## ANALISIS  PENGENDALIAN  KUALITAS  PRODUK  BRA  DENGAN  METODE SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)

## PRODUCT  QUALITY  CONTROL  ANALYSIS  METHOD  WITH  BRA  SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)
Kristanto Mulyono 1* , Yeni Apriyani 2
1*,2 Program Studi Teknik Industri-Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi
1*,2 Jl. Anggrek No 25, Perum PT. SC, Jl. Anggrek No. 25, Cileungsi, Bogor, Jawa-barat-Indonesia 16820 *Koresponden Email: kristanto.mulyono05@gmail.com

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 20/04/2021 - Artikel diperbaiki 04/05/2021 - Artikel diterima 05/05/2021 Di dalam perusahaan diperlukan penerapan sistem pengendalian kualitas yang tepat untuk memperbaiki kualitas produk, mengurangi jumlah cacat produk (defect) serta  dapat  meningkatkan  kepuasaan  terhadap pelanggan.  Ditemukan  beberapa defect tertinggi  yang  menjadi permasalahan  kualitas  produk  tidak  sesuai  standar.  PT.  XYZ  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dibidang  tekstil  yang  memproduksi  spesialis pakaian  dalam  wanita.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis proses pengendalian kualitas pada PT. XYZ dan mengetahui seberapa  besar  produk  cacat  yang  terjadi  pada  proses  produksi,  serta menganalisis  faktor  penyebab  cacat  produk.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah metode SCQ ( Statistical Quality Control ), yang dilakukan  dalam  4  (empat)  tahapan  yaitu,  tahapan  pemeriksaan  dengan menggunakan  lembar  pemeriksaan  atau (check  sheet) ,  menghitung dengan  peta  kendali,  identifikasi defect dengan  menggunakan  diagram pareto (pareto analysis) dan pemecahan masalah dengan analisis diagram sebab  akibat  ( cause  and  effect  diagram ).  Hasil  penelitian  pada  tahap deskripsi  lembar check  sheet ditemukan  jumlah  produk  bagus  yang diperiksa sebanyak 34.260 pcs dengan jumlah defect sebanyak 3.722 pcs dan  persentase  sebesar  10.95%.  dengan  perhitungan  peta  kendali  pada data sebagian benda diluar peta kendali. Kemudian dengan menggunakan diagram  pareto  ditemukan  beberapa defect tertinggi  yaitu  benang panjang, soil /kotor. Puckering /kerut  dan  jahitan  loncat/ skipped  stitches . Dan diagram sebab akibat atau diagram fishbone dapat diketahui bahwa faktor utama kegagalan produk adalah  faktor manusia dan faktor mesin.
Dana  melakukan  perbaikan  yang  dapat  digunakan,  yaitu  memberikan pelatihan  terhadap  operator  serta  meningkatkan  penjadwalan  dalam perawatan mesin.
Kata Kunci: Kualitas, Defect, SQC .

## ABSTRACT
Within  the  company,  it  is  necessary  to  implement  an  appropriate  quality control  system  to  improve  product  quality,  reduce  the  number  of  product defects (defects) and increase customer satisfaction. It was found that some of the highest defects were the problems with product quality that  did not meet  the  standards.  PT.  XYZ  is  a  textile  company  that  produces  specialist women's  underwear. The purpose of this study was to analyze the  quality control process at PT. XYZ and find out how many defective products occur in  the  production  process,  as  well  as  analyzing  the  factors  that  cause
Volume 2, Nomor 1, Mei 2021, hlm 41-50

