## Jurnal Teknologi dan Manajemen
ISSN (Print) 1693-2285   ISSN (Online) 2808-9995

## Artikel Penelitian
Analisis Risiko Kegagalan Proses Menggunakan Fuzzy AHP, FMEA, dan Kaizen Method Pada PT. Central Mega Kencana
Arum Waluny 1 , Endang Suhendar 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Diterima           : 01 Agustus 2022 Direvisi            : 07 Februari 2023 Diterbitkan       : 01 Maret 2023 Setiap perusahaan menginginkan proses produksinya mendapatkan produk yang bermutu baik dari  segi  proses  produksi  yang  efektif  dan  efisien  serta  bisa  memberikan  kepuasan  kepada konsumen.  Perusahaan  harus  melakukan  peningkatan  kualitas  dari  setiap  produk  yang dihasilkan dan menekan jumlah kecacatan yang ada. Salah satu cara yang bisa dilakukan ialah menganalisa  resiko produksi demi menjamin  keberhasilan suatu produksi  dan  bisnis.  Tujuan dilakukan  penelitian  ini  adalah  menganalisa  risiko  penyebab  terhambatnya  proses  produksi, mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya  risiko  terhambatnya  proses produksi,  dan  strategi  untuk  meminimalkan  risiko  yang  terjadi  pada  produksi  perhiasan  PT. Central  Mega  Kencana.  Melihat  hal  tersebut  maka  perlu  dilakukan  suatu  sistem  manajemen risiko yang mana dalam mengidentifikasi dan menyelesaian masalah manajemen risiko ini ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  antara  lain  yaitu  metode Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA), Fuzzy AHP,  dan  juga Kaizen Method .  Dalam  penelitian  ini,  hasil  dari pengolahan data yang dilakukan yaitu, didapatkan hasil pada proses produksi PT. Central Mega Kencana  yang  mendapat  nilai  RPN tertinggi  pada  Proses  Rakit  dengan  RPN  pada dua  mode kegagalan  sebesar  737,107  dan  613,783.  Untuk  kemudian  dua  mode  kegagalan  tersebut diprioritaskan untuk diberikan tindakan perbaikan. Usulan tindakan perbaikan yang dilakukan yaitu dengan penerapan Kaizen melalui pendekatan PDCA.
K ATA K UNCI
AHP, FMEA, Fuzzy , Kaizen, Risiko

## K ORESPONDENSI
E-mail Author Korespondensi: arumlly7@gmail.com

## PENDAHULUAN
Semakin  majunya  perkembangan  zaman  teruma  pada sektor  perindustrian  membuat  para  perusahaan  semakin gencar dalam persaingan meningkatkan hasil produksinya. Para perusahaan yang ingin memenangkan persaingan juga harus  paham  akan  persaingan  pasar  yang  terjadi  dengan melihat  langsung  bagaimana  keadaan,  dan  bagaimana kebutuhan para konsumen. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil kualitas setiap produk dan meminimalkan kecacatan yang  ada.  Salah  satu  cara  yang  bisa  dilakukan  ialah menganalisa risiko produksi demi menjamin keberhasilan suatu  produksi  dan  bisnis.  Dalam  hal  ini  perlu  dilakukan suatu  sistem  manajemen  risiko  untuk  dapat  melakukan suatu analisis risiko seperti identifikasi risiko, pengukuran risiko, dan penyusunan strategi (Irawan July et al., 2017).
Manajemen risiko itu sendiri ialah sejumlah kegiatan atau proses  manajemen  terarah  yang  mencakup  kegiatan mengidentifikasi  risiko  yang  dihadapi,  mengukur  atau menentukan  besarnya  risiko,  mencari  jalan  keluar  dalam menghadapi atau menanggulangi risiko, menyusun strategi
untuk  mengendalikan risiko,  mengkoordinir  pelaksanaan, dan  mengevaluasi  program  penanggulangan  risiko (Dennistian, 2019).
PT.  Central  Mega  Kencana.  PT.  Central  Mega  Kencana merupakan  perusahaan  multinasional  yang  bergerak dibidang retail perhiasan yang tersebar di beberapa wilayah Indonesia yang beralamatkan di  Jl. Suci  No.08, Susukan, Kec. Ciracas, Jakarta Timur. PT. CMK saat ini menaungi 4 brand terkemuka dalam retail perhiasan antara lain yaitu Mondial, Frank & CO, Miss Mondial dan The Palace, dan menjadi  pemasok  utama  semua  jenis  perhiasan  berlian yang mereka jual. Sistem produksi  yang diterapkan yaitu make to order dan make to stock ,  dimana  selain memproduksi  untuk  didistribusikan  ke  toko-toko  yang dimiliki,  perusahaan  juga  memproduksi  untuk  pesanan khusus  yang  ada. Manufacturing Production merupakan salah satu manajemen produksi yang menjadi fokus utama yang  tidak  terlepas  dari  kontrol  dan  perbaikan.  Hal  ini dikarenakan  manajemen  produksi  sangat  berkaitan  dan bergantung pada manajemen lainnya. Pada proses produksi sering  terjadi  permasalahan  dimana  pekerja  tidak  bisa melanjutkan  pekerjaannya  karena  pada  pekerja  lain
mengalami kendala proses produksi, sehingga mengakibatkan  keterlambatan  jadwal  untuk  pengiriman dan produksi tidak sesuai dengan target perusahaan. Yang mana  PT.  Central  Mega  Kencana  secara  global menetapkan target selesai dalam 30 hari dengan jumlah 28 barang  perorang  dalam  seharinya,  namun  hal  tersebut tertunda  hingga  beberapa  hari  kedepan  yang  tertera  pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Keterlambatan Waktu Terselesaikannya Proses Produksi PT. Central Mega Kencana Pada Periode Januari-Juni
2021 NO Bulan Target Selesai Waktu Terselesaikan 1 Januari 30 Hari 35 Hari 2 Februari 30 Hari 32 Hari 3 Maret 30 Hari 31 Hari 4 April 30 Hari 33 Hari 5 Mei 30 Hari 34 Hari 6 Juni 30 Hari 35 Hari
Melihat  permasalahan  diatas  maka  peneliti  akan mengidentifikasi  dan  menyelesaian  masalah  manajemen risiko  dengan  beberapa  metode  berdasarkan  perhitungan RPN  dengan  menggunakan  metode  FMEA, Fuzzy -AHP, dan  juga  Kaizen Method untuk  mengetahui  hasil  dari rumusan  masalah  penelitian  ini  antara  lain  yaitu  hasil identifikasi jenis risiko dan tingkat perhitungan nilai RPN dengan menggunakan metode FMEA, dan juga bagaimana usulan  perbaikan  yang  didapat  untuk  mengurangi  risiko penyebab terhambatnya proses produksi PT. Central Mega Kencana  dengan  penerapan  Kaizen  melalui  pendekataan PDCA.
Failure  Mode  and  Effect  Analysis ( FMEA )  adalah  suatu model  sistematis  dan  terstruktur  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi dan merencanakan untuk mencegah suatu permasalahan  yang  ada  terjadi  kembali  dari  sumber- sumber  dan  akar  penyebabnya  (Suherman  &  Cahyana, 2019).  FMEA  ini  telah  banyak  digunakan  sebagai  alat pengukuran risiko yang mana digunakan untuk menganalisis penyebab kegagalan terhadap suatu komponen pada suatu proses produksi ataupun sebagai alat pengendalian kualitas. Dalam Teknik FMEA ada beberapa kriteria-kriteria tingkatan yang digunakan untuk menyeleksi mode kegagalan antara lain yaitu kemungkinan kejadian  ( occurrence ),  deteksi  ( detection ),  dan  tingkat kerusakan  ( severity ).  Dalam  FMEA  juga  terdapat  suatu istilah yang disebut dengan Risk Priority Number (RPN), untuk menentukan nilai RPN yaitu menggunakan hasil dari ranking  skor  pada severity. occurrence ,  dan detection, (RPN=S×O×D).
Dan  perhitungan  RPN  dari  masing-masing  kegagalan dalam  FMEA  dapat  digunakan  untuk  mengetahaui prioritas  dimana  RPN  tertinggi  ialah  yang  paling  utama
dalam  penurunan  risiko  (Paisal  &  Cahyana,  2020). Keunggulan  dari  FMEA  yaitu  dapat  memastikan  produk akhir  sesuai  dengan  spesifikasi,  membantu  untuk mengidentifikasi,  mengeliminasi  ataupun  mengendalikan kegagalan  yang  paling  berisiko,  sedangkan  kekurangan dari metode FMEA antara lain yaitu perbedaan nilai ketiga faktor  risiko  memiliki  dampak  yang  berbeda  namun menghasilkan nilai RPN yang sama. Untuk mengatasi dan mengurangi  kelemahan  dari  metode  FMEA  ini  bisa dilakukan dengan mengguanakan pendekatan fuzzy .
Pendekatan fuzzy ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui tingkat  kepentingan  dari  3  parameter  input  pada  metode FMEA  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process ( Fuzzy -AHP).  Pada  metode  ini, dilakukan pembobotan tiap-tiap perspektif untuk menentukan  pilihan  terbaik  sehingga  muncul  RPN  baru yaitu  RPN-AHP  (Edomura,  2020).  Dengan  keunggulan yang  dimiliki  yaitu  proses  pengambilan  keputusannya yang  mampu  dijelaskan  secara  grafis  karena  lebih terstruktur  dan  sistematis  (Prasetiyo  et  al.,  2017).  Dari perhitungan RPN ini dapat ditentukan skor ranking risiko untuk  mengetahui  mode  kegagalan  yang  memiliki  RPN tertinggi  dan  kemudian  diprioritaskan  untuk  diberikan tindakan  perbaikan.  Usulan  tindakan  perbaikan  yang dilakukan  yaitu  dengan  menerapkan  metode Kaizen . Kaizen berasal  dari  kata Kai yang  berarti  perubahan  dan zenyang berarti menjadi lebih baik. Menurut S & Paramita (2018) hal ini berarti mencakup pengertian perbaikan yang melibatkan semua aspek, baik manusianya, manajerialnya, dan juga mencakup biaya.
Berdasarkan  analisa  yang  dilakukan,  maka  tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil analisis jenis risiko  apa  saja  yang  menjadi  penyebab  terhambatnya proses  produksi,  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang menyebabkan  terjadinya  risiko  terhambatnya  proses produksi, dan strategi yang dilakukan untuk meminimalkan risiko yang terjadi.

