## PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PADA DEPARTEMEN BLOW PT. D
Parwadi Moengin 1) , Rina Fitriana 2) , ) , Buana Ramadhan 3)
Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, Universitas Trisakti rinaf@trisakti.ac.id 1 ) , parwadi@trisakti.ac.id 2) , Buana.br@gmail.com 3)

## ABSTRAK
PT. D merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur dan salah satu supplier kemasan plastik terbaik di Asia. Plastik yang diproduksi adalah jenis plastik kemasan siap pakai  seperti  botol  minuman  dan  botol  kemasan  obat.  Permasalahan  yang  terjadi  di departemen blow PT. D adalah sistem pengendalian kualitas dini yang kurang efektif pada Inline 1.Hal tersebut disebabkan oleh petugas QC yang telah menemukan cacat pada produk botol  harus  mencari  supervisor  agar  dapat  menindaklanjuti  permasalahan  yang  ada  di mesin  agar  tidak  terus  menerus  menghasilkan  produk  yang  memiliki  kecacatan  tersebut. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang  sistem  pendukung  keputusan  untuk mengendalikan  kualitas  pada  departemen  blow  PT.  D.  Perancangan  sistem  pendukung keputusan  dimulai  dengan  melakukan  analisa  sistem  yang  sedang  terjadi  menggunakan kerangka PIECES. Analisa tersebut dilakukan untuk mengetahui kebutuhan dari pengguna sistem.  Selanjutnya  adalah  melakukan  perancangan  komponen  pengolahan  data  dengan membuat  diagram  konteks,  Data  Flow  Diagram  (DFD),  Entity  Relationship  Diagram (ERD),  Physical  Data  Model  (PDM)  dan  pembuatan  database  menggunakan  software MySQL. Model yang digunakan dalam perancangan sistem pendukung keputusan ini adalah model peta kendali untuk melihat apakah data tersebut out of control atau tidak dan model FMEA digunakan untuk melihat tindakan yang harus dilakukan bedasarkan RPN tertinggi. Langkah  yang  terakhir  adalah  perancangan  user  interface  dengan  menggunakan  bahasa pemograman  PHP.  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibuat  dapat  menghitung  peta kendali dan menganalisis kecacatan  menggunakan FMEA. Dari sistem yang telah dibuat bedasarkan  hasil  perhitungan  peta  kendali,  data  yang  didapat  dalam  kategori  in  control karena  penyebaran  data  tidak  ada  yang  melebihi  UCL  dan  LCL.  Bedasarkan  analisis menggunakan FMEA, perhitungan RPN tertinggi sebesar 324. Jenis kegagalan dengan RPN sebesar  324  adalah  flashing.  Hasil  dari  analisis  menggunakan  FMEA  tersebut  adalah dibuat usulan instruksi kerja untuk perbaikan pisau didalam mesin. Dalam proses verifikasi dan validasi, sistem yang telah dibuat valid.
Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan,  peta kendali, FMEA.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  D  memproduksi  plastik  kemasan salah satunya kemasan untuk botol. Hasil produksi  di  inspeksi  oleh  operator  QC untuk melihat apakah ada kecacatan pada produk. Sistem  inspeksi  saat  ini pada PT D apabila ada kecacatan pada produk yang ditemukan  oleh  operator  QC,  operator harus  melapor  pada supervisor agar supervisor memeriksa mesin yang menghasilkan produk tersebut dan menindaklanjuti  permasalahan  tersebut. Pada kasus ini, supervisor harus memberi keputusan  untuk  tindakan  yang  akan
diambil  selanjutnya  karena  mesin  harus tetap  memproduksi  produk  tersebut sehingga membuat proses produksi menjadi  terhambat  karena  operator  QC yang  harus  mencari supervisor untuk menindaklanjuti masalah tersebut.
Tujuan  umum  dari  penelitian  ini adalah  merancang  sistem  pendukung keputusan  untuk  mengendalikan  kualitas pada  departemen  Blow  PT.  D  dengan tujuan khusus sebagai berikut:
1. Menentukan  kebutuhan  sistem secara fungsional dan non- fungsional.
2. Menentukan  komponen  sistem pendukung keputusan untuk pengendalian kualitas.
3. Menentukan  basis  dari  sistem pendukung keputusan.
4. Menentukan  hasil  dari  proses verifikasi dan validasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja dari  prosedur  –  prosedur  yang  saling berhubungan berkumpul bersama  – sama untuk  melakukan  suatu  kegiatan  atau menyelesaikan suatu sasaran yang tertentu (Jogiyanto, 2005).
Sistem  pendukung  keputusan  atau SPK adalah sebuah sistem yang dimaksudkan  untuk  mendukung  para pengambil  keputusan  manajerial  dalam situasi keputusan semi terstruktur (Turban et al., 2005).
Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan dalam mengembangkan sistem pendukung  keputusan  adalah  metode Sistem  Development  Life  Ciycle (SDLC) mengalir  atau  lebih  yang  dikenal  dengan waterfall development .
Waterfall development strategi  ini  mengisyaratkan ’penyelesaian’  tiap  proses  satu  per  satu berurutan  (Whitten et  al, 2004).  Fase langkah  dengan  pengembangan  waterfall diagram dapat dihentikan atau kembali ke langkah proses sebelumnya selama pengembangan sistem (Turban et al, 2005). Pemodelan  data  atau data  modeling adalah  teknik  untuk  mengatur  dan mendokumentasikan data sistem.
Pemodelan  data  sering  disebut  juga sebagai  pemodelan database .  Pemodelan data  yang  aktual  disebut  dengan  ERD ( Entity  Relationship  Diagram )  karena model ini menjelaskan data dalam konteks entitas  dan  hubungan  yang  digambarkan oleh data tersebut (Whitten et al, 2004).
ERD  ( Entity  Relationship  Diagram ) adalah  model  data  yang  menggunakan beberapa  notasi  untuk  menggambarkan data dalam konteks entitas dan hubungan yang dideskripsikan oleh data tersebut.