## Jurnal Terapan Teknik Industri
ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740

## ANALISIS PENGENDALIAN QUALITAS PRODUK BRA DENGAN MTODE SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)
product  defects.  The  method  used  in  this  research  is  the  SCQ  (Statistical Quality Control) method, which is carried out in 4 (four) stages, namely, the inspection  stage  using  an  examination  sheet  or  (check  sheet),  calculating with a control chart, identifying defects using the Pareto diagram. analysis) and  problem-solving  with  cause  and  effect  diagram  analysis  (cause  and effect diagram). The results  of the research at the check sheet  description stage  found  that  the  number  of  good  products  examined  was  34,260  pcs with  the  number  of  defects  as  many  as  3,722  pcs  and  a  percentage  of 10.95%. by calculating the control chart on the data of some objects outside the control chart. Then using the Pareto diagram found some of the highest defects, namely long threads, soil/dirt. Puckering and skipped stitches. And a cause and effect diagram or a fishbone diagram can be seen that the main factors  of  product  failure  are  human  factors  and  machine  factors.  Funds make repairs that can be used, namely providing training for operators and increasing scheduling in machine maintenance.
Keywords: Quality, Defect, SQC

## 1. Pendahuluan
Pengendalian  kualitas  merupakan  alat  penting  bagi  perusahaan  untuk  memperbaiki kualitas  produk  yang  dihasilkan[1].  Di  dalam  mempertahankan  mutu  yang  baik  diperlukan pengawasan kualitas yang efektif pada saat aktivitas proses produksi berlangsung[2]. Kegiatan ini merupakan salah satu usaha perusahaan dalam mengurangi dan mencegah terjadinya cacat produk yang dapat merugikan perusahaan.
Salah satu faktor yang mempengaruhi kelancaran aktivitas proses produksi adalah adanya proses  pengontrolan  kualitas[3].  Dengan  kualitas  produk  yang  baik  akan  berdampak  baik terhadap  kepuasan  pelanggan[4].  Salah  satu  langkah  dalam  mengurangi  tingkat  cacat  pada produk  yaitu,  dengan  cara  melakukan  pengendalian  kualitas  secara  terus  menerus  dan melakukan analisis untuk mengetahui penyebab masalah pada produk cacat. Hal ini dilakukan untuk memudahkan penanganan permasalahan produk cacat[5] saat aktivitas proses produksi, dan juga dapat meningkatkan benefit bagi perusahaan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam  proses  pengendalian  kualitas  yaitu  dengan  SQC (Statistical  Quality  Control) [6] . Metode SQC (Statistical Quality Control) telah terbukti berhasil meningkatkan kualitas. Penelitian yang berbeda seperti dilakukan PT. ABC Tbk yang merupakan perusahaan tekstil juga menggunakan metode SQC sebagai pengendalian kualitas dimana tingkat kerusakan produk yaitu 10% [7].
Proses produksi dapat dikatakan baik apabila dapat menghasilkan produk yang berkualitas yang  dapat  memenuhi  selera  konsumen[8].  Namun  pada  kenyataannya  pada  saat  proses produksi masih sering kali ditemukan produk yang tidak sesuai standar[9]. Hal ini juga sering terjadi  di  perusahaan  PT.  XYZ  yang  bergerak  dalam  perusahaan  tekstil  yang  memproduksi berbagai macam produk diantaranya Bra, Brief, Panty, Lingerie,  and Swimsuit . Dalam produksi terdapat  banyak  sekali  berbagai  jenis  produk  cacat  yang  harus  diperbaiki.  Cacat  produk  yang sering  terjadi  seperti, soil (minyak/kotor) long  thread,  broken  stitches,  skipped  stitches,  open seam, needle  hole, cup cover tight/loose cup, trash inside cup, puckering, incomplete  sewing dan cacat produk lainnya . Berikut ini adalah data jumlah persentase produk cacat yang terproduksi selama pembuat produk di tahun 2019.
Tabel 1. Data persentase produk cacat tahun 2019 Bulan Total Output Total Defect Persentase JANUARI 371.745 22.445 6,04%
FEBRUARI 295.374 19.311 6,54% MARET 351.353 19.283 5,49% APRIL 284.606 21.007 7,38% MEI 105.198 7.760 7,38% JUNI 164.014 12.183 7,43% JULI 208.500 15.287 7,33% AGUSTUS 280.833 20.901 7,44% SEPTEMBER 290.116 19.232 6,63% OKTOBER 278.008 20.020 7,20% NOVEMBER 279.800 21.563 7,71% DESEMBER 295.560 22.590 7,64 %
Dari  tabel  1  diperoleh  data,  tingkat defect dari  bulan  Januari  sampai  bulan  Desember persentase tingkat defect rata-rata 7.01%. Hanya di bulan maret yang di bawah 6% dan di bulan yang  lain  melebihi  7%.  Tentu  hal  ini  sangat  merugikan  perusahaan.  Tingkat defect melebihi batas yang sudah ditentukan perusahaan yaitu sebesar 5%. Sehingga perlu adanya pengendalian kualitas agar perusahaan dapat mengoreksi permasalahan-permasalahan yang terjadi di dalam proses  produksi  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  produk.  Pada  akhirnya  perusahaan dapat meminimalkan kerugian.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat defect yang  terjadi, menganalisis faktor-faktor penyebab defect dan mendeskripsikan upaya-upaya perbaikan yang dapat  dilakukan  pada  PT.  XYZ  untuk  meminimalisir  jumlah  produk  cacat.  Manfaat  dari penelitian ini adalah sebagai bahan masukan untuk PT. XYZ dalam upaya peningkatan kualitas produk dan menekan tingkat kerusakan produk.