## METODE
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode  deskriptif  dengan  pendekatan  kualitatif  (Gambar 1.). Penelitian ini dilakukan lebih cenderung menggunakan analisis,  yang  mana  proses  dan  makna  lebih  banyak ditonjolkan  dengan  menggunakan  landasan  teori  sebagai panduan  berdasarkan  fakta  yang  ada.  Objek  dalam penelitian  kualitatif  ini  cukup  terbatas  sehingga  peneliti harus  ikut  serta  dalam  kondisi  yang  diteliti  agar  dapat dilakukan  sebuah  analisis  yang  lebih  mendalam  lagi. Dalam  penelitian  ini,  data  utama  diperoleh  dari  hasil wawancara  dan  observasi  di  PT.  Central  Mega  Kencana. Setelah  itu  akan  dilakukan  analisis  data  menggunakan metode  FMEA, Fuzzy -AHP,  dan  Kaizen  Method  untuk
mengetahui hasil analisis jenis risiko apa saja yang menjadi penyebab  terhambatnya  proses  produksi  di  PT.  Central Mega  Kencana,  dan  mendapatkan  usulan  perbaikan  yang harus diterapkan untuk mengurangi risiko.
Gambar 1. Kerangka Berpikir

## Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
ialah  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  cara  melakukan  pengamatan  langsung  pada bagian devisi  atau departemen produksi  PT. Central Mega Kencana. Hal ini dilakukan untuk mengetahui
secara  langsung  permasalahan  apa  yang  sedang terjadi  untuk  nantinya  dilakukan  pembahasan  lebih lanjut dalam penelitian.
2. Kajian Literatur
Dalam  hal  ini  data  beserta  informasi  lainnya  yang diperoleh peneliti berasal dari hasil tinjauan pustaka laporan-laporan  terdahulu,  buku,  maupun  internet yang  digunakan  sebagai  referensi  penyusunan laporan.
3. Studi Pustaka
Studi Pustaka digunakan untuk  mengumpulkan data primer dari internal perusahaan dan sebagai landasan teori dari penelitian. Data internal perusahaan didapat dengan cara yaitu:
a. Kuesioner
Dalam  pengumpulan  data  yang  dilakukan, metode  kuesioner  dilakukan  dengan  cara memberikan kuesioner perbandingan berpasangan AHP untuk dilakukan pembobotan pada  ketiga  faktor  risiko.  Kuesioner  tersebut diserahkan  kepada  Bapak  Nur  Anam  selaku Manager Production PT. Central Mega Kencana yang  mana  akan  menjadi  responden  penelitian ini karena beliau yang memimpin dan melakukan pengawasan  langsung  terhadap  para  pekerja. Beliau  mengetahui  dengan  jelas  permasalahan apa  yang  sering  terjadi  pada  devisi  produksi sehingga diharapkan mampu melakukan perbandingan  tingkat  kepentingan  dari  faktor severity , occurrence , dan detection . b. Wawancara
Pada penelitian ini, metode wawancara menggunakan  teknik  sampling  dengan  jumlah responden  lebih  dari  satu  pekerja  PT.  Central Mega Kencana yang mana telah berpengalaman sehingga mengetahui dengan jelas potensi risiko beserta penyebab dan dampak yang dirasakan.

## Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini, ada beberapa metode teknik analisis yang digunakan, antara lain yaitu:
1. Uji Anailis FMEA
a. Melakukan  analisis  kualitatif  berdasarkan  hasil wawancara  mengenai  identifikasi  dari  semua potensi  mode  kegagalan,  penyebab,  serta dampak.
b. Melakukan  analisis  kuantitatif  terhadap  nilai Severity , Occurance ,  dan Detection untuk mendapatkan  hasil  RPN  dan  perankingan masing-masing mode kegagalan.
c. Mode  kegagalan  yang  memiliki  nilai  RPN tertinggi  akan  dilakukan  tindakan  perbaikan, kemudian setelah itu akan dilakukan perhitungan
Mulai Manajemen Risiko Pengumpulan Data: 1. Data keterlambatan waktu terselesaikannya proses produksi PT. CMK pada periode Januari-Juni 2021
2. Hasil kuesioner perbandingan berpasangan
3. Hasil identifikasi mode kegagalan
Metode Failure Mode  and  Effect Analysis (FMEA) Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy AHP) 1. Melakukan wawancara dan observasi 2. Mengidentifik asi faktor- faktor terhambatnya proses produksi 3. Menghitung nilai RPN ( Risk Priority Number ) Melakukan pembobotan tiap-tiap perspektif sehingga didapatkan
RPN-AHP untuk mengetahui tingkat kepentingan dari tiga parameter input. Kaizen Method Konsep  PDCA ( Plan , Do ,
Check ,
and Action )
Untuk mencapai perbaikan dengan
penetapan target dan  perumusan, penerapan  dari rencana, pemeriksaan dari  penetapan rencana, dan penindakan perbaikan.
Didapatkan usulan perbaikan dan melakukan tindakan perbaikan yang sesuai
kembali nilai RPN untuk mengetahui efektivitas dan tindakan perbaikan.
2. Uji Kompetisi
Dimana yang dilakukan pengolahan data merupakan hasil  dari  kuesioner  perbandingan  berpasangan  dari hasil  faktor severity , occurrence ,  dan detection dengan metode AHP. Dengan tahapannya:
a. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan (Goal), Kriteria, dan juga Alternatif
b. Menyusun  matriks  perbandingan  berpasangan antar kriteria
c. Menentukan  nilai  dari  setiap  kriteria  pada matriks
d. Melakukan normalisasi matriks
e. Menentukan Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Prioritas dengan cara menjumlahkan nilai setiap
kriteria baris normalisasi matriks, dan membaginya  dengan  jumlah  kriteria  atau disebut juga perhitungan rata-rata normalisasi
f. Menghitung nilai rasio konsistensi
1) Perhitungan  Nilai  Eigen  Maksimum ( 𝜆 maks)
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = (1)
= (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦 × 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦)+ = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑜𝑐𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 × 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑜𝑐𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒)+ = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛
× 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛
2) Perhitungan Indeks Konsistensi /
Consistency Index (CI) 𝐂𝐈 = 𝝀 𝒎𝒂𝒌𝒔−𝒏 𝒏−𝟏 (2)
Keterangan: n = Jumlah Kriteria
3) Mencari  Nilai Random Indexs / Indeks
Random (IR)
4) Perhitungan Rasio Konsistensi /
Consistency Rasio (CR)
𝐂𝐑 = 𝐂𝐈 𝐈𝐑
(3)
Keterangan: CR = Consistency Rasio CI = Consistency Index IR = Indeks Random
3. Transformasi Skala AHP menjadi Skala Triangular
a. Mengubah  Skala  Linguistik  AHP  Menjadi Variable Triangular Fuzzy Number yang terdiri dari nilai lower , medium dan upper .
b. Menentukan Nilai Sintesis Fuzzy (si)
𝑺𝒊 = ∑ 𝑴 𝒈𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝒊 × [∑ ∑ 𝑴 𝒈𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 ] −𝟏 (4)
Untuk memperoleh nilai 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 , maka dilakukan penjumlahan nilai fuzzy extent dengan menjumlahkan  tiap  bilangan  nilai  TFN  dalam setiap baris matrik. Dengan persamaan sebagai berikut:
∑ 𝑴 𝒈𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝒊 = (∑ 𝒍𝒋, 𝒎 𝒋=𝟏 ∑ 𝒎𝒋, 𝒎 𝒋=𝟏 ∑ 𝒖𝒋, 𝒎 𝒋=𝟏 ) (5)
Sehingga didapatkan persamaan:
= [∑ ∑ 𝑴 𝒈𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 ] −𝟏
= ( 𝟏 ∑ 𝒖𝒋, 𝒎 𝒋=𝟏 , 𝟏 ∑ 𝒎𝒋, 𝒎 𝒋=𝟏 , 𝟏 ∑ 𝒍𝒋, 𝒎 𝒋=𝟏 ) (6)
c. Menentukan Nilai Vektor (V) dan Nilai Ordinat