Analisis  sistem  bertujuan  untuk mengevaluasi  sistem  dan  mengetahui apakah  sistem  yang  digunakan  atau dikembangkan  layak  atau  tidak.  Pada penelitian ini digunakan analisis PIECES. PIECES  merupakan  kerangka  kerja  yang diperkenalkan  oleh  James  Wheterbe (Whitten et  al .,  2004).  Kerangka  kerja PIECES terdiri dari Performance, Information /Data, Economic, Control/Security, Efficiency, Service . Kerangka kerja ini dapat digunakan untuk menganalisa  baik  pada  sistem  manual maupun sistem yang berbasis komputer. Kualitas  merupakan  elemen  yang penting dari proses produksi dan operasi. Tinggi  dan  rendahnya  kualitas  suatu produk  yang  dihasilkan  oleh  suatu perusahaan  yang  berhubungan  langsung dengan kepuasan dan kepercayaan konsumen. Kualitas merupakan hal utama yang mempengaruhi pertimbangan kinsmen  dalam  membeli  suatu  produksi. (Sitompul, 2006).
Menurut  (Sugiarto,  2011)  kualitas merupakan  salah  satu  aspek  yang  perlu diperhatikan  oleh  perusahaan  karena dengan  kuatlias  produk  yang  lebih  baik akan  dapat  meningkatkan  kepercayaan konsumen.
Peta  kendali  atau  grafik  pengendali sangat penting dalam pengendalian kualitas secara statistik di dalam  industri. Selain penyimpangan kualitas, banyaknya variasi  suatu  produk  juga  perlu  diawasi, semakin  besar  variasi  tentunya  produk kurang baik (Purnomo, 2004).
FMEA tersebar pada industri manufaktur mobil, yang digunakan untuk mengukur dan menunjukkan
kemungkinan  potensi-potensi  cacat  pada tahap perancangan suatu produk.
(McDermott et al , 2009)
Penelitian mengenai sistem
pendukung keputusan antara lain mengenai  sistem  pendukung  keputusan untuk pembangunan tim kerja (Yanova,2017)  dengan  menggunakan teknik  baru  untuk  formasi  group  baru, menghitung  keefektifan  dan  keefisienan
dari  tim  kerja  dengan  menggunakan algorima  optimisasi  berdasarkan  analisa matimatika.  Penelitian  mengenai  sistem pendukung  keputusan  berbasis  web  telah dilakukan dengan menggunakan Geographic Information System berdasarkan  model  persediaan  untuk memberitahukan  kepada  pemilik  butik (Buffat et  all ,2017).  Penelitian  mengenai sistem  pendukung  keputusan  dari  rantai pasok  koperasi  susu  di  Jawa  Bara  terdiri dari  sub  model  transaksi  pembelian  dan penjualan,  resiko  mutu  susu,  peramalan, transportasi, dan rantai pasok. (Fitriana,2011)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan sebuah  prosedur  yang  berisikan  langkah- langkah  yang  perlu  dilakukan  sebelum melakukan  sebuah  penelitian  terhadap permasalahan tersebut yang akan diangkat.  Metodologi  yang  sistematis dapat membantu peneliti untuk melakukan penelitiannya  agar  lebih  terarah.  Berikut ini adalah langkah-langkah dalam pelaksanaan penelitian ini:
Penelitian  pendahuluan  merupakan langkah  awal  yang  dilakukan  sebagai rencana  penelitian.  Kegiatan  pengamatan yang  dilakukan  merupakan  kumpulan informasi yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian. Pengamatan dilakukan  secara  langsung    dengan wawancara  terhadap  operator, staff ,  serta pimpinan  perusahaan.  Hasil  pengamatan langsung dan wawancara  yang dilakukan tersebut  nantinya  akan  menjadi  bahan untuk tahapan penelitian selanjutnya yaitu identifikasi masalah.
Berdasarkan hasil dari studi pendahuluan,  permasalahan  yang  didapat adalah  sistem  pengendalian  kualitas  dini yang  kurang  efektif  pada Inline 1.  Hal tersebut disebabkan oleh petugas QC yang telah menemukan cacat pada produk botol harus  mencari supervisor agar  dapat menindaklanjuti  permasalahan  yang  ada di  mesin  agar  tidak  terus  menerus
menghasilkan  produk  yang  memiliki kecacatan tersebut.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian  ini  adalah  merancang  sistem pendukung keputusan untuk mengendalikan  kualitas  pada  departemen Blow di PT. D. Studi pustaka yang dilakukan merupakan kegiatan peneliti mencari dan memperoleh  landasan  teori  dengan  cara membaca berbagai referensi yang berkaitan dengan penelitian ini. Referensi tersebut berupa karya tulis ilmiah, jurnal, buku  teks,referensi  yang  terdapat  dari perpustakaan, serta melalui internet.
Setelah  mengetahui  landasan  teori serta  metode  yang  tepat  untuk  penelitian ini, langkah selanjutnya adalah pengumpulan data yang dibutuhkan untuk memabangun perancangan sistem pendukung keputusan yang akan dibuat. Setelah memperoleh semua data-data yang  diperlukan  untuk  membuat  sistem pendukung  keputusan,  tahap  perikutnya adalah analisa sistem. Dalam perancangan sistem, data-data yang telah dikumpulkan kemudian  dianalisa  yang  nantinya  akan dirancang
sistem pendukung
keputusannya untuk mengendalikan kualitas departemen Blow di PT. D. Tahap  berikutnya  adalah  melakukan perancangan  sistem  berdasarkan  analisa sistem  yang  telah  dilakukan  pada  tahap sebelumnya  dan  memberikan  usulan rancangan  sistem  pendukung  keputusan yang tepat sehingga dapat mengendalikan kualitas pada departemen Blow PT. D. Pada  tahap  ini, ouput yang dihasilkan dari sistem yang telah berjalan dianalisa  apakah  sistem  pendukung keputusan  untuk  mengendalikan  kualitas di  departemen Blow PT.  D  sudah  valid atau belum.