## 2. Metode
Penelitian dilakukan pada PT. XYZ yang terletak di Jl. Mercedes Benz km No 64 RW 2 Desa Cicadas,  Kecamatan  Gunung  Putri,  Bogor.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam  waktu  3  bulan  yaitu pada  bulan  April,  Mei  dan  Juni  2020.  Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  dan  sekunder, dimana data primer didapatkan dengan metode wawancara, observasi dan dokumentasi. Untuk data  sekunder  didapat  dengan  studi  literatur  yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang diangkat dalam penelitian ini.
Dalam analisis dan pengolahan data metode yang digunakan adalah metode SQC ( Statistical Quality  Control) ,  dengan  menggunakan  pendekatan  metode  kuantitatif  [10]dimana  dalam penelitian ini dilakukan 4 tahapan [11] yaitu: tahap 1 (satu) pemeriksaaan menggunakan lembar pemeriksaan  atau (Check Sheet) yang dikerjakan oleh seorang QC (quality control), tahap ke 2 (dua) , yaitu menghitung dengan peta kendali, tahap ke 3 (tiga) yaitu identifikasi defect dengan menggunakan  diagram  Pareto (Pareto  Analysis) atau  tahap  ke  4  (empat)  yaitu  pemecahan masalah dengan analisis diagram sebab-akibat (Cause And Effect Diagram).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan data yang dapat dilihat pada tabel  2 terlihat jelas tingkat defect yang terjadi melebihi  standar  yang  telah  ditentukan  perusahaan  yaitu  5%.  Oleh  karena  itu  PT.  XYZ  masih sangat perlu adanya pengendalian kualitas.
Tabel 2. Data persentase produk cacat tahun 2019 Bulan Total Output Total Defect Persentase JANUARI 371.745 22.445 6,04% FEBRUARI 295.374 19.311 6,54%

