## PERBAIKAN PADA FISHBONE DIAGRAM SEBAGAI ROOT CAUSE ANALYSIS TOOL
1 Hari Agung Yuniarto, 2 Annisa Dewi Akbari, 3 Nur Aini Masruroh
1,3 Teknik Industri, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No.2, Sleman, DI Yogyakarta 55281 e-mail: h.a.yuniarto@ugm.ac.id
2 PT Astra Daihatsu Motor Jl. Gaya Motor III/5 Sunter II, DKI Jakarta 14330

## ABSTRAK
Diagram  Fishbone  (tulang  ikan),  atau  biasa  pula  disebut  ishikawa  diagram  ataupun  cause  effect diagram,  adalah  salah  satu  dari  root  cause  analysis  tools  yang  paling  populer  di  kalangan  praktisi  industri untuk  melakukan  quality  improvement  mendasarkan  pada  usaha  mengenali  akar  penyebab  terjadinya  variasi pada  quality  characteristics  tertentu  yang  ingin  dicapai.  Meski  telah  banyak  dipakai  di  dunia  industri, disayangkan  tool  ini  menderita  kelemahan  karena  tidak  memfasilitasi  analisa  korelasi  antar  potential  root causes  dari  masing-masing  kategori  yang  ada  (5M1E  -  man  machine  method  measurement  material environment),  selain  tentu  saja  penyajian  datanya  yang  hanya  kualitatif.  Kelemahan  ini  diyakini  menjadi kontributor  utama  penyebab  kegagalan  fishbone  diagram  dalam  mengenali  root  causes  yang  berupa  sumber variasi common cause dan hanya mampu mengenali yang berasal dari sumber variasi special cause. Bertolak belakang  dengan  karakteristik  special  cause  variations,  common  cause  variations  adalah  variasi  yang  terjadi pada  quality  characteristics  tertentu  yang  ingin  dicapai  di  mana  kemunculannya  tidak  mudah  teridentifikasi dan  jikapun  berhasil  dikenali  akan  sulit  dihilangkan  karena  sifatnya  yang  seolah  adalah  merupakan  bagian dari sistem (embedded in a system), cenderung berakar penyebab berupa soft factors serta kemunculannya yang tidak random namun tersamar dalam pola tertentu.
Penelitian ini bertujuan melakukan improvement pada kelemahan yang terdapat di fishbone diagram dengan  mengadopsi  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  bayesian  network  agar  mampu  mengenali  root  causes  yang merupakan  common  cause  variations.  Kelebihan  bayesian  network  mengatasi  kekurangan  fishbone  diagram, demikian pula sebaliknya. Oleh karena itu, analisa dilakukan terhadap fishbone diagram dan bayesian network untuk mengenali characteristics dan kelebihan/kekurangannya. Hasil dari analisa tersebut mengarahkan pada sifat-sifat  komplementer  dari  keduanya  yang  diyakini  mampu  mengisi  gap  pada  fishbone  diagram. Mendasarkan padanya, dikembangkan sebuah model untuk mengintegrasikan konsep serta sifat komplementer yang  dimiliki  bayesian  network  dan  fishbone  diagram.  Model  ini  merepresentasikan  metodologi  baru  dalam root  cause  analysis,  bayes-fishbone.  Metodologi  yang  dikembangkan  ini  kemudian  diujikan  ke  sebuah  case study company untuk melihat applicability-nya.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metodologi bayes-fishbone yang dikembangkan terbukti telah valid mampu merepresentasikan kondisi probabilitas produk cacat sebenarnya pada case study company dengan prosentase perbedaan nilai yang ditunjukkan antara model yang dikembangkan dengan kondisi aktual yang  besarnya  tidak  signifikan  yaitu  kurang  dari  1  %  (0,9597%).  Dengan  menerapkan  metode  contructive research  approach,  terbukti  pula  bahwa  metodologi  bayes-fishbone  berhasil  lolos  weak-market  test  yang menunjukkan bahwa metodologi yang dikembangkan applicable pada case study company atau perusahaan lain yang sejenis characteristics dan production process-nya.
Kata  kunci:  common  cause  variations,  root  cause  analysis,  fishbone  diagram,  bayesian network