Setelah  didapatkan  output  yang telah  dianalisa,    selanjutnya  dibuat kesimpulan  yang dapat  memenuhi  tujuan dari  penelitian  ini.  Pada  tahap  ini  juga diberikan  saran  yang  berguna  bagi pengembangan perusahaan.
Gambar 1. Diagram Alir Metodologi Penelitian

## Gambar 2. Diagram Alir SPK

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Komponen Utama Sistem Pengukuran Kinerja Untuk Pengendalian Kualitas
Gambar 3. Komponen Utama SPK Pengendalian Kualitas Departemen Blow

## PT. D
4.2 Fase Inisiasi
Fase  Inisiasi  terdiri  dari  penelitian pendahuluan  yang memiliki tujuan untuk mendefinisikan  lingkup,  tujuan,  dan permasalahan yang dihadapi. Fase inisiasi dilakukan  untuk  memiliki  upaya  dalam menjawab  permasalahan  yang  dihadapi PT. D.
4.3 Fase Analisis
Fase  ini  dilakukan  untuk  memahami dengan  sebenar-benarnya  masalah  yang dihadapi  serta  kebutuhan  sistemnya  dan mengembangkan sebuah sistem pendukung  keputusan  untuk  mewadahi kebutuhan  tersebut  yang  berupa  sebuah perbaikan  dan  menspesifikasikan  seluruh persyaratan yang ada dalam sebuah sistem pendukung keputusan. 4.4 Analisis PIECES Tabel 1. Analisa PIECES Jenis Analisis Sistem Saat Ini Model Sistem Usulan Performanc e (Kinerja) Membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan tindakan yang harus dilakukan sedangkan meisn terus menghasilkan produk yang cacat Sistem pendukung keputusan dapat memberikan keputusan berupa tindakan yang harus dilakukan agar permasalahan pada mesin dapat diselesaikan secara cepat dan tepat Information (Informasi) Informasi belum terkomputerisasi. Operator QC masih menginput data menggunakan kertas dan belum ada data yang menunjukan tindakan yang harus dilakukan saat terjadi kecacatan produk. Informasi yang ditampilkan adalah tindakan yang harus dilakukan dalam menyelesaikan masalah agar mesin tidak menghasilkan produk yang cacat dan menampilkan peta kendali untuk pengendalian kualitas Economy (Ekonomi) Tidak ada biaya yang harus dikeluarkan. Tetapi memiliki kekurangan yaitu akan sulit untuk ditelusuri jika sistem tersebut mengalami suatu kesalahan. Mengeluarkan biaya yang digunakan untuk pemeliharaan sistem.
Jenis Analisis Sistem Saat Ini Model Sistem Usulan Control (Kontrol) Sistem yang digunakan bersifat manual yang memungkinkan terjadi kesalahan. User memiliki kendali penuh terhadap situasi proses produksi perusahaan sehingga bisa diambil keputusan yang tepat. Tabel 1. Analisa PIECES (Lanjutan) Efficiency (Efisiensi) Operator QC harus mencari supervisor untuk menindaklanjuti permasalahan yang terjadi agar meisn tidak menghasilkan produk yang cacat Sistem pendukung keputusan lebih efisien dalam membuat keputusan tindakan apa yang diperlukan agar permasalahan pada mesin dapat dihentikan Service (Layanan) Belum memenuhi kebutuhan pengguna dari sistem karena masih menggunakan cara yang manual Sistem dirancang untuk kebutuhan dari pengguna agar memberikan kemudahan dalam bertukar dan penyampaian informasi dalam lingkup pengendalian kualitas
produksi.
4.5 Diagram Konteks
Diagram  konteks  usulan  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  hubungan  antara agen eksternal dengan Sistem Pendukung Keputusan usulan.
Input  Data  Cacat Produk Kualitas Produksi Data Produksi Data Jumlah Cacat Data Kualitas Produk Data Sampel Data FMEA Tindakan Data Kriteria Cacat Kriteria Cacat 0 SISTE M PENDUKUNG KEP UTUSAN PENGENDA LIAN KUA LITA S + Quality Cont rol Produksi
Gambar 4. Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan
Untuk Pengendalian Kualitas 4.6 Data Flow Diagram (DFD) Data Flow Diagram (DFD)
digunakan  untuk  mengetahui  aliran  data yang ada serta untuk mengetahui bagaimana  data  –  data  tersebut  diproses hingga  menjadi  sebuah  sistem  yang sedang berjalan. Pada Data Flow Diagram
(DFD)  usulan  informasi  berpusat  kepada
sistem  yang  berbeda  dengan  sistem  yang sebelumnya  yang  mana  aliran  informasi akan berpusat pada direktur utama.
Berikut ini adalah Gamabar 5 yang menunjukan Data  Flow  Diagram (DFD) Level  0  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Pengendalian Kualitas
Data Cacat P roduksi Input  Data  Cacat Produk Kualitas Produksi Jumlah Cacat Informasi Jumlah Cacat Data Jumlah Cacat Data Produksi Jumlah Sampel Informasi Jumlah Sampel Data Kualitas Produk Data Sampel Data FMEA Tindakan Data Kriteria Cacat Analisa  Peta  Kendali Input  Data  FMEA Informasi Data Cacat Data Cacat Kriteria Cacat Data Informasi Produksi Informasi Produksi Quality Cont rol 1 Input  Data Produksi Data Produk 2 Identifikasi Cacat Data Cacat 3 Pengambilan Sampel 4 Perit ungan Peta Kendali + Peta Kendali 5 Perhitungan FMEA + Produksi Produksi Quality Cont rol Quality Cont rol Quality Cont rol Jumlah Sampel Quality Cont rol Produksi Jumlah Cacat Produksi Quality Cont rol
Gambar 5. Data Flow Diagram (DFD) Level 0 Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengendalian Kualitas
Berikut  ini  adalah  Gamabar  6  dan
Gambar  7  yang  menunjukan Data  Flow Diagram (DFD) Level 1 Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengendalian Kualitas untuk  perhitungan peta kendali dan peritungan FMEA.