## ANALISIS PENGENDALIAN QUALITAS PRODUK BRA DENGAN MTODE SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)
MARET 351.353 19.283 5,49% APRIL 284.606 21.007 7,38% MEI 105.198 7.760 7,38% JUNI 164.014 12.183 7,43% JULI 208.500 15.287 7,33% AGUSTUS 280.833 20.901 7,44% SEPTEMBER 290.116 19.232 6,63% OKTOBER 278.008 20.020 7,20% NOVEMBER 279.800 21.563 7,71% DESEMBER 295.560 22.590 7,64 % 3.1 Tahap pemeriksaan data lembar check sheet
Dari lembar check sheet hasil total produksi selama 1 bulan serta total defect yang diperoleh dari lembar check sheet QC ( Quality Control ) pada line 28, 29, dan line 30. Berikut ini adalah data jumlah produksi, dan total jumlah defect pada produk.
Tabel 3. Produk bagus yang diperiksa pada bulan Februari 2020
Harike- Style A Style B Style C Jumlah 1 480 400 400 1.280 2 480 400 400 1.280 3 480 400 480 1.360 4 480 400 480 1.360 5 480 480 480 1.440 6 520 480 520 1.520 7 520 480 520 1.520 8 520 520 520 1.560 9 520 520 520 1.560 10 580 520 560 1.660 11 580 520 560 1.660 12 580 560 560 1.700 13 600 560 560 1.720 14 600 560 560 1.720 15 600 560 560 1.720 16 640 600 600 1.840 17 600 600 600 1.800 18 640 640 600 1.880 19 640 640 600 1.880 20 640 640 640 1.920 21 640 640 600 1.880 Total 34.260 Rata-rata 1.631,43
Tabel 3 menunjukan bahwa jumlah produk bagus pada bulan Februari 2020 tidaklah sama dalam  per  harinya,  dan  tidak  sama  pula  jumlah  produk  yang  diperiksa  pada  setiap line -nya. Adapun  rata-rata  produksi  setiap  harinya  adalah  1.631,43  dengan  total  perbulannya  adalah 34.260 pcs.
Tabel 4. Produk gagal pada bulan Februari 2020 Harike-  Style A  Style B Style C Jumlah 1 56 61 54 171 2 45 48 52 145 3 56 64 63 183 4 54 65 61 180 5 51 63 56 170 6 49 50 53 152 7 53 56 61 170 8 45 51 51 147 9 47 53 55 155 10 42 51 45 138 11 58 54 64 176 12 65 73 68 206 13 58 61 64 183 14 63 64 67 194 15 52 59 62 173 16 60 60 64 184 17 56 55 58 169 18 60 64 67 191 19 61 59 63 183 20 61 64 67 192 21 84 84 92 260 Total 3.722 Rata-rata  177,24
Tabel  4  menunjukan  jumlah  produk  gagal  pada  bulan  Februari  2020  yang  terjadi  pada  3 (tiga) style Bra A, B, C adalah dengan total 3.722 pcs. Rata-rata produk gagal pada setiap hari nya 177,24 pcs.
Tabel 5 . Data jumlah produksi dan produk gagal Februari 2020 Harike- Produk baik Produk Gagal  Persentase 1 1280 171 0.134 2 1280 145 0.113 3 1360 183 0.135 4 1360 180 0.132 5 1440 170 0.118 6 1520 152 0.100 7 1520 170 0.112 8 1560 147 0.094 9 1560 155 0.099 10 1660 138 0.083 11 1660 176 0.106 12 1700 206 0.121 13 1720 183 0.106 14 1720 194 0.113

## ANALISIS PENGENDALIAN QUALITAS PRODUK BRA DENGAN MTODE SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)
15 1720 173 0.101 16 1840 184 0.100 17 1800 169 0.094 18 1880 191 0.102 19 1880 183 0.097 20 1920 192 0.100 21 1880 260 0.138 Total 34260 3722 2.298 Rata- rata 1631.429 177.238 0.1095
Tabel 5 menunjukan bahwa jumlah produk yang diproduksi di setiap harinya tidaklah sama, selang  2-4  hari  mengalami  kenaikan/peningkatan  jumlah  produksi.  Hal  ini  didasarkan  untuk mengejar  waktu  atau lead  time yang  sudah  ditentukan.  Adapun  rata-rata  produksi  per  hari 1.631,43 pcs dan untuk rata-rata produk gagal 177,238 pcs.