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  produk  yang  tinggi  adalah produk  dengan  minimum  variasi  pada quality characteristics yang ingin dicapainya  (Feigenbaum,  1951).  Variasi ini  terjadi  pada  proses  produksi  yang
memungkinkan  terjadinya  produk  cacat. Semakin tinggi variasi, probabilitas kemungkinan  produk  cacat  akan  lebih besar, begitu pula sebaliknya.
Montgomery  (1991)  berpendapat bahwa variasi merupakan suatu fakta yang tidak  dapat  dihindari  dalam  suatu  proses
produksi  bahkan  dalam  proses  yang menerapkan  otomasi  dengan  presisi  tinggi sekalipun,  di  mana  menurut  Grant  dan Leavenworth  (1996),  ada  dua  jenis  variasi berdasarkan sumber atau penyebab timbulnya  yaitu  adalah  variasi  penyebab khusus  (special  cause/assignable  cause variations)  dan  variasi  penyebab  umum (common  cause/chance  cause  variations). Fakta menunjukkan, sebanyak 85% permasalahan  kualitas  produk  diakibatkan oleh  variasi  yang  disebabkan  common causes  yang  pada  kenyataannya  -  bertolak belakang dengan special cause variations - sumber  variasi  ini  kemunculannya  tidak mudah  teridentifikasi  dan  jikapun  berhasil dikenali  akan  sulit  dihilangkan  karena sifatnya  yang  seolah  adalah  merupakan bagian dari sistem (embedded in a system), cenderung  berakar  penyebab  berupa  soft factors  serta  kemunculannya  yang  tidak random  namun  tersamar  dalam  pola tertentu  (Shewhart  dan  Deming,  2011). Karenanya,  intensitas  dan  sering/tidaknya common  cause  variations  ini  muncul sangat  mempengaruhi  kualitas  proses produksi yang pada gilirannya mempengaruhi  kualitas  produk  (Zu  et  al, 2008).
Untuk  melakukan  mitigasi  terhadap keberadaan  common  cause  variations diperlukan  usaha-usaha  cerdas  untuk mengidentifikasi  akar  penyebab  masalah yang  sebenarnya  -  the  true  root  cause  - yang mengakibatkan sebuah quality characteristics yang ingin dicapai bervariasi  tinggi  nilainya  sehingga  off  - target  (Yuniarto  dan  Lawlor-Wright, 2009). Adalah root cause analysis, sebuah metodologi  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  akar  penyebab  suatu permasalahan  (Dew,  1991).  Disayangkan, namun,  diyakini  hingga  kini  belum  ada root  cause  analysis  tools  yang  mampu untuk - atau khusus dikembangkan untuk - mengenali  akar  penyebab  masalah  yang sebenarnya  (the  true  root  cause)  sehingga disimpulkan kemampuan untuk mengidentifikasi common cause variations belum  terakomodir  dalam  the  root  cause
analysis  tools  yang  ada  dewasa  ini (Yuniarto, 2012).
Inipun terjadi pada fishbone diagram, salah satu the existing root cause analysis  tool.  Meski  telah  banyak  dipakai di dunia industri (Gano, 1999), disayangkan  tool  ini  menderita  kelemahan karena tidak memfasilitasi analisa korelasi antar  potential  root  causes  dari  masing- masing  kategori  yang  ada  (5M1E  -  man machine  method  measurement  material environment),  selain  tentu  saja  penyajian datanya  yang  hanya  kualitatif  (Yuniarto, 2012).  Kelemahan  ini  diyakini  menjadi kontributor  utama  penyebab  kegagalan fishbone  diagram  dalam  mengenali  root causes  yang  berupa  sumber  variasi common cause dan hanya mampu mengenali  yang  berasal  dari  sumber variasi  special  cause.  Fakta  di  atas menunjukkan  bahwa  terdapat  ruang  untuk perbaikan  bagi  fishbone  diagram  agar kelemahan  dalam  melakukan  analisa  akar penyebab  yang  dideritanya  tersebut  dapat dieliminasi.
Dalam penelitian ini, bayesian network  dikaji  kemungkinannya  untuk diadopsi  dalam  usaha  perbaikan  terhadap fishbone  diagram  agar  mampu  mengenali common cause variations. Hal ini didasarkan kepada pernyataan Clemen dan Reilly  (2001)  yang  mengarah  pada  sifat komplementer bayes network untuk fishbone diagram di mana mereka nyatakan  bahwa  bayes  network  mampu digunakan untuk merepresentasikan hubungan  sebab  akibat  antar  variabel  dari suatu struktur bayes belief network bahkan untuk hubungan yang tidak pasti (uncertain  variables)  sekalipun.  Dengan salah  satu  kelemahan  mendasar  fishbone diagram  yang  tidak  memfasilitasi  analisa korelasi  antar  potential  root  causes  dari masing-masing kategori pada 5M1E, maka sifat komplementer yang ditawarkan bayes network ini sangat menjanjikan.