Data Kualitas Produk Kualitas Produksi Analisa  Peta  Kendali Input  Perhitungan Peta Kendali Data Proporsi  Cacat Jumlah Sampel Jumlah Cacat Peta Kendali Quality Cont rol Jumlah Sampel Jumlah Cacat Produksi 1 Perhitungan Proporsi Cacat Proporsi  Cacat 2 Perhitungan Peta Kendali
Gambar 6. Data Flow Diagram (DFD) Level 1 Perhitungan Peta Kendali Gambar 6  menunjukan Data Flow Diagram (DFD) Level 1 perhitungan peta kendali  P  dalam  sistem  pendukung keputusan  untuk  pengendalian  kualitas. Pada perhitungan proporsi cacat data yang
dibutuhkan ialah jumlah cacat dan jumlah sampel.  Proporsi  cacat  bisa  dihitung dengan  membagi  jumlah  cacat  dengan jumlah sampel. Hasil pembagian tersebut kemudian    digunakan  untuk  menghitung
peta kendali P. Data-data yang dibutuhkan untuk  menghitung  peta  kendali  p  adalah total sampel, total cacat dan total proporsi cacat.  Untuk  mengetahui  garis  tengah pada  peta  kendali  P  adalah  dengan
membagi  total  cacat  dan  total  sampel. Batas  kendali  atas  dan  batas  kendali bawah pada peta kendali P dapat dihitung dengan rumus :
UCL = p̅ + 3√ p̅(1 − p̅) n i LCL = p̅ − 3√ p̅(1 − p̅)
n i
Data  proporsi  cacat  yang  sudah dihitung  adalah  sebaran  data  yang menunjukan kualitas dari produk tersebut. Hasil  dari  peta  kendali  tersebut  akan menjadi  informasi  untuk  departemen  QC
sebagai  data  kualitas  produk  dan  untuk departemen  produksi  sebagai  kualitas produksi. Data dari hasil peta kendali akan dimasukan ke dalam data store .
Input  Tindakan Data FMEA Tindakan Input  Dat a  Perhitungan RP N Data Cacat P roduksi Input  Dat a  FMEA Data Cacat P ada  Perhitungan FME A Input  Dat a  Cacat Produk Peta Kendali Produksi Quality Cont rol Quality Cont rol Data Cacat 1 Analisa  Kualitas Hasil P roduksi Data Cacat P roduk Perhitungan  FMEA 2 Perhitungan  RPN
Gambar 7. Data Flow Diagram (DFD) Level 1 Perhitungan FMEA
Gambar 7. merupakan data flow diagram (DFD)  level  1  perhitungan  FMEA.  Data yang  dibutuhkan  dalam  perhitungan FMEA  adalah  data  cacat  produk  untuk menganalisa kualitas hasil produksi. Hasil analisa kemudian digunakan untuk menghitung RPN. Output dari RPN adalah tindakan  yang  harus  dilakukan  untuk penanggulangan  kecacatan  yang  terjadi pada produk.
4.7 Perancangan Data Base
Data  base yang  berada  didalam sistem  pendukung  keputusan  memiliki fungsi  sebagai  tempat  menyimpan  file atau  data  yang  saling  berhubungan. Sehingga  pengguna  atau user dapat memiliki kemampuan untuk memperbarui dan  menghapus  data  yang  tersimpan dalam data base tersebut. Untuk merancang data  base akan  dibuat Entity Relationship Diagram (ERD) dan
Physical  Data  Model (PDM)  terlebih dalulu  sesuai  dengan  sistem  yang  dibuat.
Entity  Relationship  Diagram (ERD) adalah  model  data  yang  menggunakan beberapa notasi untuk memberikan gambaran  data  dalam  suatu  konteks entitas serta hubungan
yang
dideskripsikan oleh data tersebut.  Berikut ini  adalah  Gambar  8  yang  menunjukan
Entity Relationship Diagram (ERD) untuk sistem pendukung keputusan untuk pengendalian kualitas.
Gambar 8. Entity Relationship Diagram (ERD) Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengendalian Kualitas
Physical  Data  Model (PDM) bertujuan  untuk  mengetahui  konsep penyimpan file atau data disimpan dalam suatu susunan secara fisik. Physical Data Model (PDM) memberikan sebuah implementasi data  base secara  spesifik dari ERD. PDM menjelaskan secara detail dari  suatu  sistem  yang  akan  dirancang
yang  mana  berisikan  informasi  tipe  data dari  setiap  data  item  dan  menciptakan perancangan  penyimpanan  file  atau  data yang  baik  serta  memiliki  keamanan. Berikut  ini  adalah  Gambar  9  yang menunjukan Physical Data Model (PDM) untuk sistem pendukung keputusan untuk pengendalian kualitas.