## Defuzzifikasi
Dengan  membandingkan  dua  bilangan  TFN 𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan 𝑀 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ) dengan  tingkat  probabilitas 𝑀 2 ≥ 𝑀 1 dapat didefinisikan sebagai berikut :
𝑽(𝑴 𝟐 ≥ 𝑴 𝟏 = 𝒔𝒖𝒑[𝐦𝐢𝐧 (𝝁 𝑴𝟏 (𝑿), 𝝁 𝑴𝟐 (𝒀))]
Menghitung Degree of Possibility 𝑽(𝑴 𝟐 ≥ 𝑴 𝟏 (7) = { 𝟏 𝟎 (𝒍 𝟏 − 𝒖 𝟐 ) (𝒎 𝟐 − 𝒖 𝟐 ) − (𝒎 𝟏 − 𝒍 𝟏 ) } 𝑱𝒊𝒌𝒂 𝒎 𝟐 ≥ 𝒎 𝟏 𝒋𝒊𝒌𝒂 𝒍 𝟏 ≥ 𝒖 𝟐 𝐮𝐧𝐭𝐮𝐤 𝐤𝐨𝐧𝐝𝐢𝐬𝐢 𝐥𝐚𝐢𝐧
Guna  mendapatkan  bilangan fuzzy konveks  M lebih  baik  dibandingkan  sejumlah  k  bilangan fuzzy  konveks 𝑴 𝟏 (𝒊 = 𝟏, 𝟐, … 𝒌) . Maka digunakan operasi maksimum dan minimum yaitu
𝑽(𝑴 ≥ 𝑴 𝟏 , 𝑴 𝟐 , … , 𝑴 𝑲 ) = 𝑽(𝑴 ≥ 𝑴 𝟏 ) dan (𝑴 ≥ 𝑴 𝟐 ) ,… (𝑴 ≥ 𝑴 𝒌 ) = min (V (𝑴 ≥ 𝑴 𝟏 )), 𝒊 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, … 𝒌 (8)
Kemudian jika diasumsikan
𝒅 ′ = (𝑨 𝒊 ) = 𝐦𝐢𝐧 𝑽( 𝑺 𝒊 ≥ 𝑺 𝑲 ) (9)
Untuk 𝑘 = 1,2, … 𝑛; 𝑘 ≠ 𝑖 Maka vektor bobot yang didefinisikan :
𝑾 ′ = (𝒅(𝑨 𝟏 ), 𝒅(𝑨 𝟐 ), …  𝒅(𝑨 𝒏 )) 𝑻 (10)
d. Melakukan Normalisasi Bobot Vektor (W)
𝑾 = (𝒅(𝑨 𝟏 ), 𝒅(𝑨 𝟐 ), …  𝒅(𝑨 𝒏 )) 𝑻 (11)
Dimana W adalah bilangan Non Fuzzy

## 4. Perhitungan Geometric Mean
𝑮𝑴 = √𝟏  × 𝒙𝟐 … 𝒙𝒏 𝒏 (12)
Keterangan : GM = Geometric Mean X1 = Penilaian Pertama X2 = Penilaian Kedua N = Jumlah Penilaian

## 5. Perhitungan Normalisasi
Tahapan  normalisasi  dilakukan  dengan  cara  nilai hasil  perhitungan Geometric  Mean masing-masing kriteria  dibagi  dengan  hasil  penjumlahan  total  nilai Geometric  Mean dari  ketiga  faktor  risiko  masing- masing  proses.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan nilai lower dibagi  dengan  total  nilai  atas,  nilai medium dibagi  dengan  total  nilai  tengah,  serta  nilai upper dibagi dengan total nilai bawah.

## 6. Pengukuran Risiko
Hal  ini  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat  relatif kepentingan  serta  mendapatkan  solusi  yang  tepat untuk  dilakukan perbaikan.  Untuk tahap selanjutnya kemudian  dilakukan  pembahasan  dan  analisis penyebab  yang  terjadi  menggunakan  5 Whys dari jenis  risiko  kegagalan  proses  yang  mana  memiliki nilai  RPN  dari  hasil  perkalian  dengan  bobot fuzzy AHP  tertinggi.  Dan  selanjutnya  diberikan  usulan perbaikan  menggunakan  metode  PDCA  ( Plan-Do- Check-Act )  dari  risiko  yang  bernilai  RPN  tertinggi.
Perbaikan ini sangat penting dilakukan karena dapat meminimalisir risiko dan penyebab yang terjadi.

## HASIL DAN DISKUSI

## Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan  data  yang  dilakukan antara lain yaitu:
1. Finishing Process Flowchart
Gambar dibawah ini merupakan diagram alur proses finishing pada PT. Central Mega Kencana
Gambar 2. Finishing Process Flowchart

## a. Proses Rakit

## Gambar 3. Proses Rakit
Merupakan  bagian  dalam  proses  produksi  yang melakukan  sebuah  proses  perakitan  rangka perhiasan  yang  sudah  dicetak  bentuk  menjadi satu  kesatuan  rangka  perhiasan  yang  sesuai dengan  permintaan  customer  atau  kebutuhan pasar,  seperti  contohnya  sebuah  cincin.  Dalam proses  rakit  ini  dipimpin  oleh  Bapak  Faozan  A dan terdapat 220 orang pekerja.
b. Proses Poles Rangka

## Gambar 4. Proses Poles Rangka
Merupakan  bagian  dalam  proses  produksi  yang dilakukan  dengan  tujuan  menghilangkan  atau
menutupi cacat-cacat yang ada pada permukaan
rangka  perhiasan  yang  mungkin  terjadi  saat proses pengikisan. Dalam proses poles rangka ini dipimpin oleh Bapak Asep Hidayat dan terdapat 47 orang pekerja.
c. Proses Pasang Batu

## Gambar 5. Proses Pasang Batu
Pasang  batu  ialah  proses  pemasangan  batu berlian yang sudah di desain bentuk dan ukuran sedemikian rupa sesuai proporsi masing-masing ke  sebuah  rangka  perhiasan  agar  menjadikan satu  kesatuan  perhiasan  yang  indah  sesuai dengan model. Dalam proses ini dipimpin oleh Bapak Cahyadi dan terdapat 104 orang pekerja.
d. Proses Poles Barang Jadi

## Gambar 6. Proses Poles Barang Jadi
Proses  Poles  Barang  Jadi  ini  merupakan sentuhan  terakhir  sebelum  proses plating dari proses  pemolesan  pada  perhiasan  yang  siap kirim. Hal ini dilakukan untuk menghasilkan dan memastikan  bahwa  perhiasan  yang  sudah  jadi terlihat  lebih  proporsi  lagi  mulai  dari  kerangka dan  batu  perhiasan.  Dalam  proses  ini  dipimpin oleh Bapak Heri S dan terdapat 50 orang pekerja.
e. Proses Chrome / Plating
Proses Chrome / Plating ini  bertujuan  untuk mendapatkan  permukaan  yang  halus  dan mengkilap.  Dalam  proses  ini  dipimpin  oleh Bapak Agus R dan terdapat 37 orang pekerja.