## 3.2 Menghitung peta kendali (P-Chart)
Perhitungan statistic adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan.  Peta Kendali  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  proses  berada  dalam  batas  kendali  atau  apakah kapabilitas  sebuah  proses  berada  pada  batas  dan  kriteria  yang  diharapkan.  Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam pengukuran Peta kendali adalah sebagai berikut:
A. Menghitung persentase kerusakan (P).
P (1)
Keterangan:
x = Banyaknya produk yang cacat/rusak dalam setiap sampel. n = Banyaknya sampel yang di inspeksi.
P = 0,134
= 13,36%
Untuk menentukan proporsi kerusakan berikutnya dapat menggunakan rumus yang sama.
B. Menghitung garis pusat/ central line (CL).
CL = (2)
Keterangan:
= Rata-rata kerusakan/kecacatan produk. ∑np = Jumlah total yang rusak/cacat. ∑p = Jumlah total yang diperiksa. CL = CL = = 0,1095
C. Menghitung batas kendali atas (UCL) dan batas kendali bawah (LCL). UCL =  + 3 S p LCL =   - 3 S p
Dimana S p = (3)
UCL =  + 3 S p (4) = 0,1095 + 3 = 0,1095 + (3) (0,0078) = 0,1328 LCL =   - 3 S p (5)
=0,1095 - 3
= 0,1095 - (3) (0,0078) = 0,0862 Tabel 6.  Perhitungan batas kendali Februari 2020 Harike- Produk baik Produk Gagal Persentase CL UCL LCL 1 1.280 171 0,134 0,1095 0,1328 0,0862 2 1.280 145 0,113 0,1095 0,1328 0,0862 3 1.360 183 0,135 0,1095 0,1318 0,0862 4 1.360 180 0,132 0,1095 0,1318 0,0862 5 1.440 170 0,118 0,1095 0,1318 0,0862 6 1.520 152 0,100 0,1095 0,1318 0,0862 7 1.520 170 0,112 0,1095 0,1318 0,0862 8 1.560 147 0,094 0,1095 0,1318 0,0862 9 1.560 155 0,099 0,1095 0,1318 0,0862 10 1.660 138 0,083 0,1095 0,1318 0,0862 11 1.660 176 0,106 0,1095 0,1318 0,0862 12 1.700 206 0,121 0,1095 0,1318 0,0862 13 1.720 183 0,106 0,1095 0,1318 0,0862 14 1.720 194 0,113 0,1095 0,1318 0,0862 15 1.720 173 0,101 0,1095 0,1318 0,0862 16 1.840 184 0,100 0,1095 0,1318 0,0862 17 1.800 169 0,094 0,1095 0,1318 0,0862 18 1.880 191 0,102 0,1095 0,1318 0,0862 19 1.880 183 0,097 0,1095 0,1318 0,0862 20 1.920 192 0,100 0,1095 0,1318 0,0862 21 1.880 260 0,138 0,1095 0,1318 0,0862 Total 34.260 37.22 2,298 Rata- rata 1631.429 177.238 0,1095
Berdasarkan  tabel  5  dapat  diketahui  jumlah  produk  PT.  XYZ  pada  bulan  Februari  2020 sebanyak 34.260 pcs dan untuk jumlah produk yang rusak selama bulan Februari 2020 adalah 3.722 pcs. Kemudian untuk persentase kerusakan sebesar 10,95%. Kerusakan tertinggi terjadi pada  hari  pertama  atau  hari  ke-1  dengan  persentase  sebesar  13,34%.  Dan  untuk  persentase terendah terjadi pada hari ke-10 dengan persentase 8,31%. Selanjutnya untuk nilai CL (control limit) sebesar 10,95  %.  Kemudian untuk nilai UCL atau atas kendali atas (Upper control limit) sebesar  13,18%.  Sedangkan  nilai  LCL  atau  batas  kendali  atas  ( Lower  Control  Limit) sebesar

## ANALISIS PENGENDALIAN QUALITAS PRODUK BRA DENGAN MTODE SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)
8,62%.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  5  dapat  dibuat  peta  kendali  P  yang  dapat dibuat pada gambar 1.
Gambar 1.  Grafik peta kendali Februari 2020
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat bahwa data yang diperoleh sebagian berada pada peta kendali yang telah ditetapkan, dan untuk sebagian lainnya berada diluar batas peta kendali. Hal ini  menunjukan  bahwa  jumlah  kerusakan  yang  ada  di  luar  peta  kendali  perlu  adanya pengendalian  kualitas.  Maka  PT.  XYZ  masih  membutuhkan  perbaikan  kualitas  untuk menurunkan tingkat kerusakan produk sampai dengan 0%.