Gambar 9. Physical Data Model (PDM) Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengendalian Kualitas
Perhitung an Peta Kendali Analisa Kualitas Produk Input Nama Produk Penentuan Tindakan Input Jumlah Sampel Input Jumlah Cacat Data Produk Kode Produk Nama Produk Keterangan Produk Jadwal Produksi Data Cac at Nomor J enis Cac at Jenis Cacat Penyebab Cacat Tindakan Peta Kendali Nama Peta Kendali Peta Kendali Jumlah Sampel Nomor J umlah Sampel Jumla Sampel Jumlah Cacat Nomor J umlah Cacat Jumlah Cacat Proporsi Cacat Nomor Proporsi Cac at Proporsi Cacat Data Cac at Produk Perhitung an FMEA Kode Cacat Jenis Cacat DATA_PRODUK KODE_PRODUK Text(50) NAMA_PRODUK Text(50) KETERANGAN_PRODUK Text(50) JADWAL_PROD UKSI DateTime DATA_CACAT NOMOR_JENIS_CACAT Integ er JENIS_CACAT Text(100) PENYEBAB_CACAT Text(100) TINDAKAN Text(100) PETA_KENDALI NAMA_PETA_KENDALI Text(50) PETA_KENDALI Long Integer JUM LAH_SAM PEL NOMOR_JUMLAH_SAM PEL Integ er JUM LA_SAM PEL Integ er JUM LAH_CACAT NOMOR_JUMLAH_CACAT Integ er JUM LAH_CACAT Integ er PROPORSI_CACAT NOMOR_PROPORSI_CACAT Integ er PROPORSI_CACAT Single DATA_CACAT_PRODUK_PERHITUNGAN_ KODE_CACAT Integ er JENIS_CACAT Text(100)
4.10 Perancangan Sub Model Perhitungan Peta Kendali Departemen Blow PT.
D memproduksi banyak produk botol plastik.  Dari  bulan  Januari  hingga  Maret terdapat  22  produk  yang  diasilkan  oleh departemen Blow PT. D. Bedasarkan hasil dari  diagram  pareto  terdapat  12  produk yang  dominan  karena  memiliki  jumlah cacat  yang  tinggi.  Untuk  mengitung  peta kendali yang pertama kali dihitung adalah proporsi  cacat.    Data  yang  dibutuhkan ialah  jumlah  cacat  dan  jumlah  sampel.
Proporsi  cacat  bisa  dihitung  dengan membagi  jumlah  cacat  dengan  jumlah sampel. Hasil pembagian tersebut kemudian  digunakan  untuk  menghitung peta kendali P. Data-data yang dibutuhkan untuk  menghitung  peta  kendali  p  adalah total sampel, total cacat dan total proporsi cacat.  Untuk  mengetahui  garis  tengah pada  peta  kendali  P  adalah  dengan membagi  total  cacat  dan  total  sampel. Batas  kendali  atas  dan  batas  kendali bawah pada peta kendali P dapat dihitung dengan rumus :
UCL = p̅ + 3√ p̅(1 − p̅) n i
LCL = p̅ − 3√ p̅(1 − p̅)
n i
Data  proporsi  cacat  yang  sudah dihitung  adalah  sebaran  data  yang menunjukan kualitas dari produk tersebut. Hasil  dari  peta  kendali  tersebut  akan menjadi  informasi  untuk  departemen  QC
sebagai  data  kualitas  produk  dan  untuk departemen  produksi  sebagai  kualitas produksi. Berikut ini adalah Tabel 2 yang menunjukan  hasil  dari  perhitungan  peta kendali.

## Tabel 2. Hasil Peta Kendali
Tabel Peta Kendali Produk No Nama Keterangan 1 BTL GSN BODY LIGHT 400 Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi 2 ZWT 100 ML RIBORN BTL Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi 3 SUMMERTALK 75 ML Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi 4 MORNING FRESH LIGHT WHITE BTL 400 Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi Terdapat Lebih Dari Delapan Point Yang Berurutan Yang Lebih Dari Satu Standart Deviasi 5 ELS KS SHP 170 ML BTL Terdapat Lebih Dari Delapan Point Yang Berurutan Yang Lebih Dari Satu Standart Deviasi 6 ARROW 500 ML P BLUE (W 30) Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi 7 ELS SI COND 170 ML BTL Stabil 8 WENDY TR 5 400 ML COND Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi Terdapat Lebih Dari Delapan Point Yang Berurutan Yang Lebih Dari Satu Standart Deviasi 9 ZWT 200 ML RIBBON BTL Stabil 10 WENDY TR 5 500 ML SHP Terdapat Lebih Dari Delapan Point Yang Berurutan Yang Lebih Dari Satu Standart Deviasi 11 WENDY TR 5 400 ML SHP Stabil 12 BOT NBE 100 ML NUTRIVE Lebih Dari Tujuh Titik Yang Berurutan Pada Salah Satu Sisi

## 4.11  Perancangan  Sub  Model  Failure
Modes and Effect Analysis (FMEA)
Failure Modes and Effect Analysis (FMEA)  adalah  metode  yang  digunakan untuk mengevaluasi potensi-potensi kegagalan  dari  produk  atau  proses  dan akibat  yang  ditimbulkan. Failure  Modes and  Effect  Analysis (FMEA)  juga  dapat memberikan rekomendasi tindaka-
tindakan yang diperlukan untuk mengeliminasi atau menghilangkan kemungkinan  kegagalan  potensial.  Dari metode  ini  juga  dapat  diketaui  jenis kegagalan  yang  paling  kritis  sehingga memerlukan penanganan terlebih dahulu. Berikut  ini  adalah  Tabel  3  yang menujukan FMEA pada PT. D.