## 2. METODE PENELITIAN
Obyek  pada  penelitian  ini  adalah salah  satu  tool  dalam  root  cause  analysis tools, yaitu diagram fishbone, dan metodologi bayesian network yang diadopsi  untuk  usaha  perbaikan  terhadap fishbone  diagram  tersebut.  Pengujian terhadap  metodologi  yang  dikembangkan ini  -  sebagai  alat  untuk  mengidentifikasi akar  penyebab  yang  sebenarnya  berupa common  cause  variation  -  dilakukan  di sebuah case study company  yang bergerak di bidang industri manufaktur di Indonesia yang namanya disamarkan untuk melindungi data perusahaan yang sensitive terkait  kualitas  produknya.  Gambar  1 dibawah ini menunjukkan metode penelitian yang diterapkan.

## 3. METODOLOGI YANG
DIKEMBANGKAN:

## BAYES-FISHBONE
3.1 Analisis Mengenai Diagram Fishbone dan Bayesian Network Diagram Fishbone memiliki
kelebihan  yaitu  secara  visual  diagramnya jelas  serta  dapat  menggali  ide  dari pemikiran  beberapa  orang  secara  detail dengan  mendasarkan  pada  a  set  of categories  yaitu  5M1E  (man  machine method material measurement environment).  Walaupun  demikian,  sangat disayangkan  tool  tersebut  mempunyai kekurangan,  yaitu  diagram  fishbone  tidak dapat  menggambarkan  hubungan  atau keterkaitan  antar  variabel  di  dalamnya serta tidak mampu menghubungkan dengan  jelas  korelasi  antara  sumber- sumber  permasalahan  yang  teridentifikasi tersebut  (Yuniarto,  2012).  Selain  itu, faktor-faktor  penyebab  tersebut  masih berupa  hipotesis  sehingga  belum  terbukti keberadaannya. Dengan kelemahan tersebut,  diyakini  itulah  alasan  dibalik kegagalan fishbone diagram dalam mengidentifikasi common cause
variations.
Gambar 1. Metode Penelitian
Di  sisi  lain,  bayesian  network  dapat digunakan untuk mempresentasikan hubungan probabilitas antara variabel yang tidak pasti (uncertain variable) serta untuk mengetahui  prediksi  probabilitas  effect yang  akan  terjadi  dan  pula  mampu merepresentasikan  hubungan  sebab  akibat
antar  variabel  dari  suatu  struktur  bayes belief  network.  Hal  ini  akan  melengkapi kelemahan yang diderita fishbone diagram.

## 3.2 Analisis Gap dan Komplementasi Bayesian Network dan Diagram Fishbone
Tabel 1. Perbedaan Diagram Fishbone dan Bayesian Network N o Karakter istik Diagram fishbone Bayesian network 1 Keterkaita n variabel tidak ada ada 2 Sifat variabel hipotesis aktual 3 Penyajian data kualitatif kualitatif dan kuantitatif 4 Dasar untuk mencari penyebab ada yaitu dengan 5M1L tidak ada 5 Penyajian visual jelas kurang jelas Setelah dilakukan comparison
analysis dari dari literature review terhadap karakteristik keduanya, ditemukan  gap  antara  bayesian  network dan  diagram  fishbone  sehingga  di  antara keduanya  akan  dapat  saling  melengkapi atau  berkomplementer.  Kelebihan  dari bayesian  network  dapat  mengisi  atau mengatasi kekurangan dari diagram fishbone,  demikian  pula  sebaliknya.  Tabel 1  mentabulasikan  kelemahan  dan  pula kelebihan  dari  masing-masing  metodologi tersebut  untuk  nantinya  dapat  saling melengkapi.
3.3 Konsep Dasar Metodologi Bayes-

## Fishbone
Metodologi bayes-fishbone
merupakan sebuah metodologi baru sebagai  root  cause  analysis  tool  berupa perbaikan  terhadap  fishbone  diagram dengan mengintegrasikan bayesian
network. Metodologi bayes-fishbone digunakan  untuk  menganalisis  hubungan sebab-akibat  atau  cause  and  effect  dengan memperhatikan  keterkaitan  atau  hubungan antar  variabel  dari  beberapa  potential  root causes  dalam  kategori  5M1E  sehingga diharapkan, akar permasalahan yang sebenarnya  atau  common  cause  variation dapat  terdentifikasi.  Metodologi  yang dikembangkan ini berupa prosedur sistematis  yang  berisi  tahap-tahap  yang harus  diikuti,  seperti  yang  ditunjukkan oleh  Gambar  2a  berikut.  Gambar  2b menunjukkan tampilan hasil akhir fishbone diagram  menggunakan  metodologi  bayes- fishbone.
Tahapan  dalam  metodologi  bayes- fishbone:
1. Menentukan faktor penyebab
permasalahan  dengan  5M1E  dan  5- Whys analysis
2. Menentukan  data  apa  saja  yang  harus diambil  setelah  memahami  faktor  apa saja yang menyebabkan permasalahan
3. Melakukan  pengumpulan  data  itu sendiri
4. Membangun struktur bayesian
network  dengan  faktor-faktor  yang telah dikenali di tahap awal menggunakan 5M1E
5. Menentukan  probability  kejadian  dari tiap  faktor  dalam  struktur  bayesian network  dengan  data  yang  sudah dikumpulkan
6. Menyusun conditional probability table  yang  merupakan  probabilitas suatu  event  X  di  mana  akan  terjadi apabila event A sudah terjadi. Keadaan  demikian  dapat  dinotasikan sebagai P (X | A).
7. Menentukan common cause variations yang  direpresentasikan  oleh  node terakhir dari struktur bayesian network yang  disusun  (sub  factor)  dan  pada 5M1E  (main  factor)  yang  kemudian dijumlahkan  conditional  probability dari  tiap  sub  factor  yang  terkait  pada masing-masing  main  factor  serta diurutkan  nilai  dari  yang  terbesar hingga ke yang terkecil
8. Membuat  template  fishbone  diagram menggunakan manual ataupun bantuan software
9. Memasukkan effect dan faktor penyebab ke template dengan menempatkan  main  factor  terlebih dahulu dengan conditional probability yang paling besar berada paling dekat dengan  kepala  ikan  dan  conditional probability yang paling kecil di paling dekat  ekor  ikan.  Dilanjutkan  dengan penempatan  sub  factor  di  mana  nilai conditional  probability  yang  paling besar  ditempatkan  di  paling  dekat tulang  utama  sedangkan  nilai  yang paling kecil ditempatkan menjauh dari tulang utama.
10. Menghubungkan  antar  faktor  yang berhubungan menggunakan anak panah  untuk  menandakan  hubungan sebab akibat.
11. Memasukkan  nilai  probabilitas  ke masing-masing  root  cause  (dalam  hal ini, sub factor)
Dengan menerapkan prosedur sistematis  yang  dikembangkan  ini  - metodologi bayes-fishbone - maka fishbone diagram dapat diperbaiki kelemahannya  sehingga  diharapkan  lebih mampu  untuk  mengenali  kemunculan common cause variations dengan menentukan  akar  penyebab  yang  paling berpengaruh  yang  direpresentasikan  oleh variabel  yang  mampu  menghasilkan  nilai probabilitas kolektif yang paling tinggi.
Beberapa keunggulan
dari metodologi bayes-fishbone :
a. Dapat memperlihatkan keterkaitan antar
variabel atau faktor di dalamnya.
b. Dapat
digunakan untuk mengidentifikasi  the  true  root  cause atau  common cause variation. c. Dapat digunakan untuk mengidentifikasi  variabel  yang  tidak pasti.
d. Dapat  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  menjadi  penyebab  permasalahan secara  detail  dengan  menggunakan standar  5M1E.  Selain  itu  menentukan
akar  permasalahan  dengan  metode Why-why  analysis  sehingga  penyebab yang ditemukan lebih detail.
e. Dapat  mengetahui  urutan  penyebab permasalahan  dari  yang  paling  besar pengaruhnya  sampai  yang  paling  kecil pengaruhnya.
f. Mudah di baca dan dipahami.
g. Dapat  digunakan  untuk  menentukan kemungkinan probabilitas suatu kejadian yang akan terjadi ke depan.
h. Dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk membuat  prioritas  action  improvement berdasarkan urutan nilai probabilitas.
Seperti  layaknya  metodologi  lain, metodologi
bayes-fishbone
yang dikembangkan ini juga mempunyai kelemahan.
Kelemahannya yaitu metodologi ini bersifat “haus data”, artinya untuk  membangun  bayes-fishbone  ini membutuhkan banyak data sehingga dibutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk membangunnya. Selain itu, karena dibutuhkan banyak data terkadang kebutuhan  data  yang  diperlukan  tidak tersedia  sehingga  untuk  mendapatkan  data tersebut  digunakan  cara  lain,  misalnya dengan expert judgment.

## Gambar 2a. Prosedur Dalam Metodologi
bayes-fishbone
Gambar 2b. Tampilan Hasil Akhir bayes- fishbone

## 4. PENGUJIAN METODOLOGI BAYES-FISHBONE DI

## PERUSAHAAN
Permasalahan  cacat  produk  masih menjadi  perhatian  utama  the  case  study
company karena permasalahan ini mengakibatkan  kerugian  materi,  waktu, maupun  tenaga,  sehingga  dianggap  perlu dilakukan perbaikan. Karenanyalah, metodologi bayes-fishbone diterapkan untuk  membantu  menyelesaikan  masalah dimaksud sekaligus untuk mengujinya.
Pembuatan metodologi bayes- fishbone  di  the  case  study  company menggunakan  tahapan  yang  ada  pada gambar  2a  di  atas.  Hasil  akhir  dari metodologi bayes-fishbone yang merupakan  the  true  root  cause  atau common cause variation beserta
urutannya, adalah adanya model baru, usia pekerja kurang produktif, order mendadak, adanya jalur murah, material sulit diproses, model yang kompleks, terlambat kirim dari supplier,  peralatan  pendukung  kurang. Setelah mengetahui common cause variation  selanjutnya  menentukan  main factor  beserta  urutannya  untuk  keperluan pembuatan  tampilan  akhir  metodologi bayes-fishbone. Gambar 3 adalah tampilan akhir  metodologi  bayes-fishbone  pada pengujian di the case study company.
Gambar 3. Hasil Akhir Penerapan Metodologi bayes-fishbone di the Case

## Study Company
Pada  Gambar  3  terlihat  13  faktor yang  mempengaruhi  kecacatan  produk, namun  hanya  8  yang  menjadi  akar permasalahannya.  Gambar  tersebut  juga
merepresentasikan  hubungan  antar  faktor penyebab. Dengan inovasi pada root cause analysis  tool  berupa  perbaikan  pada fishbone  diagram  ini  akar  penyebab permasalahan  yang  sebenarnya  dapat diidentifikasi.
Pada  Gambar  3  juga  dapat  diketahui urutan  main  factor  yang  mempengaruhi permasalahan.  Main  factor  yang  terbesar adalah  yang  paling  dekat  dengan  kepala ikan,  dan  main  factor  yang  paling  kecil adalah  yang  paling  jauh  dengan  kepala ikan  atau  dekat  dengan  ekor  ikan.  Selain main  factor,  sub  factor  juga  ditempatkan berdasarkan  urutan  besarnya  probabilitas. Probability  sub  factor  yang  paling  besar ditempatkan  paling  dekat  dengan  tulang utama  ikan  (garis  warna  merah),  sampai yang  paling  kecil  adalah  yang  paling  jauh dengan tulang utama.
Validasi  diperlukan  supaya  dapat terbukti  bahwa  metodologi  tersebut  dapat digunakan. Validasi dilakukan dengan dua cara,  yaitu  validasi  dengan  software  dan validasi  langsung  ke  perusahaan.  Software Genie  2.0  digunakan  untuk  mengetahui perbandingan  hasil  probabilitas  cacat  dari model  dengan  probabilitas  cacat  aktual. Setelah  dilakukan  pembangunan  model dan  hasilnya  kemudian  di  running  atau  di update, maka didapatkan hasil probabilitas kejadian cacat adalah 0,000702921. Setelah  mengetahui  hasil  dari  cacat  model bayesian network, maka selanjutnya dibandingkan  hasil  probabilitas  cacat aktual  dengan  cacat  model  bayesian network.
Perbandingan cacat aktual dan model =
= , , , = , , =
0,009597  =  0,9597%
Jadi  berdasarkan  perhitungan  diatas dapat diketahui bahwa perbandingan cacat aktual  dan  cacat  model  sebesar  0,9597%. Dari  nilai  tersebut  dapat  disimpulkan
bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara  probabilitas  cacat  aktual  dan probabilitas cacat model.
Validasi kedua dilakukan di perusahaan  dengan  mendasarkan  kepada constructive  research  approach  (Kasanen et  al,  1993).  Dalam  pengujian  ke  case study  company  ini  diterapkan  the  weak market  test  (Kasanen  et  al,  1993)  di  mana ini  adalah  validasi  yang  dilakukan  ke seorang manajer dengan mengetahui respon  dari  pihak  manajer  terhadap  tools baru  yang  dikembangkan  dan  kesediaan manajer untuk mengaplikasikan tools baru tersebut untuk menyelesaikan permasalahan  di  perusahaannya.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  pihak manajer  pada  the  case  study  company menyetujui dan menerima hasil metodologi  bayes-fishbone  yaitu  berupa the  true  root  cause  atau  common  cause variation  seperti  yang  dijelaskan  di  atas. Selanjutnya  dinyatakan  pula  oleh  the  case study  company  bahwa  pihak  perusahaan bersedia melakukan perbaikan berdasarkan common  cause  variation  yang  telah diidentifikasi  menggunakan  metodologi yang dikembangkan tersebut yang merupakan  perbaikan  dari  the  existing fishbone  diagram  itu.  Diharapkan  setelah ini dapat diterapkan pengujian menggunakan  the  strong  market  test (Kasanen et al, 1993) sehingga generability terhadap applicability
metodologi
bayes-fishbone dapat diperoleh.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini telah berhasil menciptakan  hasil  inovasi  dan  perbaikan pada  salah  satu  root  cause  analysis  tool dengan mengintegrasikan
bayesian network  ke  dalam  diagram  fishbone sehingga dapat digunakan untuk mengidentifikasi  common  cause  variation. Hasil  pengujian  pada  case  study  company menunjukkan  bahwa  metodologi  bayes- fishbone  dapat  diterapkan  dan  sudah tervalidasi, dengan bukti hasil
perbandingan antara cacat model dan cacat aktual adalah 0,9597% serta telah lolosnya dari  pengujian  menggunakan  the  weak market  test  dari  constructive  research approach.

## Daftar Pustaka
Clemen, R.T. and Reilly, T., 2001, Making
Hard  Decisions  with  Decision  Tools,
California:
Duxbury
Thomson
Learning, chapter 2,4, dan 6.
Dew,  J.R.,  1991,  In  search  of  the  root cause,  Quality  Progress,  24(3):  p.  97- 107.
Feigenbaum, A.V., 1951, Quality Control,
Boston: McGraw-Hill.
Gano,  D.L.,  1999,  Apollo  Root  Cause
Analysis:  A  New  Way  of  Thinking  in
Comparison  of  Common  Root  Cause Analysis  Tools  and  Methods  2ed,
Apollonian Publications.
Grant, E., Leavenworth, R., 1996,
Statistical  Quality  Control,  Canada:
McGraw-Hill.
Kasanen,  E.,  Lukka,  K.,  Siitonen,  A., 1993,  The  constructive  approach  in management accounting research,
Journal  of  Management  Accounting Research, 5: p. 243-264. Montgomery,  D.C.,  1991,  Introduction  To Statistical Quality Control, New York:
Wiley.
Nasution,  M.N.,  2005,  Manajemen  Mutu
Terpadu, Bogor: Ghalia Indonesia.
Shewhart,  W.A.,  Deming,  W.E.,  2011,
Statistical Method From The Viewpoint  of  Quality  Control,  New
York: Dover Pub.
Yuniarto,  H.A.,  2012,  The  Shortcomings
of  Existing  Root  Cause  Analysis
Tools, Prosiding seminar internasional pada 2012 International Conference of Manufacturing
Engineering
and
Engineering  Management  –  World Congress  on  Engineering  2012  (WCE 2012),  4-6  July  2012  di  Imperial College London, London, UK: International  Association  of  Engineers
(IAENG)  &  Imperial  College  London,
pp. 1549.
Yuniarto,  H.A.,  Lawlor-Wright,  T.,  2009,
Root Cause Systemic Analysis: Improving  maintenance  performance with System Dynamics and Six Sigma, Prosiding  seminar  internasional  dari The 7th Annual Conference on Systems Engineering  Research  (CSER  2009), 20-23  April  2009  di  Loughborough,
UK:  Systems  Engineering  Innovation Centre (SEIC) Loughborough
University, pp. author index Y. Zu,  X.,  Fredendall,  L.  D.,  Douglas,  T.  J.,
2008,  The  evolving  theory  of  quality management:  The  role  of  Six  Sigma, Journal  of  Operations  Management, 26(5): pp. 630-650.