)
Gambar 5. Diagram Tulang Ikan Terjadinya Cacat Warna Tidak Oke (WTO)
Cacat warna tidak oke (WTO) banyak terjadi di PT X dan untuk penyebabnya sendiri ada beberapa kemungkinan. Cacat warna yang tidak sesuai bisa disebabkan oleh zat warna yang berbeda dengan acuan sebelumnya, kondisi pH yang tidak sesuai, juga bisa terjadi karena tangki untuk larutan zat warna yang tidak sesuai dengan prosedur.
2) Cacat Crease mark
Gambar 6. Diagram Tulang Ikan Terjadinya Crease mark
Cacat crease mark disebabkan oleh kapasitas kain yang melebihi batas kuantiti pada mesin. Kain yang dimasukkan melebihi kapasitas di dalam mesin sehingga pada kain terjadi banyak gesekan sehingga kain pada saat di keluarkan akan terjadi cacat crease mark, pada dasarnya cacat ini bisa lebih terlihat pada saat inspecting di bagian akhir.

## 3) Cacat Kotor Warna
Gambar 7. Diagram Tulang Ikan Terjadinya Cacat Kotor Warna
Untuk jenis cacat kotor warna sendiri sama dengan warna yang tidak oke tetapi untuk kotor warna seperti ini biasanya kain yang di hasilkan akan menimbulkan bintik di hasil akhir sebenernya untuk cacat ini bisa di sebabkan dari dyestuff  (zat warna) itu sendiri. Merek dyestuff  yang  tidak  sesuai  standar  bisa  berpengaruh  atau  menjadi  faktor  pendukung terjadinya cacat produk. Mesin yang sudah di pakai untuk warna gelap harus dibersihkan secepatnya agar warna yang tersisa di dalam mesin dapat bersih dan tidak menempel terlalu lama di dalam mesin.

## SIMPULAN
Berdasarkan  data  produksi  PT  X,  cacat  produk  yang  terjadi  cukup  tinggi  dan melebihi standar maksimal cacat yaitu 2%. Penggunaan metode kontrol kualitas statistik (SQC)  dapat  digunakan  untuk  mengontrol  cacat  produksi  melalui  penentuan  batas kendali, sekaligus menentukan faktor kesalahan yang mengakibatkan cacat produk.
Berdasarkan hasil peta p (p-chart) menunjukkan bahwa kualitas kain rayon viskosa berada diluar batas kendali yang ditandai dengan titik-titik berfluktuasi sangat tinggi dan tidak  beraturan,  mengindikasikan  bahwa  proses  produksi  masih  mengalami penyimpangan. Dari hasil analisis diagram tulang ikan dapat diketahui faktor penyebab cacat  dalam proses produksi, diantaranya berasal dari pekerja, metode, peralatan, dan material.

## DAFTAR PUSTAKA
Andiwibowo,  R.R,  Susetyo,  J.,  &  Wisnubroto,  P.,  (2018).  “Pengendalian  Kualitas  Produk Kayu  Lapis  Menggunakan  Metode  Six  Sigma  dan  Kaizen  Serta  Statistical  Quality Control  Sebagai  Usaha Mengurangi  Produk  Cacat”.  Jurnal  Rekavasi,  Yogyakarta,

## Volume 6, Nomor 2, 100-110
AY Bustommy, RE Toyosito, dan E. Sugiarto, (2022), “Analisa Produk Cacat Menggunakan Peta Kendali p,” Jurnal Informasi Teknologi Engineering dan Sains, vol. 2, tidak. 1, hal.
1 – 4.
Darmanto,  Suci  Astutik,  Diego  Irsandi,  (2022),  ”Statistika  Pengendalian  Mutu  :  Teori,
Konsep, dan Aplikasinya Menggunakan R”. Malang : UB Press
Dicky  Suryapranatha,  Ade  Suhara,  (2023),”Pengendalian  Mutu”.  Sleman,  Yogyakarta  :

## Deepublish
Elmas,  Muhammad  Syarif  Hidayatullah.  (2017).  "Pengendalian  Kualitas  Dengan Menggunakan  Metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)  Untuk  Meminimumkan Produk Gagal Pada Toko Roti Barokah." WIGA-Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi 7.1: 15-22.
Herwati, F. (2020). Tinjauan Umum Mutu. Bandung: Universitas Insan Cendekia Mandiri Idris,  I.,  Sari,  R.A.,  Wulandari.,  &  Uthumporn.,  (2016).  “Pengendalian  Kualitas  Tempe Dengan Metode Seven Tools”. Jurnal Teknovasi, Politeknik LP3I Medan. 3 (1) : 66 -80. Irwan  &  Haryono,  D.  (2015).  “Pengendalian  Kualitas  Statistik  :  Pendekatan  Teoritis  dan Aplikatif, Alfabeta”. Bandung
Kadek Putri Trisna Devi, I Ketut Suamba, dan Ni Wayan Putu Artini ARTINI. (2016). "Analisis Pengendalian Mutu pada Pengolahan Ikan Pelagis Beku di PT Perikanan Nusantara (Persero)  Cabang  Benoa  Bali."  E-Journal  Agribisnis  dan  Agrowisata  (Journal  of Agribusiness and Agritourism) 5.1.
Kurniadi,R.,(2020). “Analisis Pengendalian Kualitas Kain Katun Untuk Mengurangi Jumlah Produk  Cacat  Dengan  Menggunakan  Metode  Seven  Tools  dan  Kaizen”.  Skripsi. Fakultas Teknologi Industri. Jurusan Teknik Industri. IST AKPRIND. Yogyakarta.
Nina, H., Raden, H., & Eva, L., (2019). “Analisis Statistical Quality Control (SQC) Pada Produk Roti di Aremania Bakery”. Jurnal Teknologi dan Manajemen Agro Industri. 8 (1): 41 - 48
Refangga,  M.A.,  Musmedi,  P.D.,  &  Gusminto,  B.E.,  (2018).  “Analisis  Pengendalian Kualitas  Produk  Air  Minum  Dalam  Kemasan  Dengan  Menggunakan  Statistical Process Control dan Kaizen”, Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi. (2) : 164-171.