## Tabel 3. FMEA
RPN S O D S×O×D
Pintu Mesin Yang Dibuka Saat Terjadinya Proses Pembuatan Produk 3 5 3 45 Tutup Pintu Mesin Box Tempat Meletakan Botol  Kotor 3 4 3 36 Bersihkan Box Tempat Meletakan Produk Bahan Baku Yang Kotor 6 7 3 126 Maintenance
Kebersihan Mesin Giling Runner Yang Digunakan Kotor 6 4 4 96 Maintenance
Kebersihan Mesin Giling Dan Runner 3 Body Kotor Oli Maintenance Mesin Yang Kurang Baik Botol Menjadi Kotor Tapi Masih Bisa Dibersihkan 3 6 2 36 Maintenance Mesin
Yang Lebih Sering Jangka Waktunya 4 Body kondensasi/ Bercak Efek Kondisi Mold Yang Terlalu Dingin Botol Tidak Halus (kulit jeruk) 6 5 5 150 Cek Temperatur Pada
Mesin 5 Botol nerawang (mata ikan) / Buble Bahan Baku Yang Basah Terdapat Udara Yang Terjebak Di Body Botol 4 6 5 120 Ganti Material 6 Flashing pada neck atau botom Pisau yan digunakan operator kurang tajam Botol Yang Diasilkan Tidak Rapih 5 7 2 70 Pertajam Pisau Kontaminasi Partikel Plastik Atau Partikel Benda
Asing Menempel Di Dalam Dinding Botol (Tidak Bisa Lepas) Botol Menjadi Kotor Tapi Tidak Bisa Dibersihkan 1 Kontaminasi Partikel Plastik Atau Partikel Benda Asing Tidak Menempel Di
Botol (Bisa Lepas) Botol Menjadi Kotor Tapi Masih Bisa
Dibersihkan
2 Proses Produksi Botol Plastik Fungsi Proses Tindakan Untuk Penanggulangan Jenis
Kegagalan No Jenis Kegagalan Penyebab Pengaruh Buruk
Bobot
Contoh If then Rule
1. Jika  Jenis  cacat  Kontaminasi Partikel  Plastik  Atau  Partikel Benda Asing Tidak Menempel Di Botol (Bisa Lepas) dan penyebabnya  adalah  pintu  mesin yang dibuka saat terjadinya proses pembuatan produk maka
tindakannya  adalah  tutup  pintu mesin.
2. Jika  Jenis  cacat  Kontaminasi Partikel  Plastik  Atau  Partikel Benda Asing Tidak Menempel Di
Botol (Bisa Lepas) dan
penyebabnya  adalah  box  tempat meletakan  botol    kotor  maka
Komposisi Pencampuran Bahan Baku 7 4 5 140 Cek Komposisi Masterbatch Dengan
Bahan Baku. Karakteristik Masterbatch Yang Tidak Sesuai 7 4 2 56 Cari Masterbatch Masterbatch Yang
Sesuai Dengan Warna Yang Diinginkan 8 Body botol bolong Material Luar Yang Menempel Pada Parison Terdapat Lubang Pada Botol 9 5 2 90
Maintenance Kebersihan Mesin. Tutup Pintu
Mesin Saat Proses Produksi Berlangsung 9 Chocked neck Proses Cutting Dalam Mesin Tidak Sempurna Bentuk Botol Yang Dihasilkan Tidak Sempurna 4 3 5 60 Pertajam Cutting Parrison 10 Keriput / melipat yang mengakibatkan pecah Kestabilan Proses Dalam Mesin Botol Pecah 4 4 4 64 Setting Temperatur. Cek Pemakaian Regrain dan Pemurni. 11 Short Shot Kestabilan Proses Dalam Mesin Botol Tidak Jadi 7 4 7 196 Tambah Pressure / Shot Size 12 Flashing Pisau Yang Tumpul Botol Yang Dihasilkan Tidak Sempurna 9 9 4 324 Asah Pisau 13 Snap / ulir cacat Mold Aus Bentuk Botol Yang Dihasilkan Tidak Sempurna 6 3 3 54 Perbaikan Mold. 14 Mulut dalam (Sepanjang yang bersentuhan dengan lipsring cap) dented Nozzle Kurang Presisi Bentuk Botol Yang Dihasilkan Tidak Sempurna 7 7 6 294 Menyetel Ulang Nozzle 15 Tebal dinding tidak seragam Pengaturan Output Parison Terdapat Dinding Di Sisi Botol Yang Lebih Tebal 5 7 8 280 Tamabah Temperatur Barrel. Asah Mold dengan Autosol 16 Neck miring > 0.2 mm Cutting Slip dan Nozzle Kurang Presisi Leher Botol Miring 6 3 6 108 Rubah Posisi Cutting
Slip dan Nozzle
17 Bintik Hitam (d > 0.3 mm) lebih dari 1 per sisi Material Kotor Botol Kotor 9 8 4 288 Ganti Material Masterbatch tidak meleleh 5 5 5 125 Cek Temepratur Untuk melelehkan Masterbatch Kontaminasi Masterbatch Lain 5 5 6 150
Ganti Material
19 Garis patah (collaps) Terdapat Kerak Besar Yang Dapat Menyumbat Parison Berada Di Dhe Pin Terdapat Sisi Botol Yang Lebih Keras Dari Sisi Yang Lain 4 4 4 64 Ganti Dhe Pin Pada Mesin 20 Sambungan bottom lemah Mold Yang Sudah Renggang Bentuk Botol Yang Dihasilkan Tidak Sempurna 7 3 4 84 Perbaikan Posisi Mold
21
Warna tidak homogen Pengaturan Temperatur Kurang Panas Warna Pada Botol Tidak Sesuai Dengan Standart Yang Diinginkan 7 4 6 168 Naikan Temperatur Pada
Mesin 22 Parting line kasar / slip / mengkilap Mold Tidak Presisi Botol Yang Diasilkan Menjadi Tidak Sempurna 5 4 2 40 Perbaikan Posisi Mold Proses Produksi Botol Plastik 18 Garis warna Terdapat Garis Pada Body Botol
7 Warna tidak standard Warna Pada Botol Tidak Sesuai Dengan
Standart Yang Diinginkan
tindakannya  adalah  tutup  pintu mesin.
3. Jika  Jenis  Kontaminasi  Partikel Plastik Atau Partikel Benda Asing Menempel  Di  Dalam  Dinding Botol  (Tidak  Bisa  Lepas)  dan penyebabnya  adalah  bahan  baku yang  kotor  maka  tindakannya adalah maintenance kebersihan mesin giling.
4. Jika  Jenis  Kontaminasi  Partikel Plastik Atau Partikel Benda Asing Menempel  Di  Dalam  Dinding
Botol  (Tidak  Bisa  Lepas)  dan penyebabnya  adalah  runner  yang digunakan kotor maka tindakannya  adalah maintenance
kebersihan  mesin  giling  dan runner.