## 1. Hasil Identifikasi Risiko
Dari  hasil  wawancara  yang  dilakukan  dengan beberapa pekerja, berikut ialah hasil yang didapatkan yaitu  hasil  identifikasi  risiko  atau  mode  kegagalan yang terjadi dari masing-masing proses pada finishing
process di PT. Central Mega Kencana.
Tabel 2. Hasil Identifikasi Risiko Finishing Process Flowchart Modus Kegagalan Penyebab Dampak
Rakit
A 1 Barang mudah berubah bentuk Pemotongan sprue yang tidak benar Barang menjadi tidak simetris
A
2 Barang susah untuk dilakukan finishing Sprue yang terlalu besar Proses finishing menjadi sangat lama
Poles Rangka
B 1 Barang yang cukup kropos Material bahan atau pengecoran yang dilakukan komposisi- nya kurang padat Barang menjadi bolong- bolong dan harus ditambal B
2 Proses finishing yang dilakukan kurang maksimal Konstruksi dari barang yang cukup sulit untuk dijangkau Barang hasil poles kurang rapi dan tidak maksimal
B
3 Terdapat brintil-brintil pada barang/ rangka Bahan yang kurang tercampur dengan sempurna pada proses pengecoran Barang/ rangka tidak bisa halus dan terlihat kasar
B
4 Salah komponen dan warna Spesifikasi rangka perhiasan yang digunakan tidak sesuai ukuran dan pola dan juga kurangnya konsentrasi pekerja saat penge chrom-
an Barang/ rangka sudah tidak bisa dikerjakan lanjut atau dilakukan peleburan ulang
Pasang Batu C 1 Rangka perhiasan yang rusak Ukuran batu berlian yang dipasang tidak sesuai Terjadinya pengerjaan ulang / pemesanan ulang
Finishing Process Flowchart Modus Kegagalan Penyebab Dampak
C 2 Batu berlian yang pecah operator
kurang hati- hati dan terlalu memaksakan pemasangan
Produksi terhambat
Poles Barang Jadi
D 1 Barang / kerangka cukup keropos Operator kurang maksimal dalam penggunaan bahan material untuk melakukan pengecoran
Harus direparasi
D 2
Terdapatnya lubang pada barang / kerangka Penggunaan bahan material yang kurang saat pengecoran Dilakukan rework ,
pekerjaan tertunda
D
3 Permukaan barang yang tidak halus Bahan material saat proses pengecoran kotor
Harus direparasi
Chrome / Plating E 1
Chrome belang, kusam, kuning Terjadinya benturan antara barang yang di chrome Hasil barang yang gagal tidak bisa lolos qc
E
2 Chrome
berkerak Barang yang masih kotor Hasil barang yang gagal tidak bisa
lolos qc Sumber : Wawancara
2. Perhitungan dengan menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

## Penyusunan Stuktur Hierarki
Gambar 8. Struktur Hirearki Penelitian
Pada tahap pembobotan kriteria Severity ,
Occurrence ,  dan Detection ini,  kuesioner  diberikan kepada expert yaitu  Bapak  Nur  Anam  selaku Manager  Produksi  di  PT.  Central  Mega  Kencana. Pembobotan perbandingan berpasangan yang dilakukan yaitu menggunakan skala dari 1-9 dengan menggunakan metode AHP untuk mengetahui tingkat
kepentingan yang terjadi serta dilakukan transformasi dalam skala Triangular Fuzzy Number . Berikut ialah hasil yang didapatkan
a. Proses Rakit 1) Menyusun Matriks Perbandingan Berpasangan ( Pairwise Matrix Comparison / PCM) antar kriteria Tabel 3. Hasil Kuesioner Pembobotan Kriteria Proses Rakit Kriteria Sev Occ Det Sev 1 5 3 Occ 1/5 1 1/3 Det 1/3 3 1 Tabel  4.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  AHP Proses Rakit Kriteria Sev Occ Det Sev 1,000 5,000 3,000 Occ 0,200 1,000 0,333 Det 0,333 3,000 1,000 Jumlah 1,533 9,000 4,333
2) Normalisasi Matriks
a) Perbandingan  kriteria severity dengan severity =
= 1,000 1,533 = 0,652
b) Perbandingan  kriteria severity dengan occurrence =
= 5,000 9,000 = 0,556
c) Perbandingan  kriteria severity dengan detection =
= 3,000 4,333 = 0,692 Tabel 5. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan AHP Proses Rakit Kriteria Sev Occ Det Jumlah Sev 0,652 0,556 0,692 1,900 Occu 0,130 0,111 0,077 0,318 Det 0,217 0,333 0,231 0,781 3) Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Prioritas Kriteria a) Rata-Rata Severity
= 1,900 3 = 0,633
b) Rata-Rata Occurrence = 1,318 3 = 0,106 c) Rata-Rata Detection = 0,781 3 = 0,260
Tabel  6.  Hasil  Eigen  Vektor/Pembobotan  Kriteria Proses Rakit Geometric Mean/Rata-Rata Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Kriteria 0,633 0,633 0,106 0,106 0,260 0,260 1,000 1,000
4) Perhitungan Nilai Rasio Konsistensi 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠
= (1,533 × 0,633) + (9,000 × 0,106) +
(4,333 × 0,260)
= 3,0554
Indeks Konsistensi / Consistency Index (CI)
CI = 3,0554 − 3 3 − 1 = 0,028
Rasio Konsistensi / Consistency Rasio (CR)
CR = CI IR = 0,048

## b. Proses Poles Rangka
Tabel 7. Hasil Kuesioner Pembobotan Kriteria Proses Poles Rangka Kriteria Sev Occ Det Sev 1 7 4 Occ 1/7 1 1/3 Det 1/4 3 1 Tabel  8.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  AHP Poles Rangka Kriteria Sev Occ Det Sev 1,000 7,000 4,000 Occ 0,143 1,000 0,333 Det 0,250 3,000 1,000 Jumlah 1,393 11,000 5,333 Tabel 9. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan AHP Proses Poles Rangka Kriteria Sev Occ Det Jumlah Sev 0,718 0,636 0,750 2,104 Occ 0,103 0,091 0,063 0,256 Det 0,179 0,273 0,188 0,640 Tabel  10.  Hasil  Eigen  Vektor/Pembobotan  Kriteria Proses Poles Rangka Geometric Mean/Rata-Rata Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Kriteria 0,701 0,701 0,085 0,085 0,213 0,213 1,000 1,000

## c. Proses Poles Rangka
Tabel 11. Hasil Kuesioner Pembobotan Kriteria Proses Pasang Batu Kriteria Sev Occ Det Sev 1 9 5 Occ 1/9 1 1/3 Det 1/5 3 1
Tabel  12.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  AHP Proses Pasang Batu Kriteria Sev Occ Det Sev 1,000 9,000 5,000 Occ 0,111 1,000 0,333 Det 0,200 3,000 1,000 Jumlah 1,311 13,000 6,333 Tabel  13.  Normalisasi  Matriks  Perbandingan Berpasangan AHP Proses Pasang Batu Kriteria Sev Occ Det Jumlah Sev 0,763 0,692 0,789 2,244 Occ 0,085 0,077 0,053 0,214 Det 0,153 0,231 0,158 0,541 Tabel  14.  Hasil  Eigen  Vektor/Pembobotan  Kriteria Proses Pasang Batu Geometric Mean/Rata-Rata Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Kriteria 0,748 0,748 0,071 0,071 0,180 0,180 1,000 1,000