## 3.3 Identifikasi diagram Pareto
Untuk mengidentifikasi permasalahan yang sering terjadi pada proses produksi Bra di PT. XYZ dapat dilakukan dengan menggunakan diagram Pareto. Diagram Pareto akan menunjukan masalah  berdasarkan  urutan  banyaknya  kerusakan  yang  terjadi[12].  Pada  penelitian  kali  ini peneliti menemukan banyak jenis-jenis kerusakan yang terjadi pada saat proses produksi. Jenis- jenis kerusakan tersebut mencapai 19 jenis kerusakan Dari hasil data jumlah produksi produk baik dan produk cacat yang mengalami kerusakan terdapat 4 jenis kerusakan yang paling sering terjadi, yaitu kerusakan benang panjang (long thread), soil/ kotor, kerut ( puckering) , dan jahitan loncat (skipped  stithces). Kerusakan  produk  yang  sering  terjadi  dapat  dilihat  pada  gambar  2 Diagram Pareto berdasarkan urutan terendah sampai yang tertinggi.
Gambar 2. Diagram Pareto jenis-jenis produk gagal.
Pada gambar 2 yang menunjukan jumlah kerusakan/produk gagal pada produksi dengan 4 jenis  kerusakan  yang  tertinggi  dan  sering  terjadi  yaitu  Benang  Panjang  dengan  total  544  pcs, untuk Soil/ Kotor  sebanyak  492  pcs, Puckering/ Kerut  412  pcs,  dan  jahitan  loncat/ Skipped Stitches sebanyak  269  pcs.  Dengan  persentase  kerusakan  mencapai  10,95%  dari  total  produk gagal. Dengan kondisi ini proses pengendalian kualitas perlu dioptimalkan.
3.4 Pemecah masalah dengan diagram fishbone
Berdasarkan diagram Pareto maka dapat diketahui tingkat kerusakan/ defect tertinggi yaitu benang  panjang  atau long  thread. setelah  mengetahui  hal  tersebut  maka  PT.  XYZ  perlu mengambil langkah-langkah perbaikan untuk mencegah timbulnya kerusakan yang serupa. Hal penting  yang  harus  dilakukan  adalah  dengan  cara  mencari  penyebab  dari  masalah  tersebut. Maka Diagram  Fishbone dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  membantu  mencari  penyebab kesalahan tersebut.
Gambar 3. Diagram fishbone benang panjang.
Berdasarkan  hasil  Gambar  3  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  manusia  dan  faktor mesin  yang  menjadi  penyebab  paling  banyak  dari  kegagalan  produksi  Bra . Maka,  untuk mendapatkan  produk  yang  berkualitas  dengan  kegagalan  yang  rendah  dalam  proses  produksi perlu  adanya  pelatihan  terhadap  tenaga  kerja  dan  dapat  mengganti  mesin  manual  menjadi mesin otomatis serta memberikan jadwal perawatan mesin secara berkala agar berkurangnya kerusakan mesin yang menyebabkan kegagalan produk.

## 4. Simpulan
Dari hasil penelitian yang dilakukan dapat diketahui bahwa faktor utama kegagalan produk adalah faktor manusia dan faktor mesin. Upaya perbaikan yang dapat dilakukan adalah dengan memberikan pelatihan terhadap sumberdaya manusia yang digunakan dan menerapkan buang benang  bersih  pada  setiap  proses  agar  operator  memiliki  rasa  tanggung  jawab  untuk  saling menjaga  kualitas  produk.  Melakukan  pergantian  beberapa  mesin  manual  menjadi  mesin otomatis serta meningkatkan jadwal perawatan dan perbaikan mesin.

## 5. Ucapan TerimaKasih .
Ucapan  terimakasih  yang  tak  terhingga  kepada  pihak-pihak  yang  telah  membimbing, membantu,  dan  mendukung  dalam  proses  penyelesaian  hasil  penelitian  ini  sampai  dengan publikasi jurnal. Semoga jurnal ini bisa bermanfaat bagi seluruh pihak yang membutuhkan.