Berdasarkan Tabel 3, dapat diketahui  bahwa  pada  proses  pembuatan botol  plastik  terdapat  22  macam  jenis kegagalan.  Setiap  kegagalan  mempunyai efek dari kegagalan itu sendiri. Kegagalan yang utama dari peritungan RPN tertinggi adalah Flashing dengan nilai RPN sebesar 324. Jenis kegagalan Flashing disebabkan
oleh  pisau  yang  tumpul.  Efek  yang ditimbulkan  dari  jenis  kegagalan  ini adalah  botol  yang  dihasilkan  menjadi tidak  sempurna.  Tindakan  yang  harus dilakukan  agar  jenis  kegagalan  ini  dapat diminimalisisr  adalah  dengan  mengasa pisau  yang  berada  di  dalam  mesin  blow saat memotong parison yang sudah ditiup dan parison tersebut menjadi botol plastik.

## 4.12 Konstruksi Aplikasi Sistem
Sistem pendukung keputusan
dirancang  dengan  menggunakan  aplikasi berbasis website . Aplikasi berbasi website dipilih  karena  lebih  mudah  untuk mengakses  sistem  pendukung  keputusan dimanapun  dan  kapanpun.  Selain  itu aplikasi berbasis website tidak memerlukan  suatu  installasi  dan  bisa menggunakan  spesifikasi  komputer  apa saja.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat diakses di http://localhost/spk_pk/#/ .
Berikut  ini  adalah  Gambar  12  yang menunjukan  tampilan  Home  sistem pendukung keputusan untuk pengendalian kualitas.

## Gambar 13. Tampilam Home Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengendalian Kualitas.
Gamber  13.  merupakan  tamplian Home  dari  sistem  pendukung  keputusan untuk pengendalian kualitas. Dari tampilan tersebut terdapat menu Dashboard dan Master  Data. Dalam menu
Dashboard  terdapat  3  menu  yaitu produksi, peta kendali, dan FMEA. Menu
Master  Data  digunkan  untuk  menyiman data yang dibutuhkan seperti data produk dan  data  cacat.  Selanjutnya  adalah Gambar  11  dan  Gambar  12  yang menunjukan  isi  dari  menu  master  data yaitu produk dan cacat.

## Gambar 14. Tampilam Menu Master Data Produk
Gambar 14 adalah tampilan menu
master  data  produk.  Data  produk  yang dimasukan  adalah  kode  produk,  nama material  dan  keterangan  produk  itu
sendiri.  Setalah  data  tersebut  di  input, maka  data  tersebut  akan  tersimpan  dan dapat  di  proses  untuk  pengendalian kualitas dari produk itu sendiri.

## Gambar 15. Tampilam Menu Master Data Cacat
Gambar 15 adalah tampilan menu master data cacat. Menu ini berisi tentang cacat yang terjadi di departemen blow PT. D.  Bedasarkan  data  cacat  program  akan
menentukan  tindakan  apa  yang  dapat  di lakukan untuk menanggulangi cacat yang terjadi.

## Gambar 16. Tampilan Menu Dashboard Produksi
Gambar 16 adalah tampilan menu dashboard  produksi.  Menu Dashboard Produksi  adalah  menu  yang  digunakan untuk  menginput  data  hasil  pengecekan Inline.  Data  yang  diinput  adalah  nomor produksi, nama produk, tanggal produksi. Selanjutnya  adalah  menginput  data  hasil
pengecekan  Inline  sesuai  dengan  data sampling  yang  dilakukan  oleh  operator QC. Selanjutnya akan dilanjutkan dengan Gambar  17  yang  menampilkan  menu dashboard Peta Kendali. Menu dashboard peta  kendali  berisikan  hasil  perhitungan peta kendali P.
Gambar 17. Tampilan Menu Dashboard Peta Kendali
Setelah
mendapatkan hasil
dari
perhitungan  peta  kendali,  selanjutnya adalah menginput data untuk FMEA. Data yang  di  input  adalah  jenis  cacat  yang terjadi, penyebab yang menimbulkan jenis kecacatan  tersebut,  nilai  dari Severity, Occurrence dan Detectability . Setelah itu klik  hitung  RPN.  Berikut  ini  adalah Gambar 18 Input Data FMEA
. Gambar 18. Input Data FMEA
Setelah  selesai  menginput  data,  klik simpan.  Data  yang  sudah  di  input  di simpan  kedalam database .  Selanjutnya data  tersebut  ditampilan  dalam  menu Dashboard FMEA.  Tampilan  tersebut dapat di lihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Tampilan Menu Dashboard FMEA 4.13 Verifikasi Sistem
Verifikasi sistem pendukung keputusan
dilakukan dengan membandingkan  model  SPK  dengan model konseptual SPK. Berdasarkan hasil analisa  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa model  SPK  telah  terverifikasi  dibuktikan dengan model konseptual telah dikembangkan  dan  diimplementasikan menjadi model SPK. Bedasarkan percobaan  yang  telah  dilakukan,  sistem pendukung  yang  telah  dibuat  tidak mengalami crash dan debug .