## d. Proses Poles Barang Jadi
Tabel 15. Hasil Kuesioner Pembobotan Kriteria Proses Poles Barang Jadi Kriteria Sev Occ Det Sev 1 1/7 1/5 Occ 7 1 3 Det 5 1/3 1 Tabel  16.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  AHP Proses Poles Barang Jadi Kriteria Sev Occ Det Sev 1,000 0,143 0,200 Occ 7,000 1,000 3,000 Det 5,000 0,333 1,000 Jumlah 13,000 1,476 4,200 Tabel  17.  Normalisasi  Matriks  Perbandingan Berpasangan AHP Proses Poles Barang Jadi Kriteria Sev Occ Det Jumlah Sev 0,077 0,097 0,048 0,221 Occ 0,538 0,677 0,714 1,930 Det 0,385 0,226 0,238 0,849 Tabel  18.  Hasil  Eigen  Vektor/Pembobotan  Kriteria Proses Pasang Batu Geometric Mean/Rata-Rata Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Kriteria 0,074 0,074 0,643 0,643 0,283 0,283 1,000 1,000
e. Proses Chrome / Plating
Tabel 19. Hasil Kuesioner Pembobotan Kriteria Proses Chrome / Plating Kriteria Sev Occ Det Sev 1 5 1/3 Occ 1/5 1 1/7 Det 3 7 1
Tabel  20.  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  AHP Proses Chrome / Plating Kriteria Sev Occ Det Sev 1,000 5,000 0,333 Occ 0,200 1,000 0,143 Det 3,000 7,000 1,000 Jumlah 4,200 13,000 1,476 Tabel 21.  Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan AHP Proses Chrome / Plating Kriteria Sev Occ Det Jumlah Sev 0,238 0,385 0,226 0,849 Occ 0,048 0,077 0,097 0,221 Det 0,714 0,538 0,677 1,930
Tabel  22.  Hasil  Eigen  Vektor/Pembobotan  Kriteria Proses Chrome / Plating Geometric Mean/Rata-Rata Eigen Vektor Normalisasi / Bobot Kriteria 0,283 0,283 0,074 0,074 0,643 0,643 1,000 1,000 Tabel 23. Kesimpulan Hasil Nilai Rasio Konsistemsi Proses ʎ maks CI IR CR Ket
Ke 1 3,0554 0,028 0,58 0,048 Konsisten Ke 2 3,0528 0,026 0,58 0,046 konsisten Ke 3 3,0521 0,026 0,58 0,045 Konsisten Ke 4 3,0967 0,048 0,58 0,083 Konsisten Ke 5 3,0967 0,048 0,58 0,083 Konsisten

## 3. Mencari Nilai Geometric Mean
Hasil  Penilaian  Skala  Linguistik  Menjadi  Variabel TFN
a. Proses Rakit
Tabel 24. Hasil Transformasi Skala Fuzzy Proses Rakit Kriteria Sev Occ Det Sev (1,1,1) (3,5,7) (1,3,5) Occ (1/7,1/5,1/3) (1,1,1) (1/5,1/3,1) Det (1/5,1/3,1) (1,3,5) (1,1,1)
Tabel  25.  Hasil  Penilaian  Skala  Linguistik  Menjadi Variabel TFN Proses Rakit Krite ria Sev Occ Det l m u l m u l m u
Sev 1, 0 1, 00 1, 00 3, 00 5, 00 7, 00 1, 00 3, 00 5, 00 Occ 0, 14 0, 20 0, 33 1, 00 1, 00 1,
00 0,
20 0, 33 1, 00 Det 0, 20 0, 33 1, 00 1, 00 3, 00 5, 00 1, 00 1, 00 1, 00 Geometric Mean ( Severity ) Proses Rakit
𝐺𝑀 = 1,442
𝐺𝑀 = 2,466
𝐺𝑀 = 3,271
Geometric Mean ( Occurrence ) Proses Rakit 𝐺𝑀 = 0,306 𝐺𝑀 = 0,405 𝐺𝑀 = 0,693
Geometric Mean ( Detection ) Proses Rakit 𝐺𝑀 = 0,585 𝐺𝑀 = 1,000 𝐺𝑀 = 1,710
Kemudian  dilakukan  penjumlahan  nilai  TFN  dari nilai  bawah  ( lower ),  tengah  ( medium ),  dan  atas ( upper ) dari ketiga faktor risiko perhitungan matriks GM sebagai berikut:
Tabel 26. Hasil Penjumlahan Nilai l, m, u Proses Rakit Total Nilai Bawah 2,333 Total Nilai Tengah 3,872 Total Nilai Atas 5,674

## b. Proses Poles Rangka
Tabel  27.  Hasil  Transformasi  Skala Fuzzy Proses  Poles Rangka Kriteria Sev Occ Det Sev (1,1,1) (5,7,9) (2,4,6) Occ (1/9,1/7,1/5) (1,1,1) (1/5,1/3,1) Det (1/6,1/4,1/2) (1,3,5) (1,1,1)
Tabel  28.  Hasil  Penjumlahan  Nilai l,  m,  u Proses  Proses Poles Rangka Total Nilai Bawah 2,986 Total Nilai Tengah 4,308 Total Nilai Atas 5,722

## c. Proses Pasang Batu
Tabel  29.  Hasil  Transformasi  Skala Fuzzy Proses  Pasang Batu Kriteria Severity Occurrence Detection Severity (1,1,1) (7,9,9) (3,5,7) Occurrence (1/9,1/9,1/7) (1,1,1) (1/5,1/3,1) Detection (1/7,1/5,1/3) (1,3,5) (1,1,1)
Tabel  30.  Hasil  Penjumlahan  Nilai l,  m,  u Proses  Pasang Batu Total Nilai Bawah 3,563 Total Nilai Tengah 4,734 Total Nilai Atas 5,687

## d. Proses Poles Barang Jadi
Tabel  31.  Hasil  Transformasi  Skala Fuzzy Proses  Poles Barang Jadi Kriteria Sev Occ Det Sev (1,1,1) (1/9,1/7,1/5) (1/7,1/5,1/3) Occ (5,7,9) (1,1,1) (1,3,5) Det (3,5,7) (1/5,1/3,1) (1,1,1)
Tabel  32.  Hasil  Penjumlahan  Nilai l,  m,  u Proses  Poles Barang Jadi Total Nilai Bawah 2,805 Total Nilai Tengah 4,250 Total Nilai Atas 5,875 e. Proses Chrome / Plating
Tabel 33. Hasil Transformasi Skala Fuzzy Proses Chrome / Plating Kriteria Sev Occ Det Sev (1,1,1) (3,5,7) (1/5,1/3/1) Occ (1/7,1/5,1/3) (1,1,1) (1/9,1/7,1/5) Det (1,3,5) (5,7,9) (1,1,1)
Tabel  34.  Hasil  Penjumlahan  Nilai l,  m,  u Proses  Poles Barang Jadi Total Nilai Bawah 2,805 Total Nilai Tengah 4,250 Total Nilai Atas 5,875

## 4. Perhitungan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy

## Process (FAHP)
a. Proses Rakit
Penjumlahan TFN per masing-masing kriteria untuk menghitung  Nilai Sistesis  Fuzzy ( Si ),  berikut  adalah hasilnya
Tabel 35. Hasil Penjumlahan TFN Proses Rakit
l m u Sev 5,000 9,000 13,000
8,543 14,867 22,333 Occ 1,343 1,533 2,333 Det 2,200 4,333 7,000 Severity = = (5.000, 9.000, 13.000) × ( 1
8.543 , 1 14.867 , 1 22.333 )
= (0.224, 0.605, 1.522
Occurrence = = (0.060, 0.103, 0.273)
Detection = = (0.099, 0.291, 0.819)
Tabel 36. Hasil Perhitungan Nilai Sintesis Fuzzy ( Si ) Kriteria l m u Severity 0,224 0,605 1,522 Occurrence 0,060 0,103 0,273 Detection 0,099 0,291 0,819
Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  Derajat Keanggotaan  dengan  menggunakan  persamaan  (7) dan (8), maka diperoleh hasil yaitu 1) V Severity (𝑆 1 ) ≥ (𝑂𝑐𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑆 2 ), 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆 3 ))
Karena nilai 𝑚 1 ≥ 𝑚 2 dan 𝑢 2 ≥ 𝑙 1 maka nilai 𝑠 1 ≥ 𝑠 2 berdasarkan persamaan ialah
V 𝑆 1 ≥ 𝑆 2 = 𝑚 1 ≥ 𝑚 2 = 0,605 ≥ 0,103 = 1 V 𝑆 1 ≥ 𝑆 3 = 𝑚 1 ≥ 𝑚 3 = 0,605 ≥ 0,291 = 1
Maka diperoleh nilai ordinat ( d’ ) = d’ ( Severity ) = min (1, 1)
2) V Occurrence (𝑆 2 ) ≥ (𝑆𝑒𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑆 1 ), 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆 3 ))
V 𝑆 2 ≥ 𝑆 1 = 𝑙 1 −𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑙 1 )
= 0,089307
V 𝑆 2 ≥ 𝑆 3 = 𝑙 1 −𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑙 1 )
= 0,481106
Maka  diperoleh  nilai  ordinat  ( d’ )  = d’ ( Occurrence )  =  min  (0.89307,  0.481106)  = 0,089307
3) V Detection (𝑆 3 ) ≥ (𝑆𝑒𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑆 1 ), 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑆 2 ))
V 𝑆 3 ≥ 𝑆 1 = 𝑙 1 −𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑙 1 )
= 0,654833 V 𝑆 3 ≥ 𝑆 2 = 𝑚 3 ≥ 𝑚 2 = 0,291 ≥ 0,103 = 1 Maka  diperoleh  nilai  ordinat  ( d’ )  = d’ ( Occurrence ) = min (0.654833, 1) = 0,654833
Tabel 37. Perbandingan Nilai Vektor Proses Rakit Si d' (Si) 1 1 1 0,089307 0,481106 0,089 0,654833 1 0,655 Jumlah 1,744
Berdasarkan hasil nilai ordinat Severity , Occurrence , dan Detection yang  telah  diperoleh,  maka  Bobot Vektor nya ialah:
W ′ = (1, 0.089, 0.655) T
Setelah ditentukan nilai bobot vektor, maka langkah selanjutnya  yaitu  menormalisasi  nilai  bobot  vektor, dimana  masing-masing  elemen  bobot  vektor  dibagi dengan  jumlah  total  bobot  vektor  itu  sendiri.  Dan untuk  hasil  jumlah  bobot  yang  telah  dinormalisasi akan berjumlah 1. Berikut adalah hasilnya:

