## EVALUASI DEFECT PRODUK SARUNG ATBM BERBASIS PENDEKATAN GREY FMEA DAN RCA
Vina Agustin Olivia 1) , Nina Aini Mahbubah 2)
1,2) Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 GKB Randuagung, Gresik – Indonesia 61121 E-mail: vinaagustinolivia0@gmail.com 1 , n.mahbubah@umg.ac.id 2

## ABSTRAK
Kualitas produk memiliki peran penting guna keberlanjutan usaha manufaktur atau jasa. Suatu produses sarung menggunakan Alat Tenun Bukan Mesin berupaya memperbaiki kualitas output produksi yang terkendala  adanya  defect  sehingga  menurunkan  kualitas  sarung.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi terjadinya defect di sepanjang proses produksi sarung ATBM menggunakan pendekatan Grey – FMEA dan RCA. Hasil dari metode Grey FMEA didapatkan terjadinya kecacatan pada produk sarung  tenun  berdasarkan  hubungan grey FMEA  dan  RCA  yaitu  Kesalahan  pemotongan  sarung memiliki skor 0,368 dan skor pencampuran warna pada saat proses pewarnaan benang sebesar 0,431. Faktor  penyebab  defect  kesalahan  pemotongan  sarung  tenun  panjang  dan  pendeknya  berbeda  yaitu karena  ketidak  cocokan  pola  corak  sarung  tenun.  Usulan  perbaikan  yang  diberikan  yaitu  pengerajin harusnya kosentrasi dalam proses pembuatan sarung tenun. Anasilsis penyebab kecacatan sarung pada proses  pencampuran  warna  saat  proses  pewarnaan  benang didapatkan  kualitas  cat  serta  benang  yang tidak  berkualitas  sehingga  mempengarhui  proses  penyerapan  pewarna  ke  benang. Analisis perbaikan yang  diberikan  adalah  membeli  bahan  baku  pewarna  dan  benang  yang  berkualitas  sehingga  akan menghasilakn produk berkualitas.
Kata kunci: Sarung, ATBM, Defect , Grey FMEA, RCA

## ABSTRACT
Product  quality  is  a  crucial  factor  in  maintaining  business  continuity  by  implementing  essential processes. The traditional production process of a sarong involves non-machined looms (ATBM), which can lead to defects that reduce the quality of the sarongs. This research aims to evaluate the occurrence of defects throughout the ATBM sarong production process using the Grey-FMEA and RCA approaches. The results of the Grey FMEA method showed that defects occurred in woven sarongs due to the sheath- cutting error and color mixing score during the thread dyeing process. The factor causing the defect is the error in cutting long and short woven sarongs differently due to a mismatch in the pattern of the woven  sarong.  Therefore,  the  proposed  improvement  is  that  artisans  should  concentrate  on  making woven sarongs.  Analysis of the causes of sheath defects in the color mixing process during the yarn dyeing process found that poor quality paint and yarn affected the process of dye absorption into the yarn. The proposed improvement includes quality dye and thread raw materials that should be provided so that quality products will be produced.
Keyword: sarong, defect, Grey-FMEA, RCA, quality

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya industri sekarang ini membuat  persaingan  semakin  ketat,  maka mendorong  setiap  industry  untuk    tetap  menjaga serta  meningkatkan  hasil  produksi  dari  segi kuantitas  dan  juga  kualitasnya  [1].  Keandalan produk  adalah  salah  satu  dimensi  kunci  dari kualitas  produk  [2].  Kualitas  produk  memiliki peran  penting  dalam  industri  dan  juga  dijadikan tolak  ukur  dalam  mengahasilkan  suatu  produk yang berkualitas [3].
Sarung merupakan salah satu produk nasional yang  memiliki  pangsa  pasar  nasional  dan internasional. Proses produksi sarung skala kecil- menengah masih mempertahankan prosese manual  menggunakan  Alat  Tenun  Bukan  Mesin (ATBM).  UKM  CCC  merupakan  salah  satu produses  sarung  di  wilayah  Gresik,  mengalami kendala  dalam  konsistensi  kualitas  sarung menggunakan ATBM tersebut. Dalam pembuatan sarung  masih  didapatkan  terdapat  sarung  tenun yang  cacat.  Dampak  dari  kecacatan  produk yaitu apabila  sarung  tenun  tersebut  dijual  maka  harga jualnya  lebih  rendah  dari  pasaran,  maka  dari  itu perlu  adanya  perbaikan  pada  sarung  tenun tersebut.  Jenis  defect  teridentifikasi  yaitu  sarung berlubang,  motif  atau  pola  sarung  yang  tidak sesuai  standart  serta  panjang  dan  pendeknya sarung  tenun.  Produses  sarung  menerapkan standarisasi  proses  produksi  sarung  selama  satu bulan  dengan  standar  kualitas  baik,  akan  tetapi pada  kenyataanya  target  tersebut  tidak  tercapai dikarenakan dalam satu bulan terdapat 1%- 2, 5% sarung  cacat  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan pada produksi sarung tenun.