4.14 Validasi Sistem
Validasi  sistem  dilakukan  dengan memberikan  pertanyaan  yang  diajukan adalah  model-model  telah  bermakna  dan mempresentasikan  sistem  nyata  serta memiliki  kemanfaatan  dalam  aplikasinya (Fitriana,  2013).  Pertanyaan  tersebut diajukan kepada kepala departemen blow dan  kepala  departemen  QC.  Dalam perancangan diperlukan juga untuk memvalidasi  apakah  sistem  pendukung keputusan  untuk  pengendalian  kualitas telah  sesuai  dengan  perhitungan  manual. Validasi dilakukan
dengan
membandingkan hasil perhitungan
keduanya. Dari hasil perhitungan manual
dibandingkan dengan perhitungan dengan SPK  keduanya  menunjukkan  hasil  yang sama  dan  dapat  disimpulkan  sistem pendukung keputusan untuk pengendalian kualitas valid.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Sitem  pendukung  keputusan  dibuat untuk  mengendalikan  kualitas  di departemen  blow  PT.  D  dengan melihat  peta  kendali  yang  sudah dihitung  lalu  melihat  tindakan  apa yang  akan  diberikan  dengan  analisis menggunakan FMEA agar mesin tidak menghasilkan  cacat  secara  terus menerus. Sistem Pendukung Keputusan dibuat menggunakan metode waterfall development . Perancangan model base untuk sistem pengendalian  kualitas  dibuat  dengan menggunakan  diagram  konteks  dan data flow diagram (DFD) level 0 dan level 1. Hasil perancangan model base ini  adalah  melihat  alur  data  yang berjalan  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Perancangan  data  base sistem  pendukung  keputusan  untuk pengendalian  kualitas  dibuat  dengan membuat  entity  relationship  diagram (ERD)  dan  Pyshical  Data  Model (PDM). Perancangan model base akan menjadi  data  base  untuk  sistem pendukung  keputusan  yang  akan berjalan. User interface dibuat dengan menggunakan  bahasa  pemograman PHP. User interface yang dibuat akan menjadi tampilan untuk user.
2. Bedasarkan analisis kebutuhan sistem menggunakan PIECES dapat didefinisikan bahwa kebutuhan fungsional  sistem  yaitu  sistem  dapat memberikan dirancang dapat memberikan keuptusan berupa tindakan  yang  harus  dilakukan  saat ditemukannya produk yang cacat pada pengecekan visual dan sistem menampilkan  data  produk,  peta kendali  dan  tindakan  yang  harus
dilakukan untuk menyelesaikan masalah  yang  terdapat  dalam  mesin. Kebutuhan nonfungsional adalah sistem  dapat  diakses  oleh  semua pengguna yang membutuhkan. Sistem juga  dapat  menghitung  peta  kendali dan  memberikan  tindakan  secara akurat.
3. Komponen Sistem Pendukung
Keputusan  terdiri  dari  sub  sistem manajemen  data  dan  sub  sistem manajemen model. Sub sistem manajemen  model  terdiri  dari  model base  Peta  Kendali  dan  model  base FMEA.  Model  base  peta  kendali digunakan  untuk  menentukan  apakah sutau  proses  beradaa  dalam  batas kendali  atau  tidak  dan  memantau proses  tersebut  secara  terus  menerus sepanjang  waktu  agar  proses  tetap stabil  secara  statistikal.  Model  base FMEA  bertujuan  untuk  memberikan tindakan  untuk  setiap  penyebab  yang ditimbulkan didalam mesin agar mesin tidak menghasilkan produk yang cacat secara  terus  menerus.  Sub  sistem manajemen  data  terdiri  dari  database jenis  cacat,  database  penyebab  cacat, database penanggulangan cacat.
4. Sistem  pendukung  keputusan  untuk pengendalian kualitas dibuat menggunakan web-base sehingga dapat diakses oleh pengguna kapanpun  dan  dimanapun  selama terdapat koneksi internet.
5. Hasil  dari  verifikasi  menunjukan usulan  sistem  pendukung  keputusan untuk pengendalian kualitas menunjukan bahwa sistem yang dibuat tidak  mengalami crash atau debug .
Hasil dari proses validasi menunjukan usulan  sistem  pendukung  keputusan untuk pengendalian kualitas valid.

## DAFTAR PUSTAKA
Buffat,  Rene;  Schamid,  Lorenz;  Heeren, Nico;  Froemelt,  Andreas;  Raubal’ Martin; Hellweg, Stefanic . 2017. GIS based  Decision  Support  System  for Building Retrofit.
International
Conference Future Building &
Districts  Energy  Efficiency  from
Nano to Urban Style. CISBAT 2017.
Procedia 122. pp 403-408.
Fitriana,  Rina  dan  Djatna,  Taufik,  2011, Sistem Pendukung Keputusan Rantai  Pasok  Koperasi  Pengolahan
Susu X di Jawa Barat . Jurnal Teknik Industri vol 1 nomor 2, hal 168-180.
Fitriana,  Rina.  2013.  Rancang  Bangun
Sistem  Intelijensia  Bisnis  untuk Agroindustri  Susu  Skala  Menengah di  Indonesia.  Disertasi.  Teknologi Industri Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
Jogiyanto.  2005. Analisis  dan  Desain Sistem  Informas. Yogyakarta  : Penerbit Andi.
McDermott,  Robin  E,  dkk.  2009. The Basic  of  FMEA. 2 nd Edition.  New York : Taylor & Francis Group.
Purnomo. Hari. 2004. Pengantar Teknik Industri . Yogyakarta. Graha Ilmu.
Sitompul,  Andreas  Advent.  2006.  Studi Tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Retailer dalam Meningkatkan  Hubungan  Jangka Panjang yang Berkelanjutan. Yogyakarta. Masters thesis .
Program  Pascasarjana  Universitas Diponegoro. Sugiarto, Hendra. 2007. “Sistem
Pendukung  Keputusan  Perbaikan Kualitas  Produksi  Menggunakan Metode  Statistical  Quality  Control
Pada PT. Baja Gresik”. Tugas Akhir.
Jurusan Sistem Informasi. STIKOMP Surabaya.
Turban,  Efraim  et  al.  2005. Decision Support  Sistem  and  Intelligent Sistem . Yogyakarta: ANDI. Yanova,  Natalia.  2017. Decision  support systems  for  teambuilding. 9th
International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perception, ICSCCW 2017, Budapest, Hungary. Procedia Computer Science 120 (2017) 916– 922 Whitten,  Bently  &  Dittman  et  a.  2004. Metode Desain dan Analisis Sistem, Edisi-6. Yogyakarta: Tim
Penerjemah  Andi  dengan  McGraw Hill.