## Tabel 38. Normalisasi Bobot Vektor
Bobot Severity Occurrence Detection Wi 0,573 0,051 0,375

## b. Proses Poles Rangka
Tabel 39. Hasil Penjumlahan TFN Proses Poles Rangka
l m u Sev 8,000 12,000 16,000 11,478 17,726 24,700 Occ 1,311 1,476 2,200 Dete 2,167 4,250 6,500
Tabel 40. Hasil Perhitungan Nilai Sintesis Fuzzy ( Si ) Kriteria l m u Severity 0,324 0,677 1,394 Occurrence 0,053 0,083 0,192 Detection 0,088 0,240 0,566
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1
𝑺 𝟏 ≥ 𝑺 𝟐 ≥ 𝑺 𝟑 ≥ 𝑆 3 𝑆 2 𝑆 1 ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1
Tabel 41. Perbandingan Nilai Vektor Proses Poles Rangka Si d' (Si) 1 1 1
0 0,399 0 0,357 1 0,357 Jumlah 1,357
Berdasarkan hasil nilai ordinat Severity , Occurrence , dan Detection yang  telah  diperoleh,  maka  Bobot Vektor nya ialah:
W ′ = (1, 0, 0.340) T
Dan  untuk  hasil  jumlah  bobot  yang  telah dinormalisasi  akan  berjumlah  1.  Berikut  adalah hasilnya:

## Tabel 42. Normalisasi Bobot Vektor
Bobot Severity Occurrence Detection Wi 0,737 0 0,263

## c. Proses Pasang Batu
Tabel 43. Hasil Penjumlahan TFN Proses Pasang Batu
l m u
Sev 11,000 15,000 17,000
14,454 20,644 25,476 Occ 1,311 1,444 2,143 Dete 2,143 4,200 6,333
Tabel 44. Hasil Perhitungan Nilai Sintesis Fuzzy ( Si ) Kriteria l m u Severity 0,432 0,727 1,176 Occurrence 0,051 0,070 0,148 Detection 0,084 0,203 0,438 Tabel 45. Perbandingan Nilai Vektor Proses Pasang Batu Si d' (Si) 1 1 1 0 0,325 0 0,012 1 0,012 Jumlah 1,012
Berdasarkan hasil nilai ordinat Severity , Occurrence , dan Detection yang  telah  diperoleh,  maka  Bobot Vektor nya ialah:
W ′ = (1, 0, 0.012) T
Dan  untuk  hasil  jumlah  bobot  yang  telah dinormalisasi  akan  berjumlah  1.  Berikut  adalah hasilnya:
Tabel 46. Normalisasi Bobot Vektor Bobot Severity Occurrence Detection Wi 0,988 0 0,012

## d. Proses Poles Barang Jadi
Tabel 47. Hasil Penjumlahan TFN Proses Poles Barang Jadi
l m u Sev 1,254 1,343 1,533 12,454 18,676 25,533 Occ 7,000 11,000 15,000 Dete 4,200 6,333 9,000
Tabel 48. Hasil Perhitungan Nilai Sintesis Fuzzy ( Si ) Kriteria l m u Severity 0,049 0,072 0,123 Occurrence 0,274 0,589 1,204 Detection 0,164 0,339 0,723
Tabel 49. Perbandingan Nilai Vektor Proses Poles Barang Jadi Si d' (Si)
0 0 0 1
1 1 1 0,642 0,642 Jumlah 1,642
Berdasarkan hasil nilai ordinat Severity , Occurrence , dan Detection yang  telah  diperoleh,  maka  Bobot Vektor nya ialah:
W ′ = (1, 0, 0,642) T
Dan  untuk  hasil  jumlah  bobot  yang  telah dinormalisasi  akan  berjumlah  1.  Berikut  adalah hasilnya:

## Tabel 50. Normalisasi Bobot Vektor
Bobot Severity Occurrence Detection Wi 0 0,609 0,391
e. Proses Poles Chrome / Plating
Tabel 51. Hasil Penjumlahan TFN Proses Chrome / Plating l m u Sev 4,200 6,333 9,000 12,454 18,676 25,533 Occ 1,254 1,343 1,533 Dete 7,000 11,000 15,000
Tabel 52. Hasil Perhitungan Nilai Sintesis Fuzzy ( Si ) Kriteria l m u Severity 0,164 0,339 0,723 Occurrence 0,049 0,072 0,123 Detection 0,274 0,589 1,204
Tabel 53. Perbandingan Nilai Vektor Proses Poles Barang Jadi Si d' (Si)
1 0,642 0,642 0 0 0 1 1 1
Jumlah
1,642
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑺 𝟏 ≥ 𝑺 𝟐 ≥ 𝑺 𝟑 ≥ 𝑆 3 𝑆 2 𝑆 1 𝑺 𝟏 ≥ 𝑺 𝟐 ≥ 𝑺 𝟑 ≥ 𝑆 3 𝑆 2 𝑆 1 𝑺 𝟏 ≥
𝑺 𝟐 ≥ 𝑺 𝟑 ≥
𝑆 3 𝑆 2 𝑆 1 𝑺 𝟏 ≥
𝑺 𝟐 ≥ 𝑺 𝟑 ≥ 𝑆 3 𝑆 2 𝑆 1
Berdasarkan hasil nilai ordinat Severity , Occurrence , dan Detection yang  telah  diperoleh,  maka  Bobot Vektor nya ialah:
W ′ = (0,642, 0, 1) T
Dan  untuk  hasil  jumlah  bobot  yang  telah dinormalisasi  akan  berjumlah  1.  Berikut  adalah hasilnya:

## Tabel 54. Normalisasi Bobot Vektor
Bobot Severity Occurrence Detection Wi 0,391 0 0,609
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  berikut  ialah  hasil kesimpulan dari Bobot Vektor Fuzzy AHP

## Tabel 55. Kesimpulan Hasil Nilai Bobot Vektor FAHP
Alternatif (Proses) Kriteria Sev Occ Det Total Rakit 1,000 0,089 0,655 1,744 Poles Rangka 1,000 0 0,357 1,357 Pasang Batu 1,000 0 0,012 1,012 Poles Barang Jadi 0 1,000 0,642 1,642 Chrome/ Plating 0,642 0 1,000 1,642
Setelah  didapatkan  perhitungan  untuk  normalisasi bobot  vektor,  berikut  ialah  kesimpulan  dan  hasil perangkingan yang didapatkan
Tabel  56.  Kesimpulan  Hasil  Normalisasi  Bobot  Vektor FAHP Alternatif (Proses) Kriteria Rank/ Prioritas Sev Occ Det Hasil (S×O×D) Rakit 0,573 0,051 0,375 0,011 1 Poles Rangka 0,737 0 0,263 0 - Pasang Batu 0,988 0 0,012 0 - Poles Barang Jadi 0 0,609 0,391 0 - Chrome/ Plating 0,391 0 0,609 0 -

## 5. Perhitungan  FMEA  dan  Perbandingan  RPN Normal dengan RPN Baru
Dari  hasil  wawancara  yang  telah  dilakukan  mengenai identifikasi  risiko  atau  kegagalan  yang  sering  terjadi pada finishing proses produksi yang tertera pada tabel 57, berikut adalah tabel hasil perbandingan antara nilai RPN  normal  dari  pembobotan  nilai  faktor  severity, occurrence, dan detection dengan nilai RPN yang telah dikalikan dengan bobot vektor FAHP.