## ANALISIS PENGENDALIAN QUALITAS PRODUK BRA DENGAN MTODE SQC (STATISTICAL QUALITY CONTROL)

## Referensi
[1] A. N. Sobron, S. Titik, and S. Meidawati, “ Jurnal Inovasi Penelitian, ” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 3, pp. 1 – 4, 2020.
[2] M.  W.  Wardhana  and  E.  Adi, “ Pengolahan  Produk  Minyak  Sawit  Dengan  Pendekatan Statistical Quality Control ( Sqc ), ” J. Rekayasa, Teknol. dan Sains , vol. 2, pp. 27 – 34, 2018.
[3] O. Yemima, D. A. Nohe, and Y. N. Nasution, “ Penerapan Peta Kendali Demerit dan Diagram Pareto Pada Pengontrolan Kualitas Produksi ( Studi Kasus : Produksi Botol Sosro di PT . X Surabaya  )  The  Application  of  Demerit  Control  Chart  and  Pareto  Diagram  on  Quality Control of Production ( Case Study : The, ” vol. 5, pp. 197 – 202, 2014, [Online]. Available: https://fmipa.unmul.ac.id/files/docs/14.[23] Jurnal Ola Yemima Edit.pdf.
[4] R. R. Y. Prihatiningrum, E. Rahmawati, and M. S. Ariandi, “ Analisis Pengendalian Kualitas Produk  Dengan  Menggunakan  Statistical  Quality  Control  (  Sqc  )  Pada, ” Bisnis  dan Pembang. , vol. 9, no. 2, pp. 1 – 13, 2020.
[5] N. Hairiyah, R. R. Amalia, and E. Luliyanti, “ Analisis Statistical Quality Control (SQC) pada Produksi Roti di Aremania Bakery, ” Ind. J. Teknol. dan Manaj. Agroindustri , vol. 8, no. 1, pp. 41 – 48, 2019, doi: 10.21776/ub.industria.2019.008.01.5.
[6] H.  Hamdani  and  F.  Fakhriza, “ Pengendalian  Kualitas  Pada  Hasil  Pembubutan  Dengan Menggunakan Metode SQC, ” J. Rekayasa Mater. Manufaktur dan Energi , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 9, 2019, doi: 10.30596/rmme.v2i1.3063.
[7] D.  N.  Pitasari  and  Y.  A.  Hidayat, “ Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Kain  Printing Analisis Pengendalian Kualitas Produk Kain Printing Menggunakan Pendekatan Statistical Quality Control, ” Teknologi , vol. 19, no. 3, pp. 189 – 200, 2018.
[8] M. S. Hidayatullah Elmas, “ Pengendalian Kualitas Dengan Menggunakan Metode Statistical Quality  Control  (Sqc)  Untuk  Meminimumkan  Produk  Gagal  Pada  Toko  Roti  Barokah Bakery, ” Wiga    J.  Penelit.  Ilmu  Ekon. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  15 – 22,  2017,  doi: 10.30741/wiga.v7i1.330.
[9] T.  H.  Suryatman,  M.  E.  Kosim,  and  S.  Julaeha, “ Pengendalian  Kualitas  Produksi  Roma Sandwich  Menggunakan  Metode  Statistik  Quality  Control  (Sqc)  Dalam  Upaya Menurunkan  Reject  Di  Bagaian  Packing, ” J.  Ind.  Manuf. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.31000/jim.v5i1.2429.
[10]  T. Rully and A. Nurrohman, “ Peranan Pengendalian Mutu Dengan Menggunakan Metode Sqc  Dan  Diagram  Sebab  Akibat  Guna  Mengurangu  Produk  Cacat  Pada  Ozi  Aircraft Models, ” JIMFE  (Jurnal  Ilm.  Manaj.  Fak.  Ekon. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  62 – 69,  2013,  doi: 10.34203/jimfe.v5i2.708.
[11]  I. Andespa, “ Analisis Pengendalian Mutu Dengan Menggunakan Statistical Quality Control (Sqc)  Pada  Pt.Pratama  Abadi  Industri  (Jx)  Sukabumi, ” E-Jurnal  Ekon.  dan  Bisnis  Univ. Udayana , vol. 2, p. 129, 2020, doi: 10.24843/eeb.2020.v09.i02.p02.
[12]  A. R. Rinaldi, “ 済無 No  Title  No Title, ” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53,  no. 9, pp. 1689 – 1699,
2017.