Untuk  mengurangi  produk  cacat    terdapat upaya  yang  dapat  dilakukan  yaitu  melakukan analisis sepanjang penyebab defect menggunakan metode  Failure  Mode  and  Efect  Analysis FMEA[4].  FMEA  merupakan  pendekatan  yang telah  diterapkan  dalam  menganalisis  penyebab defect  dan  mengetahui  nilai  kritis  dari  defect terbesar,  sehingga  dapat  dilakukan  perioritas perbaikan secara comprehenshif [5]–[7]. Rekomendasi  hasil  evaluasi  FMEA  terbukti menjadi  alternative  solusi  efektif  dan  dapat diimplementasikan dalam jangka pendek [8].
Meskipun FMEA terbukti efektif tetapi metode FMEA  ini  tidak  dapat  menganalisis  terjadinya kegagalan  atau  kecacatan  dengan  sumber  data
yang digunakan tidak lengkap. Sedangkan metode Grey FMEA  ini  dapat  digunakan  menganalisis suatu  kegagalan  atau  kecacatan  dengan  sumber data yang digunakan  tidak lengkap[1].
Untuk  menghilangkan  kekurang  pada  metode FMEA  dan  memvalidasi  nilai  dari  hasil perhitungan  RPN  maka  dalam  penelitian  ini menggnakan  metode  GRA  ( Grey  Relational Analysis )[9]. Metode GRA Sama dengan metoode Grey  FMEA.  Metode Grey FMEA  untuk menganalisis  penyebab  kecacatan  yang  akan menjadi prioritas utama, FMEA mampu menerapkan  bobot  yang  berbeda  pada  masing- masing faktor dalam penerapan grey theory [1] . Diperusahaan  metode  RCA  ( Root  Cause Analysis )  yaitu  staregi  yang  umum  diterapkan untuk menganallisis gangguan atau permasalahan dan  metode  RCA  ini  muncul  sebagai  proses menyelidikan  yang  dilakukan  setelah  terjadinya gangguan atau masalah produksi [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevalusi penyebab kecacatan produk sarung tenun ATBM menggunakan pendekatan terintegrasi grey FMEA dan RCA. Kebaharuan penelitian ini yaitu adanya integrase  Grey-FMEA  masih  jarang  dilakukan pada penelitian terdahulu, sehingga hasil penelitian akan menambah bukti empiris implementasi  Grey-FMEA  pada  perusahaan manufaktur  skala  kecil-menengah.  Selanjutnya, integrasi  Grey-FMEA  dan  RCA  juga  belum banyak  diimplementasikan  dalam  mengevaluasi penyebab skor kritis hasil Grey-FMEA. Sehingga integrasi  dua  metode  tersebut  akan  menambah bukti  empiris  sebagai  bagian  dari  strategi implementasi  jangka  pendek  guna  perbaikan kualitas di sepanjang lini produksi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Grey Failure Mode and Effect Analysis
Untuk  mencari  sumber  serta  akar  dari penyebab pada suatu masalah dapat menggunakan  metode  FMEA.  Metode FMEA  merupakan  langkah  yang  sistematif dan  harus  diluluskan  atau  disetujui  serta mode gagalnya harus banyak yang dikecualikan. Pada Teori grey ini mempersiapkan  dan  menyajikan  ukuran untuk  menganalisis  hubungan  antara  diskrit kualitatif dan kuantitatif, dalam deret terdapat
karakteristik  yang  harus  dipenuhi  semua komponen sebagai berikut:
1) Ada ( Existent) .
2) Dapat dihitung ( Countable ).
3) Dapat diperluas ( Extensible ).
4) Mandiri ( Independent ). Karena  faktor-faktor  yang  ada  pada FMEA  mempunyai  semua  sifat  ini  maka FMEA  terbukti  memiliki  kesesuaian  jika dikombinasikan dengan Teori Grey .[11].
Metode Grey  Failure  Mode  and  Effect Analysis adalah  metode  yang  sama  dengan
Grey  Relational  Analysis yaitu  metode merupakan teknik analisis digunakan menganalisis  faktor  apa  saja  yang  dapat memiliki  pada  sistem  dan  menentukan ketergantungan  faktor-faktor  ini  satu  sama lain.[12].

## 2.2 Root Cause Analysis
Root  Cause  Analysis (RCA)  adalah  suatu metode  terstruktur  yang  akan  mendapatkan  akar dari  penyebab  kesalahan  awal  secara  yang  pasti dari  suatu  kegagalan  pada  sebuah  sistem  [13]. Metode RCA memiliki tujuan untuk menyelediki masalah, ketidaksesuaian serta suatu insiden yang teridentifikasi[14].  Pada  risiko  prioritas  setelah diketahui permasalahan yaitu merumuskan stategi alternatif[15].

## 3. METODE PENELITIAN
Objek  dalam  penelitian  ini  dilakukan  di Sarung Tenun ATBM yang ada di Gresik. Metode yang  digunakan  yaitu  mixed  method  research yaitu  penedekatan  penelitian  dengan  kuantitaif dan kualitatif serta dengan melakukan pendekatan deskriptif.  Pada  penelitian  ini  menggunakan data selama  dalam  kurung  waktu  Juli  –  September 2023.  Tahapan  penelitian  dijabatrkan  sebagai berikut.  Tahapan  yang  pertama  yaitu  Studi lapangan dengan melakukan walk through survey berbasis  observasi  dan  divalidasi  dengan  hasil brainstorming  dengan  responden  yaitu  Produsen sarung.    Pada  tahapan  selanjutnya  yaitu  tahap pengumpulan data dengan melakukan wawancara bersama  pemilik  UMKM  Sarung  Tenun.  Data yang  dihasilkan  pada  tahapan  ini  yaitu  jumlah defect,  informasi penyebab defect, dan skor  nilai
tingkat  keparahan,  penyebab,  dan  skor  tingkat deteksi.
Setelah  pengumpulan  data  yaitu  pengolahan data  dengan  menggunakan  metode Grey FMEA. Langkah  metode  GFMEA  yaitu  sebagai  berikut langkah-langkah dari metode Grey FMEA[16]:
1) Membuat rangkaian deret perbandingan  dengan  mengsisi  nilai tingkat Severity , Occurrence ,  dan Detection pada setiap kegagalan.
𝑋 = [ 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 𝑛 ] = [ 𝑋 1 (1)𝑋 1 (2) … … 𝑋 1 (3) 𝑋 2 (1)𝑋 2 (2) … … 𝑋 2 (3) 𝑋 𝑛 (1)𝑋 𝑛 (2) … … 𝑋 𝑛 (3) ]   (1)
2) Menetapkan  deret  standart  dengan himpunan  nilai  terkecil  yang  sudah ditetapkan ,beriku penetapanya:
𝑋0 =   [𝑋 0 (1)𝑋 0 (2)𝑋 0 (3)]               (2)
3) Mencari perbandingan deret standart dengan  deret  perbandingan,  tahapan ini dilakukan pengurangan nilai pada deret  perbandingan  dengan  deret standar sebagai berikut:
D0 = [ ∆ 01 (1)∆ 01 (2)∆ 01 (3) … … ∆ 01 (𝑘) ∆ 02 (1)∆ 02 (2)∆ 02 (3) … … ∆ 02 (𝑘)
∆ 0𝑚 (1)∆ 0𝑚 (2)∆ 0𝑚 (3) … … ∆ 0𝑗 (𝑘)]
Dinama ∆ 0𝐽 = ‖𝑋0 (𝑘) − 𝑋𝑗 (𝑘)‖ (3)
4) Menghitung  koefesien  relasional grey yaitu sebagai berikut:
1) Mencari  nilai  tertinggi  dan terkecil  dari  persamaan  (3), yaitu ∆ 𝑚𝑖𝑛  dan ∆𝑚𝑎𝑥
2) ζ Untuk  mengidentifikasi pada  nilai  relatifnya  sutau risiko yang dapat mempengaruhi  dan  tidak harus mengubah pada prioritasnya.  Pada  nilai ζ yang  digunak  adalah  0,  5.
Berikut ini persamaan menghitung koefesien relasional grey :
γ(X 0 (k), X i (k)) = ∆ min + ζ∆max ∆ oj (k) + ζ∆max
𝛾 01 (𝑘) = ∆ 𝑚𝑖𝑛 + 𝜁∆𝑚𝑎𝑥
∆ 𝑚𝑖𝑛 (𝑘) + 𝜁∆𝑚𝑎𝑥 (4)
Dimana,j=1,…,mk=1…,n
5) Menentukan derajat pada hubungan, melalui persamaan berikut:
Г(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑖 ) = 1 𝑛 ∑ 𝛾 𝑛 𝑘=1 (𝑥 𝑖 (𝑘), 𝑥 𝑗 (𝑘))
Г0𝑖(𝑘) = 1 3 ∑ 𝛾0𝑖 3 𝑘=1 (𝑘)                  (5) 6) Meprioritaskan tingkat
risiko prioritas  berdasarkan  nilai  derajat hubungan grey dengan  nilai  terkecil sebagai prioritas perbaikan.
Tahapan  selanjutnya  yaitu  implementasi Root  Cause  Analysis (RCA).  Untuk  mengetahui akar permasalahan yaitu dapat menggunakan tools 5 Whys. Analisis 5 Whys merupakan pendekatan yang  terstruktur  dengan  mengajukan  pertanyaan why (mengapa) berulang kali[17]. Dari perhitungan  nilai Grey FMEA  derajat  terkecil dilakukan  implementasi  pada  metode  RCA  yaitu dengan  mempertanyakan  sebanyak  5  kali penyebab  terjadinya defect pada  sarung.  Setelah didapatkan  hasil  dari  pengolahan  data  dengan menggunakan  metode grey FMEA  dan  RCA, selanjutnya  yaitu  menyimpulkan  hasil  dari penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi  Penyebab  kecacatan  pada Sarung Tenun
Dari  hasil  wawancara  dan  pengamatan pangan  bersama  dengan  pemilik  UMKM  Sarung Tenun  didapatkan  data  penyebab  terjadinya kecacatan  pada  produk  sarun  tenun.  Berikut merupakan rekap data penyebab kecacatan produk sarung tenun.
Tabel 1. Penyebab kecacatan pada sarung tenun
No. Penyebab kecacatan 1 Kurangnya perawatan pada alat tenun
2 Panjang dan pendeknya benang
3 Benang kusust saat proses
4 Pencampuran warna pada saat proses
pewarnaan benang
5 Kesalahan pemotongan sarung (panjang dan pendeknya sarung tenun)
6 Sarung kegunting saat proses Quality control
7 Pengerajin kurang kencang pada proses penenunan
8 Terjadi flek pada proses pencucian sarung tenun Perhitungan Prioritas Penyebab Kecacatan pada Sarung Tenun
Pertama  yang  dilakukan  yaitu  melakukan perhitungan  pada  nilai  hubungan grey FMEA tekecil  yang  digunakan  untukpencarian  prioritas akar permasalahan. Sebelum melakukan perhitungan  tersebut  maka  menentukan  terlebih dahulu  nilai  pada severity,  occurrence dan detection untuk  menentukan  tingkat  keparahan serta  dapat  mengetahui  frekuensi  kejadian, kefatalan  serta  keringanan  dalam  proses  deteksi. Data  nilai  ini  diperoleh  dari  hasil  konsultasi dengan  pemilik  UMKM  Sarung  tenuun.  Berikut merupakan  hasil  rekapitulasi  nilai severity , occutence dan detection .
Tabel 2. Hasil dari ringkasan nilai severity , occurrence dan detection
No. Penyebab kecacatan S O D 1 Kurangnya perawatan pada alat tenun 6 5 4 2 Panjang dan pendeknya benang 7 5 4 3 Benang kusust saat proses 5 3 6 4 Pencampuran warna pada saat proses pewarnaan benang 5 6 5 5 Kesalahan pemotongan sarung (panjang dan pendeknya sarung tenun) 7 6 6 6 Sarung kegunting saat proses Quality control 2 3 4 7 Pengerajin kurang kencang pada proses penenunan 3 4 6 8 Terjadi flek pada proses pencucian sarung tenun 4 2 5
Setelah  dilakukan  penentuan  nilai  pada  tabel  2 kemudian  dilakukan  perhitungan Risk  Priority Number (RPN) dengan meggunakan suatu metode Grey FMEA  untuk  mengurutkan  nilai  RPN  dari
terkecil  hingga  terbesar.Berikut  langkah-langkah untuk pengerjaanya:
A. Membuat rangkaian deret perbandingan Untuk langkah pekerjaan ini disertakan hasil nilai severity,  occurrence dan detection pada setiap  penyebab  kecacatan  pada  produk  sarung tenun.
𝑅𝑒𝑠𝑖𝑘𝑜  =
[ 6 5 4 7 5 4 5 3 6 5 6 5 7 6 6 2 3 4 3 4 6 4 2 5]
B. Menetapkan deret standart Pada  tahap  ini  yaiitu  menetapkan  deret standart  yang  telah  dilaksakan  dengan
melakukan penetapan
severity,
occurrence dan detection yang  terkecil pada  deret  berbandingan.  Berikut  ini didapatkan  hasil  penetapan  dari  deret standar.
𝑋𝑝 =   [𝑋 0 (1)𝑋 0 (2)𝑋 0 (3)] =   2 2 2
C. Mencari  perbandingan  deret  standart dengan deret perbandingan Pada  tahap  ketiga  ini  dilakukan  melalui pengurangan  nilai  deret  berbandingan dengan deret standart memlaui persamaan (3).  Maka  hasil  yang  didapatkan  sebagai berikut:
∆ 01 ( 𝑆1 ) = 6 − 2 = 4 ∆ 01 ( 𝑂1 ) = 5 − 2 = 3 ∆ 01 ( 𝐷1 ) = 4 − 2 = 2 ∆ 02 ( 𝑆2 ) = 7 − 2 = 5 ∆ 02 ( 𝑂2 ) = 5 − 2 = 3 ∆ 02 ( 𝐷2 ) = 4 − 2 = 2 ∆ 03 ( 𝑆3 ) = 5 − 2 = 3 ∆ 03 ( 𝑂3 ) = 3 − 2 = 1 ∆ 03 ( 𝐷3 ) = 6 − 2 = 4 ∆ 04 ( 𝑆4 ) = 5 − 2 = 3 ∆ 04 ( 𝑂4 ) = 6 − 2 = 4 ∆ 04 ( 𝐷4 ) = 5 − 2 = 3 ∆ 05 ( 𝑆5 ) = 7 − 2 = 5 ∆ 05 ( 𝑂5 ) = 6 − 2 = 4 ∆ 05 ( 𝐷5 ) = 6 − 2 = 4 ∆ 06 ( 𝑆6 ) = 2 − 2 = 0 ∆ 06 ( 𝑂6 ) = 3 − 2 = 1 ∆ 06 ( 𝐷6 ) = 4 − 2 = 2 ∆ 07 ( 𝑆7 ) = 3 − 2 = 1 ∆ 07 ( 𝑂7 ) = 4 − 2 = 2 ∆ 07 ( 𝐷7 ) = 6 − 2 = 4 ∆ 08 ( 𝑆8 ) = 4 − 2 = 2 ∆ 08 ( 𝑂8 ) = 2 − 2 = 0 ∆ 08 ( 𝐷8 ) = 5 − 2 = 3

## D. Menghitung  koefisien  pada  relasional grey
Pada  tahap  ini  untuk  mendapatkan koefisien relasional grey
yaitu berdasarkan  pada  persamaan  (4),  pada langkah  ini  dicari  dahulu  nilainya,  yaitu nilai  maksimal  dan  nilai  minimalnya sesuai  dengan  langkah  ketiga,  maka didapatkan:
∆ 0𝑖 min = 0 ∆ 0𝑖 max = 5
Sehingga  hasil  ringkasan  dari  nilai koefisien  relasional grey yang  diperoleh adalah:
𝛾 01 (𝑆1) = 0,385 𝛾 01 (𝐷1) =  0,45 𝛾 01 (𝑂1) = 0,556 𝛾 02 (𝑆2) = 0,333 𝛾 02 (𝐷2) = 0,455 𝛾 02 (𝑂2) = 0,556 𝛾 03 (𝑆3) = 0,455 𝛾 03 (𝐷3) = 0,714 𝛾 03 (𝑂3) = 0,385 𝛾 04 (𝑆4) = 0,455 𝛾 04 (𝐷4) = 0,385 𝛾 04 (𝑂4) = 0,455 𝛾 05 (𝑆5) = 0,333 𝛾 05 (𝐷5) = 0,385 𝛾 05 (𝑂5) = 0,385 𝛾 06 (𝑆6) = 1 𝛾 06 (𝐷6) = 0,714 𝛾 06 (𝑂6) = 0,556
𝛾 07 (𝑆7) = 0,714 𝛾 07 (𝐷7) = 0,556 𝛾 07 (𝑂7) = 0,385 𝛾 08 (𝑆8) = 0,556 𝛾 08 (𝐷8) = 1 𝛾 08 (𝑂8) = 0,445
E. Menentukan derajat hubungan Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan perkiraan pada hasil dari derajat hubungan grey berdasarkan pada persamaan  yang  ada  di  (5),  sehingga diperoleh  hasil  perhitungannya  sebagai berikut:
Г 01 = 0,465 Г 02 = 0,448 Г 03 = 0,518 Г 04 = 0,431 Г 05 = 0,368 Г 06 = 0,757 Г 07 = 0,551 Г 08 = 0,670
Tahap  yang  terakhir  setelah  didapatkan hasil  dari  derajat  hubungan grey yaitu
dengan  mengurutkan  hasil  dari  derajat hubunganmulai dari  yang terkecil hingga yang  terbesar.Berikut  hasil  hubungan derajat grey pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil pemeringkatan derajat hubungan grey
No. Penyebab kecacatan Г 0𝑗 1 Kurangnya perawatan pada alat tenun O,465 2 Panjang dan pendeknya benang 0,448 3 Benang kusust saat proses 0,518 4 Pencampuran warna pada saat proses pewarnaan benang 0,431 5 Kesalahan pemotongan sarung (panjang dan pendeknya sarung tenun) 0,368 6 Sarung kegunting saat proses Quality control 0,757 7 Pengerajin kurang kencang pada proses penenunan 0,551 8 Terjadi flek pada proses pencucian sarung tenun 0,670
Pada  tabel  3,  terdapat  2  risiko  hubungan grey dengan  nilai  terkecil  yaitu  Pencampuran  warna pada saat proses pewarnaan benang dan Kesalahan pemotongan  sarung  (panjang  dan  pendeknya sarung  tenun).  Penyebab  kecacatan  pada  sarung tersebut  harus  dicari  akar  permasalahanya sehingga dapat dilakukanya suatu perbaikan pada proses pembuatanya.

## Kesalahan pemotongan sarung (panjang dan pendeknya sarung tenun)
Kesalahan pemotongan sarung tenun panjang dan pendeknya termasuk dalam prioritas penyebab  kecacatan  pada  sarung  tenun.  Berikut hasil  anasilsis  RCA whys pada  kesalahan pemotongan sarung tenun sehingga diketahui akar penyebabnya apa saja sesuai pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Why Why Analysis proses kesalahan pemotongan Penyebab kecacatan Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Kesalahan pemotongan sarung (panjang dan pendeknya sarung tenun) Ketidak cocokan pola Ketidak telitian Alat pengukur dan alat pemotong Ketidak sempurnaan dalam proses penun Kesalahan dalam perhitungan pola
Berdasarkan  pada  tabel  4  didaptkan  penyebab kecacatan  dengan  anasilsis  RCA  5 whys. Penyebab  kesalahan  pemotongan  sarung  tenun panjang  dan  pendeknya  berbeda  yaitu  karena ketidak  cocokan  pola  serta  kesalahan  dalam perhitungan  pola  seperti  corak  yang  terlalu berlebihan  sehingga  kain  bisa  terlalu  panjang. Ketidak  telitian  penenun  ketika  memotong  tidak teliti  dan  lah  mengukur  panjang  sarung  juga penyebab  yang  membedakan  panjang  sarung berbeda  serta  alat  pengukur  dan  alat  pemotong sarung tenun yang digunakan juga mempengaruhui karena alat pemotong yang tidak tajam  atau  tumpul  dapat  merusak  tepi  kain  saat pemotongan, hal ini dapat menghasilkan pemotongan yang tidak rata, yang pada gilirannya mempengaruhi  panjang  dan  tampilan  akhir sarung.  Penyebab  selanjutnya  yaitu  ketidak
sempurnaan dalam proses tenun, pengerajin tenun ketika proses penenunan tidak terlalu kuat dalam tenunya sehingga dapat mempengaruhi kerapatan sarung  dan  ini  dapat  meyebabkan  kecacatan sarung tenun terdapat sarung yang terlalu panjang dan  ada  juga  sarung  tenun  yang  terlalu  pendek karena proses pemotongan mengikuti pola sarung tenunya.  Alternatif  perbaikan  yang  dilakukan yaitu  pengerajin  harus  teliti  dalam  proses penenunan  sehingga  tidak  ada  kesalahan  dalam perhitungan corak atau pola sarung dan juga harus menggunakan alat pemotong yang tepat atau tajam sehingga  prmotongan  sarung  akan  dan  tidak menyebabkan sarung jadi pendek.
Pencampuran warna pada saat proses pewarnaan benang
Pencampuran  warna  pada  saat  proses pewarnaan benang merupakan salah satu
penyebab  kecacatan  pada  sarung.  Berikut  hasil anasilsis  RCA whys pada  pencampuran  warna pada saat pewarnaan benang, pada tabel 5.
Tabel 5. RCA Proses Pencampuran warna pada saat pewarnaan benang
Penyebab kecacatan Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Pencampuran warna pada saat proses pewarnaan benang Kualitas cat / pewarna Takaran cat yang tidak sesuai dengan jumlah Kualitas benang Takaran air yang digunakan tidak sesuai jumlah Waktu proses pewarnaan Bedasarkan  hasil  anasilsis  RCA  5 whys, penyebab kecacatan sarung saat proses pencampuran  warna  pada  saat  proses  pewarnaan benang  didapatkan  akar  permasalahannya  yaitu kualitas  cat  dan  benang  yang  digunakan  tidak terlalu  bagus  maka dapat  menyebabkan  cat  tidak bisa  tercampur  dengan  merata.  Takaran  cat  yang dipakai  tidak  sesuai  takaran  bisa  menyebabkan benang  warnanya  tidak  rata  dengan  sempurna yang  dapat  menyebabkan  kualitas  sarung  tenun menurun  dan  harga  jualnya  rendah.  Penggunaan air  dalam  proses  pencampuran  warna  juga meruppakan salah satu penyebab pewarnaan yaitu air  digunakan  terlalu  banyak  dan  juga  air digunakan  kurang.  Akar  penyebab  yang  terakhir yaitu  waktu  proses  pewarnaan,  ketika  proses pewarnaan  terlalu  singkan  dapat  menyebabkan warna  tidak  terlalu  menyerap  ke  benangnya. Alternatif  perbaikan  yang  diberikan  yaitu  pada proses peracikan warna cat di ukur sesuai dengan kebutuhan  tidak  kuranng  dan  tidak  lebih  lebih serta  cat  dan  benang  yang  digunakan  juga memiliki kualitas yang baik supaya dalam proses pewarnaan cat dapat meresap ke benang baik dan merata.  Penggunaan  jumlah  air  juga  harus diperhatikan  sesuai  takaran  dan  waktu  proses pewarnaanya  juga  harus  direncanakan  dengan baik.
Hasil  penelitian  ini  merupakan  support  dari hasil  penelitian  [15]  dengan  didapatkan  hasil  2 risiko yang memiliki hubungan grey nilai terkecil dari  8  risiko  skor  yang  didapat  pada  risiko  pada keterlambatan kapal tangker 0,435 dan risiko pada dukungan  interkoneksi  sistem  informasi  antar fungsi masih bermasalah skornya 0,452. Dan pada penelitian  [16]  didapatkan  2  hasil  risiko  dari  8 risiko yang memiliki hubungan grey dengan nilai terkecil yaitu pada kebocoran pada burner skornya 0,503  dan  risiko  pada  FO  tidak  bisa  dimatikan didapatkan  skor  0,491.  Pada  penelitian  ini
didapatkan  juga  2  defect  produk  yang  memiliki hubungan  grey  nilai  terkecil  dari  8  faktor penyebab  defect.  Skor  yang  didapatkan  dari  2 defect  tersebut  yaitu pencampuran  warna  pada  saat proses  pewarnaan  benang  hasilnya  0,431  dan Kesalahan pemotongan sarung (panjang dan pendeknya  sarung  tenun)  hasil  skornya  0,368. Meskipun  hasil peneilitian ini support  pada penelitian tersebut t etapi dalam penelitian tersebut objek yang digunakan  adalah  analisis  risikonya  sedangkan pada  penelitian  ini  objeknya  yaitu  defect  pada produk sarung tenun tetapi sama-sama menggunakan metode grey FMEA dan RCA.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penyebab  utama  terjadinya  kecacatan  pada produk  sarung  tenun berdasarkan  hubungan grey FMEA  dan  RCA  yaitu  Kesalahan  pemotongan sarung  (panjang  dan  pendeknya  sarung  tenun) nilainya  sebesar  0,368 dan Pencampuran  warna pada  saat  proses  pewarnaan  benang  didapatkan hasil  nilai  sebesar  0,431.  Anasilsis  penyebab kesalahan pemotongan sarung tenun panjang dan pendeknya berbeda yaitu karena ketidak cocokan pola serta kesalahan dalam perhitungan pola pada sarung  tenun  seperti  corak  yang  ditenun  terlalu banyak  sehingga  dapat  menyebabkan  sarung tenun  terlalu  panjang.    Ketidak  telitian  ketika memotong tidak sarung sehingga dapat menyebakan panjang sarung tidak sesuai standart yang ditetapkan. Usulan perbaikan yang diberikan yaitu pengrajin/ tukang tenun harusnya kosentrasi dalam  proses  pembuatan  sarung  tenun  sehingga tidak  ada  kesalahan  dalam  perhitungan  pola  dan pemotongan  sarung  sehingga  sarung  dipotong sesuai dengan standart yang telad ditetapkan.
Anasilsis  penyebab  kecacatan  sarung  saat proses  pencampuran  warna  pada  saat  proses pewarnaan  benang  didapatkan  kualitas  cat  serta
benang yang tidak berkualitas sehingga mempengarhui proses penyerapan cat ke benang. Serta jumlah takaran cat yang kurang tidak sesuai dengan  jumlah  benang  juga  mempengaruhi  cat tidak  tercampur  dengan  merata.    Anasilsis perbaikan  yang  dapat  diberikan  adalah  membeli bahan baku cat dan benang yang berkualitas yang nantinya  akan  menghasilakn  produk  berkualitas serta dalam proses pencampuran warna  cat dapat menyerap  ke  benang  dengan  baik  serta menggunakan cat sesuai kebutuha tidak pengurangi dan juga dilebihkan.
Keterbatasan  penelitian  ini  yaitu  hanya berfokus  pada  analisi defect proses  produksi. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan pendekatan  management  rantai  pasok  untuk menganalisis  entitas  rantai  pasok  yang  terlibat dalam  produksi  sarung.  Hasil  penelitian  hanya berupa evaluasi, untuk implementasi dari evaluasi dapat menggunakan metode lean six sigma.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  H.  Nuraidin,  F.  Arina,  and  P.  Ferro Ferdinant,  “Usulan  Perawatan  Mesin Compressor  Unit  C  Dengan  Metode Reliability  Centered  Maintenance  (RCM) Di PT.XYZ,” 2017.
[2] W.  Chen,  B.  Yang,  and  Y.  Liu,  “An integrated  QFD  and  FMEA  approach  to identify  risky  components  of  products,” Adv.  Eng.  Informatics ,  vol.  54,  no. October, p. 101808, 2022, doi:
10.1016/j.aei.2022.101808.
[3] G. Y. Astrini, N. A. Imran, and Ardiyanto,
“ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS  UNTUK  MENGURANGI CACAT KAIN SARUNG PADA PROSES  PRODUKSI  MESIN  AIR  JET
LOOM (AJL) JACQUARD,” Semin. Nas. UNIBA  Surakarta  2022 ,  pp.  978–979,
2022.
[4] Y. Alfianto, “Analisis Penyebab Kecacatan  Produk  Weight  A  Handle Menggunakan Metode Fault Tree Analysis dan  Failure  Mode  and  Effect  Analysis sebagai  Rancangan  Perbaikan  Produk,”
JIEMS  (Journal  Ind.  Eng.  Manag.  Syst. , vol.  12,  no.  2,  pp.  71–80,  2019,  doi: 10.30813/jiems.v12i2.1493.
[5] A. Lestari and N. A. Mahbubah, “Analisis Defect Proses Produksi Songkok Berbasis Metode  FMEA  Dan  FTA  di  Home  - Industri  Songkok  GSA  Lamongan,” J. Serambi Eng. , vol. 6, no. 3, pp. 2197–2206, 2021, doi: 10.32672/jse.v6i3.3254.
[6] A.  Hernawan  and  N.  A.  Mahbubah, “Integrasi  Statistical  Process  Control  dan Failure  Mode  And  Effect  Analysis  Guna Meminimalisasi  Defect  Pada  Proses Produksi  Pipa  PVC,” J.  Engine  Energi, Manufaktur,  dan  Mater. ,  vol.  5,  no.  2,  p. 65, 2021, doi: 10.30588/jeemm.v5i2.906.
[7] N. A. Mahbubah, R. Rahmatulloh, and A. Muid,  “Evaluation  Of  Instant  Noodle Packaging  Quality  Using  Failure  Mode And  Effect  Analysis  Method,”  in
International  Conference  on  Industrial  & Mechanical  Engineering  and  Operations Management ,  2021,  pp.  1024–1033.
[Online]. Available: http://ieomsociety.org/ieom/dhaka2021- proceedings/
[8] A. Esmailzadeh et al. , “Risk Assessment in Quarries using Failure Modes and Effects Analysis  Method  (Case  study:  West- Azerbaijan Mines),” J. Min. Environ. , vol. 13,  no.  3,  pp.  715–725,  2022,  doi: 10.22044/jme.2022.12117.2209.
[9] G.  Minguito  and  J.  Banluta,  “Risk management in humanitarian supply chain based  on  FMEA  and  grey  relational analysis,” Socioecon. Plann. Sci. , vol. 87, no. PB, p. 101551, 2023, doi:
10.1016/j.seps.2023.101551.
[10] A. Ito et al. , “Improved root cause analysis supporting  resilient  production  systems,”
J. Manuf. Syst. , vol. 64, no. July, pp. 468–
478, 2022, doi: 10.1016/j.jmsy.2022.07.015. [11] Rosnani  Ginting  dan  Richard  Spencer, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Penjadwalan Maintenance  dengan  Metode  Reliability Centered Maintenance dan Grey TALENTA Conference Series Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Penjadwalan Maintenance  dengan  Metode  Reliability Cen,”  vol.  3,  no.  2,  2020,  doi:
10.32734/ee.v3i2.982.
November 2023 E-ISSN 2599-0616 P ISSN 2614-5979
[12] C. Ünlükal, M. Şenel, and B. Şenel, “Risk Assessment with Failure Mode and Effects
Analysis  and  Grey  Relational  Analysis Method in Plastic Injection Process,” ITM Web  Conf. ,  vol.  22,  p.  01023,  2018,  doi: 10.1051/itmconf/20182201023.
[13] F. M.T., & Sulistiyowati,W, “PENGURANGAN  DEFECT  PADA PRODUK SEPATU DENGAN MENGINTEGRASIKAN  STATISTICAL PROCESS  CONTROL  (SPC)  DAN
ROOT  CAUSE  ANALYSIS  (RCA) STUDI  KASUS  PT.  XYZ,” SPEKTRUM Ind. ,  vol.  16,  no.  1,  p.  29,  2018,  doi:
10.12928/si.v16i1.9778.
[14] F.  Rafsyan  Zani  and  H.  Supriyanto, “Analisis  Perbaikan  Proses  Pengemasan
Menggunakan Metode Root Cause Analysis  Dan  Failure  Mode  and  Effect Analysis  Dalam  Upaya  Meningkatkan
Kualitas  Produk  Pada  Cv.  Xyz,” Semin. Nas.  Sains  dan  Teknol.  Terap. ,  p.  141,
2021.
[15] M. Rizki and A. Saputra, “Analisa Risiko Supply Chain Management dengan Metode  Grey  Failure  Mode  and  Effect Analysis  dan  Root  Cause  Analysis  di  PT
Pertamina  Fuel  Terminal  Meulaboh,” J.
Serambi Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 2783–2790,
2022, doi: 10.32672/jse.v7i1.3888.
[16] T. AlKautsar and A. Saputra, “Analysis of Boiler  Start-Up  Failure  Risk  with  Grey FMEA  and  RCA  Methods  in  Pt.  PLTU
Nagan Raya,” J. Inotera , vol. 7, no. 2, pp.
109–119, 2022, doi: 10.31572/inotera.vol7.iss2.2022.id181.
[17] I.  S.  Haq  and  M.  A.  Purba,  “Kajian Penyebab  Kerusakan  Door  Packing  pada Tabung  Sterilizer  Menggunakan  Metode Root  Cause  Analysis  (RCA)  di  Sungai Kupang Mill,” J. Vokasi Teknol. Ind. , vol. 2, no. 2, 2020, doi: 10.36870/jvti.v2i2.177.