## Tabel 57. Perbandingan Hasil Perhitungan RPN Normal dan RPN Baru
Finishing Process Flowchart Modus Kegagalan Sev Occ Det RPN R an k Sev Occ Det RPN × 100 R an k
Proses Rakit A1 6
3 6 108 8 6,000 0,268 3,929 631,783 2 A2 6 3 7 126 7 6,000 0,268 4,584 737,107 1 Proses Poles Rangka B1 8 6 4 192 5 8,000 0 1,427 0 - B2 3 4 3 36 11 3,000 0 1,070 0 - B3 6 5 3 90 9 6,000 0 1,070 0 - B4 10 2 7 140 6 10,000 0 2,497 0 - Proses Pasang Batu C1 10 2 3 60 10 10,000 0 0,036 0 - C2 9 6 5 270 2 9,000 0 0,060 0 - Proses Poles Barang Jadi D1 8 6 5 240 4 0 6,000 3,211 0 - D2 5 6 1 30 13 0 6,000 0,642 0 - D3 7 5 1 35 12 0 5,000 0,642 0 - Proses Poles Chrome / Plating E1 10 6 7 420 1 6,422 0 7,000 0 - E2 6 6 7 252 3 3,853 0 7,000 0 -

## 6. Usulan Perbaikan Dengan Metode Plan Do Check Act
Pada  proses  PDCA  ini  dilihat  dari  hasil  yang  telah didapatkan  pada  tabel  49  hasil  perhitungan  nilai  RPN
( Risk  Priority  Number )  tertinggi  untuk  kemudian dilakukan  rencana  perbaikan  dengan  menggunakan metode  5 whys .  Hasil  nilai  RPN  tertinggi  pada  Proses Rakit mode kegagalan (A2) barang susah untuk dilakukan
finishing dengan nilai RPN terbesar sebesar 737,107 dan mode  kegagalan  (A1)  barang  mudah  berubah  bentuk dengan  nilai  RPN  sebesar  631,783.  Kedua  mode kegagalan ini bisa disebabkan karena beberapa hal kriteria seperti  kualitas  bahan  baku,  kualitas  pekerja,  dan  juga kualitas  dari  mesin  produksinya.  Salah  satu  halnya  pada saat pemotongan sprue yakni kurangnya alat penerangan untuk  proses  pemotongan  sehingga  rangka  yang dihasilkan  terjadi  kecacatan  seperti  ukuran sprue yang masih  terlalu  besar  atau  kurang  presisi,  dan  hal  tersebut berdampak  pada  memakan  waktu finishing yang  sangat lama atau pemborosan waktu finishing . Untuk mengetahui detail lebih jelas dari penyebab mode kegagalan tersebut maka  digunakan  analisis  5 whys seperti  yang  disajikan dalam tabel berikut
Tabel 58. Analisis 5 Whys Untuk Perbaikan Proses Rakit Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Kualitas Pekerja / Kesalahan pada operator / Human Error Pelaksa- naan metode pengguna- an mesin pemoto- ngan tidak sesuai standar SOP Kurangnya memperhati kan kondisi mesin Sistem pekerjaan yang selalu mengejar target dan waktu Kulaitas Bahan Baku / Barang mudah berubah bentuk
Sumber : Penelitian
Dari  mode  kegagalan  tesebut  maka  diperlukanlah  suatu usulan perbaikan dengan menggunakan pendekatan PDCA ( Plan-Do-Check-Act ) seperti pada tabel berikut :
Tabel 59. Plan-Do-Check-Act Untuk Perbaikan Proses Rakit

## PLAN
Rencana-rencana perbaikan yang diusulkan yaitu:
1. Pembuatan schedule dan pelatihan berkala
2. Pemberian dokumen spesifikasi / SOP untuk kualitas pemotongan yang sesuai
3. Melakukan kontrol rutin pada mesin produksi
4. Melakukan perubahan / pergantian sistem jam kerja
5. Melakukan kontrol rutin oleh tim QC mengenai proses pelaksanaan produksi perakitan dan juga pemeriksaan berkala kualitas bahan baku yang digunakan

## DO

## Rencana aktivitas hasil dari rencana-rencana perbaikan:
1. Mengatur jadwal pelatihan berkala untuk pengembangan skill para pekerja
Sebelum Sesudah Kurangnya pelatihan dan pengarahan kepada para pekerja. Dibuatkan jadwal rutin untuk pelatihan khusus para pekerja terutama dibagian produksi langsung oleh pemimpin devisi yang bersangkutan.
2. Membuat dokumen spesifikasi atau sebuah petunjuk yang tertempel di dinding mengenai SOP kualitas pemotongan yang sesuai
Sebelum Sesudah Tidak adanya perhatian khusus atau belum diperhatikan secara khusus oleh para pekerja mengenai SOP kualitas pemotongan sprue . Operator pemotongan dapat lebih teliti dengan melihat petunjuk tersebut sehingga mengetahui spesifikasi pemotongan yang sesuai sehingga rangka perhiasan yang dihasilkan sesuai dan dapat dilakukan ke proses selanjutnya.

## 3. Melakukan pengecekan secara rutin pada mesin- mesin produksi
Sebelum Sesudah Tidak adanya kontrol rutin pada mesin-mesin produksi, jadi kegagalan ataupun kerusakan mesin secara tiba-tiba sangat merugikan pekerja. Tim maintenance melakukan pengontrolan / pengecekan secara rutin dan terjadwal pada mesin-mesin dan juga peralatan
produksi lainnya untuk meminimalisir kerusakan.

## 4. Membuat jadwal baru mengenai sistem shift kerja
Sebelum Sesudah Pergantian shift kerja dilakukan setiap sebulan sekali sehingga mengakibatkan banyaknya pekerja yang mengalami kelelahan dan berdampak pada kelalaian proses produksi. Perusahaan merubah sistem shift kerja menjadi seminggu sekali untuk menjaga kenyamanan dan kesehatan para pekerja demi terciptanya kelancaran
produksi.
5. Melakukan kontrol rutin oleh tim QC mengenai kualitas bahan baku yang akan digunakan dan juga proses pengerjaan perakitan
Sebelum Sesudah Operator hanya melakukan pemotongan sprue pada rangka tanpa mendetail sehingga kinerjanya kurang maksimal karena terburu-buru ingin melebihi target namun produk yang dihasilkan banyak yang tidak sesuai ukuran/ kecacatan pada rangka produk sehingga proses finishing menjadi sangat lama Tim QC melakukan pengecekan ulang bahan baku rangka yang akan dirakit secara lebih detail sehingga hasil yang didapatkan dapat menurunkan tingkat kecacatan pada produk /
rangka perhiasan.

## CHECK
Dari hasil nilai RPN tertinggi yang mana terdapat pada Proses Rakit diharapkan usulan perbaikan yang dilakukan mengenai hal-hal yang menyangkut kriteria Kualitas Pekerja,
Kualitas Bahan Baku, dan juga Mesin Produksi yaitu harus dilakukan kontrol secara rutin dan terjadwal mengenai jalannya proses tersebut dan juga dilakukan pelatihan khusus secara berkala kepada pekerja.

## ACT
1. Membuat  jadwal  pertemuan  rutin  antara  manajer devisi  dengan  pekerja  untuk  mengetahui  keluhan- keluhan yang terjadi.
2. Pengawasan  dan  Perbaikan  SOP  sebagai  acuan pekerja.
3. Meningkatkan frekuensi pengecekan dan pemeriksaan pada bahan baku dan juga mesin-mesin produksi.
Penerapan perbaikan yang dilakukan untuk kedepannya diharapkan  mampu  untuk  dijalankan  secara  lebih konsisten  agar  tidak  memakan  banyak  waktu  terutama saat  proses finishing .  Perusahaan  juga  perlu  melakukan proses mitigasi dari tingginya defect yang terjadi selama proses perakitan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis masalah  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sesuai  dengan tujuan penelitian yaitu dari hasil wawancara pada finishing proses produksi didapatkan 13 jenis mode kegagalan yang sering terjadi, yang mana dari 13 jenis defect tersebut yang diprioritaskan  terdapat  pada  Proses  Rakit.  Berdasarkan data  yang  telah  diolah,  pada  Proses  Rakit  penyebab kegagalan disebabkan beberapa kriteria antara lain bahan baku, kualitas pekerja, dan juga mesin  produksi  sehingga sering mengakibatkan terjadinya kecacatan seperti barang menjadi  tidak  simetris  karena  pemotongan sprue yang tidak  benar  /  tidak  simetris  atau  kurang  presisi  dan  juga proses finishing yang  lama  karna  kualitas sprue tersebut.
Usulan  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  adalah  Membuat jadwal  pertemuan  rutin  antara  manajer  devisi  dengan pekerja  untuk  mengetahui  keluhan-keluhan  yang  terjadi, Melakukan pengawasan dan Perbaikan SOP sebagai acuan pekerja,  Meningkatkan  frekuensi  pengecekan  dan pemeriksaan  pada  bahan  baku,  dan  juga  mesin-mesin produksi.

## IMPLIKASI
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  berikut beberapa implikasi yang diperoleh:
1. Dengan melakukan penelitian menggunakan metede FMEA dan FAHP ini memudahkan perusahaan dalam memanajemen  risiko  dengan  hasil  keputusan  yang  lebih baik dan akurat, serta memberikan jaminan yang lebih besar untuk menghadapi risiko potensial, dan dapat memengaruhi tingkat pengawasan dalam suatu proses.
2. Berkat  penelitian  yang  dilakukan  ini  PT.  Central  Mega Kencana  dapat  mengetahui permasalahan  yang  selama ini sering  mengakibatkan  terjadi  keterlambatan  pengiriman hasil proses produksi yang mana diakibatkan oleh beberapa hal kriteria yaitu bahan baku yang digunakan, mesin-mesin produksi,  dan  juga  kualitas  dari para  pekerjanya  sehingga proses finishing menjadi sangat lama.
3. Perusahaan  berhasil  meningkatkan  produktivitas  karena dapat  mengatasi  permasalahan  dan  meminimalkan  risiko-
risiko  kegagalan  yang  sering  terjadi  pada  proses produksinya.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  lebih terciptanya lingkungan pekerjaan yang nyaman dan terbuka antara pekerja dan atasan mengenai keluhan-keluhan yang dapat dibicarakan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnyana, Tjokorda Gde Agung Friska., G. Gandhiadi., dan Desak Putu  Eka Nilakusmawati. (2016). Penerapan Metode Fuzzy AHP Dalam Penentuan Sektor Yang Berpengaruh Terhadap Perekonomian Provinsi Bali.
E-Jurnal Matematika . 5 ( 2 ), 59 - 66 .
Anthony, M. B. 2016. Analisis Penyebab Kerusakan Hot Rooler Table Dengan Menggunakan Metode Failure Effect  Mode  And  Effect  Analysis  (FMEA). Jurnal Intech  Teknik  Industri  Universitas  Serang  Raya, 4 ( 1 ), 1-8.
As Sajjad., Kalista. S. D., Zidan, M., Christian,  J. (2020).
Analisis  Manajemen  Risiko  Bisnis  (Studi  pada Cuanki Asoy Jember). Jurnal Akuntansi Universitas Jember , 18 ( 1 ), 51-61.
Azizah,  Ayu  dan  Popon  Rabia  Adawia.  (2020).  Analisis Penerapan  Metode  Kaizen  Terhadap  Importasi Material  Produksi  Pada  Perusahaan  Manufaktur. Jurnal Manajemen dan Bisnis, 2 ( 1 ), 56 - 70 . Darmawi,  H.  (2008). Manajemen  Risiko. Jakarta:  Bumi Aksara.
Dennistian,  R.  (2019).  Manajemen  Risiko  Usaha Pembibitan  Tanaman  Buah  Dalam  Perkembangan Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah  Desa  Sukahati (Study  Kasus  Di  Kelompok  Tani  Tunas  Hijau. Amwaluna: Jurnal Ekonomi Dan Keuangan Syariah , 3 (1), 52–65. https://doi.org/10.29313/amwaluna.v3i1.4115 Edomura, M. P. (2020). ANALISIS PENYEBAB DEFECT DENGAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS  (  AHP  )  DAN  FAILURE  MODE  AND EFFECTS  ANALYSIS  (  FMEA  ) .  Institut  Sains  & Teknologi Akprind Yogyakarta.
Fatkhurrohman, A., &  Subawa. (2016). Penerapan kaizen dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  produk pada bagian banbury PT.Bridgestone Tire Indonesia. Jurnal Administrasi Kantor , 4 (1), 14–31.
Fauzi, F. (2016). Manajemen Risiko Di Tengah Perubahan Model Bisnis Telekomunikasi. Jurnal Teknik Mesin , 5 , 159-163.
Fernando P. S., Nurul Hidayat., dan M. Tanzil F. (2018). Penerapan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process (F-AHP) Untuk Menentukan Besar Pinjaman  Pada  Koperasi.  Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, 2 ( 4 ), 1761-1767.
Hakan,  A.,  Ince,  M.  dan  Yigit,  T.  2015.  A  Fuzzy  AHP Approach  to  Select  Learning  Management  System. International  Journal  of  Computer  Theory  and Engineering , 7 ( 6 ) , 499-502.
Hanafi,  M.  M.  (2009). Manajemen  Risiko .  Yogyakarta: UPP STIM YKPN
Hispratin,  Y.,  &  Musfiroh,  I.  (2021).  Ishikawa  Diagram dan Failure Mode Effect  Analysis (FMEA) sebagai Metode  yang  sering  digunakan  dalam  Manajemen
Risiko Mutu di Industri. Majalah Farmasetika , 6 ( 1 ), 1-9. Irawan  July,  P., Imam,  S., &  Mustaniroh  Siti,  A. (2017). Model  Analisis  dan  Strategi  Mitigasi  Risiko Produksi Keripik Tempe. Industria: Jurnal Teknologi  Dan  Manajemen  Agroindustri , 6 (2),  88– 96. Ivrayani, F. (2019). Strategi Mitigasi Risiko Pada Produksi Coco Fiber Di CV. Sumber Sari . Universitas Jember. Paisal,  A.,  &  Cahyana,  B.  J.  (2020).  Analisis  Penyebab
Cacat  Menggunakan  Metode  Failure  Mode  Effect and  Analysis  (  FMEA  )  Pada  Produk  Dark Compound  dengan  pendekatan  Metode  Kaizen Untuk  Memperbaiki  Sistem  Produksi  Studi  Kasus
PT. XYZ. Politeknik Negeri Balikpapan , 328–336. Prasetiyo, M., Santoso, I., Mustaniroh, S., & Purwadi, P. (2017).  Penerapan  Metode  Fmea  Dan  Ahp  Dalam Perumusan  Strategi  Pengelolaan  Resiko  Proses Produksi  Yoghurt. Jurnal  Teknologi  Pertanian , 18 (1),
1–10.
https://doi.org/10.21776/ub.jtp.2017.018.01.1 Raedi, D., Wirawati, S.M., dan Gautama, P. 2018. Analisa Penerrapan  Gemba  Kaizen  Di  Area  Workshop  PT. Juhdi  Sakti  Enginnering. Journal  InTent , 1 ( 1 ), 58 - 66 .
S,  N.  L.,  &  Paramita,  C.  C.  P.  (2018).  Pengaruh Konsep Kaizen  (5S)  Terhadap  Peningkatan  Daya  Saing Usaha  Kecil  Dan  Menengah  (Ukm). Jurnal Pengabdian  Dan  Kewirausahaan , 2 (1),  38–50. https://doi.org/10.30813/jpk.v2i1.1132 Suherman,  A.,  &  Cahyana,  B.  J.  (2019).  Pengendalian
Kualitas  Dengan  Metode  Failure  Mode  Effect  And Analysis  (  FMEA  )  Dan  Pendekatan  Kaizen  untuk
Mengurangi  Jumlah  Kecacatan  dan  Penyebabnya.
Seminar Nasional Sain Dan Teknologi , 1–9. Sulistyarini.  (2018). Analisis  Risiko  Kegagalan  Proses Menggunakan Fuzzy-AHP Failure Mode And Effect Analysis  dan  Kaizen  Method .  Universitas  Islam Indonesia.
Supriadi,  Apip,dkk.  2018  .  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Teknik  Penentuan  Strategi  Daya  Saing Kerajinan Bordir. Yogyakarta: Deepublish Supriyo.  (2017).  Manajemen  Risiko  Dalam  Perfektif Islam. Jurnal Pendidikan Ekonomi UM Metro , 5 ( 1 ), 130-142. Kuntara  Saputra, Tio.  (2018). Penentuan  Kriteria  Dalam Pemilihan  Supplier  Bahan  Kain  Pada  Industri Textile  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP) .  Yogyakarta:  Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia.