## PENINGKATAN KUALITAS PROSES PRODUKSI TAHU MENGGUNAKAN METODE FMEA
DAN FTA (STUDI KASUS: PABRIK TAHU DN)

## QUALITY IMPROVEMENT OF TOFU PRODUCTION PROCESS BY USING FMEA AND FTA (CASE STUDY: DN TOFU FACTORY)
Rina Fitriana *) , Indah Permata Sari, dan Indah Millia Sukma
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No. 1, Grogol, Jakarta Barat, DKI Jakarta, Indonesia, 11440 *Email: rinaf@trisakti.ac.id
Makalah: Diterima 3 Mei 2022; Diperbaiki 2 Oktober 2023; Disetujui 30 Oktober 2023

## ABSTRACT
DN Tofu Factory is a food industry for tofu products. The company’s main problem is a defect product in  October-December  2021  with  an  average  of  7.01%.  The  purpose  of  research  was  to  reduce  the  failure  of production in use of the methods of Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Fault Tree Analysis (FTA). The result of DPMO (Defect per Million Opportunities) calculation  is 17500 with a sigma level of 3.6084. Based on the FMEA calculations, two potential causes of failure from the highest perceived value of the RPN (Risk Priority Number), namely that workers do not use the full clothing attributes during the production process with an RPN value of 294 and workers did not pay attention to pressing time with an RPN value of 252. FTA analysis results shows  two  basic  causes  of  problem,  namely  workers  do  not  use  PPE  (Personal  Protective  Equipment)  with  a probability of 0.24 and that no tools are available to measure standard time with a probability of 0.2. The proposed improvements implemented by observing the GMP aspect (Good Manufacturing Practice) are to use digital timer, make a  tool cleaning  form,  and  make  hand-washing  posters,  smoke  free,  a  restriction  on  eating  and drinking. There is a descrease in the value of DPMO to 16500 with sigma level of 3.6321 after implementation.
Keywords: failure mode and effect analysis, fault tree analysis, good manufacturing practice, tofu factory

## ABSTRAK
Pabrik Tahu DN merupakan usaha makanan yang memproduksi produk tahu. Masalah utama perusahaan adalah terjadi produk cacat pada bulan Oktober-Desember 2021 dengan rata-rata defect 7.01%. Tujuan penelitian dilakukan adalah mengurangi kegagalan proses produksi menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)  dan Fault  Tree  Analysis (FTA).  Hasil  perhitungan  DPMO  ( Defect  per Million  Opportunities )  sebesar 17500  dengan  tingkat  sigma  3,6084.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  FMEA,  ditemukan  dua  potensi  penyebab kegagalan  dari  nilai  RPN  ( Risk  Priority  Number )  tertinggi,  yaitu  pekerja  tidak  menggunakan  atribut  pakaian lengkap ketika proses produksi berlangsung dengan nilai RPN sebesar 294 dan pekerja tidak memperhatikan waktu pengepresan dengan nilai RPN sebesar 252. Hasil analisa FTA ditemukan dua penyebab akar permasalahan, yaitu pekerja tidak menggunakan APD (Alat Pelindung Diri) dengan probabilitas sebesar 0,24 dan tidak tersedia alat bantu untuk mengukur waktu standar dengan probabilitas sebesar 0,2. Usulan perbaikan yang diimplementasikan dengan memperhatikan aspek GMP ( Good Manufacturing Practice ) adalah menggunakan timer digital, membuat tool  cleaning  form ,  dan  membuat  poster  cuci  tangan,  bebas  asap  rokok,  larangan  makan  dan  minum.  Terjadi penurunan nilai DPMO menjadi 16500 dengan tingkat sigma 3,6321 setelah dilakukan implementasi.
Kata kunci: failure mode and effect analysis, fault tree analysis, good manufacturing practice, pabrik tahu

## PENDAHULUAN
Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang memproduksi  produk  tahu.  Produk  ini  merupakan lauk  yang  sangat  disukai  masyarakat  karena  selain rasanya  yang  enak,  tahu  juga  kaya  akan  gizi  dan tinggi  protein  dengan  harga  yang  cukup  terjangkau oleh  semua  kalangan  (Putri,  2016).  Selain  itu  tahu juga memiliki kadar air yang tinggi akibat dari proses pengolahan  tahu itu  sendiri  (Mastuti,  2019).  Produk ini  terbuat  dari  kacang  kedelai  terpilih  dan  diolah dengan  cara  fermentasi  dan  diambil  sari.  Tahu merupakan  susu  kedelai  yang  diolah menjadi kental kemudian  dicetak  sesuai  ukuran  dan  dipotong
(Winarno, 1993). Kandungan yang terdapat pada tahu yaitu  terdapat  banyak  mineral  yang  berasal  dari kacang  kedelai  dan  juga  bebas  dari  gluten  sehingga rendah  kalori.  Manfaat  dari  tahu  antara  lain, mengurangi  terjadinya  diabetes,  menjaga  kesehatan tulang, dan menurunkan terjadinya anemia (kekurangan sel darah merah).
Pabrik  Tahu  DN  merupakan  usaha  makanan yang  bergerak untuk memproduksi produk  tahu  dan telah  berdiri  sejak  tahun  2018.  Usaha  ini memproduksi berbagai jenis tahu seperti tahu cokelat, tahu  putih,  dan  tahu  pong.  Berdasarkan  pengamatan yang  telah  dilakukan,  pabrik  menerapkan  sistem make to order . Sistem yang diterapkan karena produk
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 33 (3): 277-289, Desember 2023 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2023.33.3.277 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 SK Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi No. 158/E/KPT/2021 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespondensi
dibuat sesuai dengan masuknya permintaan pelanggan  agar  tahu  tetap  terjaga  kualitasnya.  Tahu cokelat  yang  diproduksi  oleh  pabrik  ini  tidak menggunakan bahan pengawet sehingga olahan tahu hanya  mampu  bertahan  dua  malam  pada  suhu ruangan  dan  tiga  malam  jika  ditaruh  pada  mesin pendingin.
Pemilik usaha seringkali menerima keluhan mengenai produk tahu yang diproduksi. Berdasarkan keluhan yang diterima antara lain, terdapat perubahan warna pada olahan tahu, tahu tidak bersih, potongan tahu  yang  tidak  sama  besar,  dan  tekstur  tahu  yang lembek.  Dengan  adanya  keluhan  tersebut  dapat diketahui  bahwa  sistem  pengendalian  kualitas  yang ada  di  pabrik  belum  berjalan  dengan  baik.  Pabrik perlu  menjaga  kualitas  produk  dengan  tujuan,  yaitu agar  terbebas  dari  cacat  produksi  dan  keunggulan produk  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen (Ramdani et al., 2020). Kualitas produk juga menjadi salah  satu  faktor  utama  dalam  keputusan  konsumen untuk  memilih  produk  yang  akan  dibeli  (Pyzdek, 2003).
Adapun  tujuan  dari  dilakukannya  penelitian ini adalah  mengidentifikasi  jenis defect yang  terjadi pada  Pabrik  Tahu  DN,  menentukan  nilai  DPMO ( Defect  per  Million  Opportunities )  dan  level  sigma pada  produk,  mengidentifikasi  faktor  penyebab kegagalan, mengidentifikasi akar penyebab terjadinya suatu kegagalan, menganalisa penyimpangan  yang  terjadi  terhadap  kualitas makanan,  dan  memberikan  usulan  perbaikan  untuk mengurangi kegagalan yang terjadi.
Berdasarkan persentase defect pada Gambar 1. menunjukkan bahwa tahu cokelat memiliki persentase  terbesar  diantara  ketiga  jenis  tahu  yang diproduksi  oleh  pabrik.  Sehingga  objek  penelitian berfokus  pada  produk  tahu  cokelat.  Data  historis produk  tahu  cokelat  pada  bulan  Oktober  hingga Desember 2021 ditemukan persentase defect sebesar 7,01%,  yang  mana  angka  ini  cukup  besar  apabila dibandingkan  oleh  keinginan  pemilik  usaha.  Data tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang ada adalah metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Fault Tree Analysis (FTA).
FMEA  digunakan  untuk  membantu  dalam mengidentifikasi dan menjauhkan potensial kegagalan  pada  proses  produksi  (Fitriana et  al., 2020).  Perhitungan  FMEA  dilakukan  dengan mengidentifikasi langkah-langkah pembuatan produk tahu  dan  mengevaluasi  tingkat  kegagalan  yang mempengaruhi  produk.  Penggunaan  FMEA  pada perusahaan  untuk  mengidentifikasi  efek  kegagalan dengan  menentukan  nilai  berdasarkan severity , occurrence ,  dan detection dengan  hasil  akhir menghitung nilai bobot Risk Priority Number (RPN) (Kurniawan et al., 2022).
Gambar 1. Persentase defect ketiga jenis tahu
Tabel 1. Data historis produksi tahu cokelat Bulan Jumlah Produksi Jumlah Defect Persentase Defect Oktober 25600 1876 7,33 November 20500 1366 6,67 Desember 24000 1687 7,03 Rata-rata 7,01%
Bobot  nilai  RPN  tertinggi  diuraikan  secara terperinci  berdasarkan  faktor  keggagalan  hingga  ke akar  permasalahan  menggunakan  metode  FTA. Metode  ini  digunakan  untuk  menganalisa  secara grafik  kesalahan  yang  menyebabkan  kegagalan proses  produksi.  FTA  akan  mengidentifikasi potensial terjadinya kegagalan menggunakan pendekatan top  down (Kartikasari  dan  Romadhon, 2019).  Untuk  mendapatkan  usulan  perbaikan  dalam mencegah  terjadinya  kegagalan  yang  serupa,  perlu dilakukan  peninjauan  lebih  lanjut  mengenai  aspek GMP  ( Good  Manufacturing  Practice ).  GMP digunakan untuk memastikan produk yang dihasilkan sesuai  dengan  standar  kualitas  atau  terjamin  mutu untuk  dikonsumsi  (Fitriana et  al., 2020).  Sehingga usulan  perbaikan  yang  diberikan  dapat  membantu Pabrik  Tahu  DN  untuk  memenuhi  permintaan konsumen  dengan  menghasilkan  produk  yang bermutu.
Penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan terkait identifikasi kecacatan pada proses pengemasan  kedelai  agar  sesuai  dengan  standar perusahaan  yaitu  pada  penelitian  upaya  perbaikan kualitas pada proses pengemasan kedelai di PT. Sari Agrotama  Persada  Gresik  Menggunakan  Metode Failure  Mode  and  Effect  Analysis (Afandi et  al., 2022). Penelitian minimasi cacat pada produk punch extruding  red untuk  memperbaiki  kualitas  produk (Kurniawan et  al., 2022).  Penelitian  identifikasi faktor  yang  mempengaruhi  penurunan  kualitas produk ( Sutiono et al., 2022). Penelitian identifikasi jenis  cacat  dominan  untuk  memberikan  usulan pengendalian  kualitas  produk  (Puspitasari et  al., 2022).
Penelitian  penyebab  kegagalan  yang  terjadi dalam  menentukan  karakteristik  kualitas  untuk memberikan  usulan  perbaikan  kualitas  produk (Berlyan et  al., 2021).  Penelitian  pengukuran
0 1 2 3 4 5 6 7 8 Oktober November Desember Tahu Putih Tahu Cokelat Tahu Pong
standarisasi GMP dan WISE pada produk olahan tahu (Miasur et  al., 2021).  Penelitian  pengendalian kualitas  produk  untuk  mengetahui  faktor  terjadinya kegagalan  produk  (Suparjo  dan  Setiyawan,  2021). Penelitian  pengendalian  kualitas  pangan  untuk mengidentifikasi  bahaya  yang  terdapat  pada  produk (Fitriana et  al., 2020).  Penelitian  perbaikan  kualitas produk  untuk  mengetahui  penyebab  tingginya persentase  kegagalan  proses  produksi  (Ramdani et al., 2020).  Penelitian  perbaikan  kualitas  usaha  kecil menengah  untuk  memperbaiki  produksi  produk  dan menjaga kualitas mutu makanan tradisional ( Fitriana et  al., 2019).  Penelitian  analisa  pengendalian  dan perbaikan  kualitas  pada  proses  pengalengan  produk untuk mengetahui kendala yang terjadi selama proses produksi  berlangsung  (Kartikasari  dan  Romadhon, 2019).  Penelitian  mengenai penerapan  pengendalian kualitas untuk memimasi cacat produk dan penurunan profit (Setiawan et al., 2018).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan pengamatan secara langsung pada proses pembuatan tahu dan wawancara dengan pemilik usaha. Data yang
dibutuhkan dalam penelitian ini terbagi menjadi dua yaitu, data sekunder dan data primer. Data sekunder adalah data yang berisikan sejarah perusahaan, profile perusahaan,  dan  data  historis  kegagalan  proses produksi.  Data  primer  adalah  data  yang  didapatkan secara  langsung  seperti  melakukan  observasi, wawancara  kepada  pemilik  usaha,  dan  data  proses produksi mengenai proses pembuatan produk tahu.
Gambar  2.  merupakan  tahapan  metode penelitian pertama ( define ) dimulai dengan melakukan  pengamatan  serta  wawancara  untuk mengumpulkan data produksi dan kegagalan produk tahu.  Data  tersebut  diidentifikasi Critical  to  Quality (CTQ) untuk membantu dalam memenuhi kebutuhan konsumen  sehingga  dapat  mencapai  kepuasan  dari konsumen.  Selanjutnya  dilakukan  tahapan measure dalam  melakukan  perhitungan  peta  kendali  yang merupakan  salah  satu tools sederhana  dalam  SPC ( Statistical Process Control ) untuk menganalisa hasil akhir yang terjadi pada proses (Fitriana et al., 2019). Peta ini  digunakan untuk  mengetahui apakah  proses produksi  yang  dilakukan  sudah  berada  dalam  batas kendali  atau  tidak  (Kurniawan et  al., 2022). Perhitungan  DPMO  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat sigma pada data yang telah didapat.
Gambar 2. Flowchart Pengolahan Data FMEA
Mulai Melakukan Pengamatan Secara Langsung dan Melakukan Wawancara Kepada Pemilik Usaha Identifikasi Jenis Kegagalan pada Proses Pembuatan Tahu Identifikasi Penyebab Kegagalan pada Proses Pembuatan Tahu Menghitung Nilai Risk Priority Number (RPN) A Menentukan Rating Detection (D) Menentukan Rating Severity (S) Menentukan Rating Occurrence (O) Mengidentifikasi Nilai Risk Priority Number (RPN) Berdasarkan Nilai Terbesar Membuat Diagram Pareto Perhitungan Peta Kendali Apakah Data dalam Batas Kendali? Perhitungan Kapabilitas Proses dan Nilai DPMO ( Defect Per Million Opportunity ) Analisa Data Revisi Data Tidak Ya Identifikasi Critical to Quality (CTQ) Identifikasi Permasalahan pada Proses Pembuatan Tahu D efi ne M ea su re A na ly ze
Setelah  data  diketahui  berada  dalam  batas kendali,  tahapan  selanjutnya  yaitu analyze dengan menggunakan  diagram  pareto  untuk  menentukan kegagalan  yang  perlu  diatasi terlebih  dahulu.  Untuk mengidentifikasi  proses  produksi  dari  awal  hingga akhir digunakan metode FMEA dengan memberikan ranking pada tiga kriteria, yaitu severity , occurrence , dan detection ( Kurniawan et al., 2022).
Gambar 3. Flowchart pengolahan data FTA
Gambar 3.  menunjukkan tahapan  selanjutnya yaitu  tahapan improve . Perhitungan  RPN  tertinggi dijadikan  potensi  penyebab  kegagalan  produksi  dan ditinjau  lebih  lanjut  menggunakan  metode  FTA. Setelah  melakukan  analisa  FTA  berdasarkan wawancara  dengan  pemilik  usaha,  maka  ditentukan usulan  perbaikan  berdasarkan  faktor  apa  saja  dan dengan  memperhatikan  aspek GMP. Usulan perbaikan  tersebut  akan  dilakukan  implementasi  ke Pabrik  Tahu.  Tahapan  selanjutnya  yaitu control dengan  menguji  kembali  data  yang  telah  diperoleh dari  hasil  implementasi,  apabila  data  berada  dalam batas  kendali  maka  dilakukan  perhitungan  nilai DPMO  dan  level  sigma  untuk  mengetahui  apakah terdapat pengaruh dari hasil implementasi yang telah dilakukan di Pabrik Tahu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Objek  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah tahu cokelat yang diproduksi oleh Pabrik Tahu DN. Pabrik ini bisa memproduksi tahu cokelat sekitar 5  hingga  12  papan  per  hari.  Satu  papan  berisi  100 buah tahu cokelat. Pada penelitian ini, jumlah sampel yang  digunakan  sebanyak  300  buah  untuk pengamatan  yang  dilakukan  pada  bulan  Juni  2022. Tabel  2  menunjukkan  data defect berdasarkan jenisnya.

## Critical to Quality
CTQ merupakan karakteristik yang digunakan sebagai  standar  dari  suatu  produk  sehingga  dapat memenuhi kebutuhan  konsumen. CTQ pada penelitian  ini  berdasarkan  komplain  yang  diterima oleh  pihak  usaha  mengenai  permasalahan  produk. Gambar  pada  Tabel  2  merupakan  tahu  cokelat sebelum melakukan proses penggorengan
Tabel 2. Jenis Kecacatan Produk
No. Jenis Defect Kondisi Seharusnya Gambar Kondisi Nyata Deskripsi Kondisi Nyata 1 Ukuran Tahu Tidak Sama Ukuran Tahu Sesuai Permintaan Konsumen Ukuran Tahu Tidak Sesuai Dengan Permintaan Konsumen 2 Tahu Lembek Tekstur Tidak Keras dan Tekstur Lembek atau Lunak (Midayanto dan Yuwono, 2014) Tekstur Tahu Tidak Sesuai Standar Produksi, Terlalu Lembek/Lunak Sehingga Mudah Hancur 3 Tahu Berubah Warna Warna Tahu Putih Normal atau Kuning Normal [berdasarkan Syarat Mutu Tahu Menurut SNI 01-3142-1998] Warna Tahu Menguning Sehingga Berbeda Dengan Yang Seharusnya 4 Tahu Tidak Bersih Tahu Tidak Berjamur, Tahu Tidak Berlendir, dan Tahu Tidak Terkena Noda [berdasarkan Syarat Mutu Tahu Menurut SNI 01-3142-1998] Tahu Terkena Noda Saat Proses Produksi
Berlangsung
Menentukan Top Event Penyebab Kegagalan Berdasarkan Nilai RPN Tertinggi Menggambarkan Fault Tree (Diagram Pohon) A Menentukan Kombinasi Cut Set Fault Tree Analisa Hasil Fault Tree Aspek Good Manufacturing Practice (GMP)
Memberikan Usulan Perbaikan
Membuat Peta Kendali berdasarkan Data Setelah
Implementasi
Apakah Data dalam Batas Kendali?
Menghtung Kembali Kapabilitas Proses, Nilai DPMO, dan level sigma Membandingkan Perhitungan Sebelum dan Sesudah Perbaikan Selesai Ya Analisis Data Revisi Data Tidak Im p ro ve C o n tr o l Implementasi Usulan Perbaikan

## Peta Kendali C
Peta  kendali  digunakan  untuk  mengetahui apakah  proses  produksi  sudah  berada  dalam  batas kendali atau tidak. Data dapat dikatakan belum stabil apabila titik berada di luar batas kendali, sedangkan data  sudah  stabil apabila  titik  berada  di  dalam  batas kendali.  Untuk mengetahui kestabilan  data produksi beserta  jenis defect tahu  cokelat,  maka  perlu digunakan peta kendali C. Peta kendali C bulan Juni 2022 disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Peta kendali C bulan Juni 2022
Berikut perhitungan dalam menentukan nilai Central Line (CL), Upper  Control  Limit (UCL),  dan Lower Control Limit (LCL).
𝐶̅ = 𝐶𝐿 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑢𝑏𝑔𝑟𝑢𝑝 = 420 20 = 21
𝑈𝐶𝐿 = 𝐶̅ + 3√𝐶̅ = 21 + 3√21 = 34,75
𝐿𝐶𝐿 = 𝐶̅ − 3√𝐶̅ = 21 − 3√21 = 7,26
Tabel 3 merupakan grafik hasil plot data yang mana  data  sudah  stabil  karena  sudah  berada  dalam batas kendali. Pola data ini terjadi dikarenakan cacat
yang  sama  secara  berulang  dalam  waktu  tertentu sehingga terdapat perubahan naik dan turun data atau titik  pada  grafik.  Semakin  banyak  jumlah defect , maka semakin tinggi posisi titik dan bisa menyentuh atau melewati batas UCL, sedangkan semakin sedikit jumlah defect , maka semakin rendah posisi titik dan bisa menyentuh atau melewati batas LCL.

## Perhitungan DPMO dan Tingkat Sigma
Perhitungan DPMO dilakukan untuk mengetahui  tingkat  sigma.  Tingkat  sigma  bertujuan untuk  melihat  indikasi  proses  apakah  sudah  efisien dan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  ada. Perhitungan DPMO sebagai berikut:
𝐷𝑃𝑈 = 𝐷 𝑈 = 420 6000 = 0,07 𝐷𝑃𝑂 = 𝐷𝑃𝑈 𝑂 = 0,07 4 = 0,0175
𝐷𝑃𝑀𝑂 = 𝐷𝑃𝑂 × 1.000.000
𝐷𝑃𝑀𝑂 = 0,01751 × 1000000 = 17.500 𝜎 = 𝑁𝑂𝑅𝑀𝑆𝐼𝑁𝑉 ( 1.000.000 − 𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 ) + 1,5 𝜎 = 𝑁𝑂𝑅𝑀𝑆𝐼𝑁𝑉 ( 1.000.000 − 17.500 1.000.000 ) + 1,5 = 3,6084

## Diagram Pareto
Diagram pareto adalah diagram batang untuk membagi  berdasarkan kategori  masalah  yang  terjadi (Suparjo  dan  Setiyawan,  2021).  Diagram  ini digunakan  untuk  mengetahui  penyebab  dari  suatu masalah dengan memprioritaskan faktor yang paling besar (Ramdani et al., 2020).
Tabel 3. Data produksi dan jenis defect bulan Juni 2022
Tanggal Jumlah Sampel Jenis Defect Jumlah Defect Ukuran Tidak Sama Tahu Lembek Tahu Berubah Warna Tahu Tidak Bersih 03/06/22 300 8 2 13 23 06/06/22 300 12 12 07/06/22 300 7 5 5 10 27 08/06/22 300 8 5 12 25 09/06/22 300 2 3 9 14 10/06/22 300 15 8 23 13/06/22 300 10 9 5 24 14/06/22 300 5 14 5 24 15/06/22 300 4 5 10 10 29 16/06/22 300 10 17 27 17/06/22 300 10 5 8 23 20/06/22 300 12 8 5 25 21/06/22 300 7 15 5 27 22/06/22 300 9 5 14 23/06/22 300 7 5 4 16 24/06/22 300 7 5 3 14 29 27/06/22 300 4 6 6 16 28/06/22 300 12 12 29/06/22 300 10 5 15 30/06/22 300 4 3 8 15 Total 6000 70 144 84 122 420
19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 35 30 25 20 15 10 Sample Sa m pl e C ou nt _ C=21 UCL=34,75 LCL=7,25 C Chart of Jumlah Defect
Gambar 5. Diagram Pareto
Berdasarkan Gambar 5. dapat disimpulkan dari hasil plot  diagram  sesuai  dengan  prinsip  pareto,  bahwa 80% tahu akan menghasilkan yang terbaik dari 20% penyebab  terjadi defect pada  tahu,  sehingga  d efect dominan  yang  dapat  menyebabkan  tahu  memiliki kualitas yang kurang baik adalah tahu lembek dengan presentase  34,3%  dan  tahu  tidak  bersih  dengan presentase 29%.

## Failure Mode and Effect Analysis
FMEA adalah metode analisa untuk mengidentifikasi  kegagalan  yang  mungkin  saja terjadi pada proses produksi dan mencegah terjadinya failure  mode (Puspitasari et  al., 2022).  Tujuan  dari
metode  ini  adalah  memprediksi  potensial  kegagalan dari  proses  produksi  yang  terjadi  (Berlyan et  al., 2021).  Terdapat  tiga  kriteria  dalam  FMEA,  yaitu severity , occurrence ,  dan detection . Failure  mode ditentukan  berdasarkan  hasil  diagram  pareto  yang tertera pada Gambar 4.
Tahu memiliki kandungan air tinggi cenderung memiliki tekstur yang lembut, sedangkan tahu  yang  memiliki  kandungan  air  rendah  akan memiliki  tekstur  yang  kasar  dan  keras  (Winarno, 1993).  Kandungan air tahu  sendiri  belum tercantum dalam  Standar  Nasional  Indonesia  mengenai  syarat mutu  tahu  sehingga  disarankan  adanya  perbaikan pada  nilai  kadar  air  tahu.  Tekstur  tahu  telah dkelompokan menjadi 3 kategori, yaitu tekstur keras, tekstur  kenyal,  dan  tekstur  lembek  atau  lunak. Berdasarkan hasil analisa penelitian terdahulu tentang penentuan  atribut  mutu  tekstur  tahu,  syarat  tekstur tahu yang baik yaitu tahu yang memilki tekstur yang kenyal (Midayanto dan Yuwono, 2014).
Berdasarkan  Tabel  4  dipilih  2  penyebab kegagalan  dengan  nilai  RPN  tertinggi.  Nilai  RPN dapat  diperoleh  dari  hasil  perkalian severity , occurrence ,  dan detection . RPN  tertinggi  pertama yaitu  pekerja  tidak  menggunakan  atribut  pakaian lengkap saat proses produksi berlangsung sebesar 294 dan pekerja tidak memperhatikan waktu pengepresan sebesar 252. Kedua penyebab kegagalan ini menjadi prioritas untuk ditinjau lebih lanjut.

## Tabel 4. Failure Mode and Effect Analysis
Proses Failure Mode Potensi Efek Kegagalan S Potensi Penyebab Kegagalan O Kontrol yang Dilakukan D RPN Perendaman Tahu Lembek Nilai Tekstur Menjadi Rendah dan Tekstur Tahu Semakin Lunak 7 Proses Perendaman Biji Kedelai Yang Terlalu Lama Dapat Menyebabkan Air Lebih Mudah Menyerap Ke Dalam Biji Kedelai 5 Melakukan Pengawasan Saat Proses Perendaman Biji Kedelai 5 175 Pencetakan Konsumen Akan Mengembalikan Tahu Yang Teksturnya Tidak Sesuai Keinginan 7 Pekerja Tidak Memperhatikan Waktu Pengepresan 6 Mengingatkan Kepada Pekerja Untuk Memperhatikan Waktu Pengepresan 6 252 Pencetakan Tahu Tidak Bersih Munculnya Noda Hitam Di Permukaan Tahu 6 Kurangnya Memperhatikan Pergantian Alat Kerja Yang Digunakan 5 Mengganti Alat Kerja Yang Digunakan Apabila Sudah Tidak Layak Digunakan 4 120 Munculnya Serpihan Debu dan Rambut Pada Permukaan Tahu 7 Pekerja Tidak Menggunakan Atribut Pakaian Lengkap Saat Proses Produksi Berlangsung 7 Pekerja Hanya Menggunakan Sepatu Boots Sebagai Atribut Pakaian 6 294 Munculnya Noda Hitam Di Permukaan Tahu 6 Kurang Menjaga Kebersihan Alat Kerja 6 Membersihkan Alat Kerja Apabila Sudah Terlalu Kotor 4 144

## Fault Tree Analysis
Hasil  analisa  berdasarkan  RPN  tertinggi diidentifikasi lebih lanjut menggunakan metode FTA. Metode ini digunakan untuk menganalisa faktor apa saja yang menjadi penyebab pada kejadian yang tidak diinginkan ( top event ).
Gambar  6  dan  Gambar  7  merupakan  hasil analisa yang digambarkan melalui fault tree . Setelah dianalisa,  maka  diperlukan  identifikasi minimal  cut set dengan menggunakan Method for Obtaining Cut Sets (MOCUS).
(Ket: TE = Top Event , BE = Basic Event , I = Intermediate Event )
Gambar  6.  Pekerja  tidak  menggunakan  atribut pakaian lengkap
Gambar  7.  Pekerja  tidak  memperhatikan  waktu pencetakan
Metode yang digunakan yaitu MOCUS adalah algoritma yang digunakan untuk membantu pencarian cut set dan minimal cut set dari fault tree .Tabel 5 dan Tabel  6  menunjukkan  masing-masing  probabilitas dari basic event. Tabel 7 menunjukkan pemilihan akar permasalahan  berdasarkan  nilai  probabilitas basic event .
Tabel 5. Probabilitas basic event tidak menggunakan atribut pakaian lengkap
Simbol Basic Event Frekuensi Basic Event Frekuensi Kejadian Probabilitas Kejadian BE1 Pekerja Hanya Menggunakan Sepatu Boots 13 100 0,13 BE2 Pekerja Tidak Menggunakan APD Lengkap 24 100 0,24
Tabel 6. Probabilitas basic event pekerja tidak memperhatikan waktu pencetakan Simbol Basic Event Frekuensi Basic Event Frekuensi Kejadian Probabilitas Kejadian BE1 Tidak Tersedia Alat Bantu Untuk Mengatur Waktu Standar 20 100 0,2 BE2 Kekurangan Tenaga Kerja 10 100 0,1 BE3 Pesanan Sedang Meningkat 7 100 0,07 Tabel 7. Hasil pemilihan akar permasalahan No. Penyebab Kegagalan Basic Event Probabilitas Basic Event 1 Pekerja Tidak Menggunakan Atribut Pakaian Lengkap Saat Proses Produksi Berlangsung Pekerja Tidak Menggunakan APD Lengkap 0,24 2 Pekerja Tidak Memperhatikan Waktu Pengepresan atau Pencetakan Tahu Tidak Tersedia Alat Bantu Untuk Mengatur Waktu Standar 0,2
Pekerja Tidak Menggunakan Atribut Pakaian Lengkap Saat Proses Produksi Berlangsung G1
Pekerja Hanya Menggunakan Sepatu Boots Tidak Adanya Kewajiban Menggunakan APD Saat Proses Produksi Berlangsung Pekerja Tidak Menggunakan APD Lengkap TE BE1 BE2 I1 Pekerja Tidak Memperhatikan Waktu Pengepresan atau Pencetakan Tahu TE G1 Pekerja Tidak Mengatur Waktu Standar Pencetakan Tahu I1 Pekerja Sambil Mengerjakan Hal Yang Lain I2 Tidak Tersedia Alat Bantu Untuk Mengatur Waktu Standar BE1 Kekurangan Tenaga Kerja BE2 Pesanan Sedang Meningkat BE3 G2
Aspek Good Manufacturing Practice
GMP merupakan sistem pengendalian pada produk  makanan  dan  minuman  untuk  menjamin produk yang diproduksi aman dan memenuhi standar. Aspek  ini  juga  dapat  digunakan  dalam  mencegah terjadinya  pencemaran  produk  selama  proses
produksi  berlangsung  hingga  produk  diterima  oleh konsumen.  Tujuan  memasukkan aspek  GMP  adalah untuk memperbaiki manajemen dan kondisi produksi agar  sesuai  dengan  standar  sehingga  meningkatkan kualitas  tahu  dari  yang  sebelumnya.  Tabel  8  dan Tabel 9 menunjukkan penentuan dalam aspek GMP.
Tabel 8. Kondisi nyata aspek GMP
Aspek GMP Kondisi yang Diharapkan Kondisi Nyata Keterangan Pemeriksaan Lokasi Lokasi pabrik bebas dari lingkungan yang tercemar Pabrik berada di sekitar perumahan yang aman  Bangunan Permukaan lantai rata, tidak licin, dan mudah dibersihkan Lantai ruangan produksi hanya menggunakan aspal  Sarana Higiene Karyawan Mempunyai sarana sanitasi seperti westafel Tidak terdapat tempat kebersihan karyawan seperti westafel  Mesin / Peralatan Permukaan yang berhubungan langsung dengan bahan produk olahan seharusnya halus Permukaan mesin atau peralatan halus atau rata  Bahan Menggunakan formula dasar bahan produk Tidak dibuat dalam formula  Pengawasan Proses Memiliki tahapan proses produksi yang terperinci Produksi tahu sudah memiliki takaran pasti  Produk Akhir Produk akhir harus memenuhi persyaratan dan tidak membahayakan kesehatan Tidak ada keluhan masalah kesehatan dari konsumen tetapi belum ada pengujian laboratorium  Karyawan Pekerja mempunyai keahlian dan memiliki tugas secara jelas dalam keamanan produk olahan Pekerja kurang melaksanakan keamanan produk olahan  Wadah Pembungkus Dibuat dari bahan yang tidak ada unsur yang mengganggu kesahata Belum memiliki wadah pembungkus  Mesin atau alat produksi harus dibersihkan dari sisa bahan dan kotoran Alat produksi dibersihkan apabila sudah tidak digunakan lagi 
Ket:  = sesuai dengan kondisi yang diharapkan,  = tidak sesuai dengan kondisi yang diharapkan
Tabel 9. Hasil rekapitulasi jumlah penyimpangan
No. Aspek Penilaian Jumlah Penyimpangan Kritis Serius Mayor Minor 1 Lokasi 1 1 2 Bangunan 1 3 Sarana Higiene Karyawan 1 2 4 Mesin / Peralatan 1 5 Bahan 1 1 6 Pengawasan Proses 2 1 7 Produk Akhir 2 1 8 Karyawan 2 1 1 9 Wadah Pembungkus 1 1 10 Pemeliharaan 3 Total 10 7 4 3
Keterangan: Minor = risiko kontaminasi kecil tetapi ada penanganan untuk mereduksi kontaminasi, Mayor = risiko kontaminasi kecil tetapi tidak ada penanganan untuk mereduksi kontaminasi, Serius = risiko kontaminasi besar tetapi ada penanganan untuk mereduksi kontaminasi, Kritis = risiko kontaminasi besar tetapi tidak ada penanganan untuk mereduksi kontaminasi

## Usulan Perbaikan Pembuatan SOP Penggunaan APD
Pabrik belum memiliki aturan untuk mewajibkan  seluruh  pekerja  untuk  menggunakan APD seperti yang ditujukkan pada Gambar 8. Hal ini membuat  kesadaran  pekerja  tentang  kebersihan  dan keselamatan  yang  masih  kurang.  Gambar  9 merupakan  pembuatan  SOP  ( Standard  Operating Procedure )  yang  diharapkan  membuat  pekerja  lebih memperhatikan serta meningkatkan kesadaran dalam menjaga kesalamatan dan kebersihan kerja.
Gambar 8. Alat Pelindung Diri
Gambar 9. SOP Penggunaan APD
Penggunaan Alat Bantu Timer Digital Kelalaian pekerja yang tidak memperhatikan waktu  pencetakan  dapat  mempengaruhi tekstur tahu yang diproduksi. Alat bantu dalam menghitung waktu berupa timer digital  seperti  Gambar  10.  diharapkan dapat membantu pekerja agar tidak terlalu lama atau sebentar  saat  mencetak  sehingga  dapat  mengurangi kegagalan tahu lembek.
Gambar 10. Timer Digital (Sumber : www.indonesian.alibaba.com) Pembuatan Tool Cleaning Form
Dalam  upaya  meningkatkan  kebersihan, usulan perbaikan yang diberikan adalah membuat tool cleaning  form sebagai  alat  bantu  untuk  mengetahui perawatan  dari  alat  yang  digunakan  selama melakukan proses pencetakan. Gambar 11. merupakan  form  yang  akan  digunakan  pada  Pabrik Tahu.
Gambar 11. Tool Cleaning Form

## Membuat Wadah Kemasan
Pabrik tahu belum memiliki wadah pembungkus  untuk  produk  tahu  sehingga  pabrik hanya  menggunakan  kantung  plastik  belanja  biasa yang  dijual  pasaran  sebagai  pembungkus.  Dengan memperhatikan  aspek  GMP,  usulan  perbaikan  yang diberikan  yaitu  membuat packaging dengan  bahan yang  tidak  mempengaruhi mutu produk  tahu  seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Kemasan Produk Tahu

## Membuat Tanda Prosedur Cuci Tangan, Bebas
Asap Rokok, dan Larangan Makan & Minum Membuat tanda prosedur cuci tangan, bebas asap rokok,  dan  larangan makan  dan minum adalah usulan perbaikan yang diberikan dengan memperhatikan  aspek  GMP.  Tujuan  dari  usulan  ini yaitu memberikan pengarahan terhadap pekerja untuk melaksanakan setiap proses kegiatan dengan baik dan benar.  Gambar  13  dan  14  merupakan  poster  yang akan diusulkan pada Pabrik Tahu.
Gambar 13. Prosedur cuci tangan
Pembuatan Quality Plan Usulan perbaikan selanjutnya adalah pembuatan quality  plan . Quality  plan digunakan untuk  mengetahui  kebijakan  mengenai  kualitas produk  dari  perusahaan  yang  ditetapkan  dalam pelaksanaan  proses  produksi.  Tujuannya  adalah memastikan bahwa produk yang diproduksi memenuhi  standar  dan  persyaratan  yang  telah
ditetapkan.  Gambar  15.  merupakan  usulan  untuk pembuatan quality plan.
Gambar  14.  Tanda  dilarang  merokok,  makan,  dan minum
Penerapan General Cleaning Berdasarkan aspek GMP yang telah diamati, terdapat  factor  lingkungan  juga  yang  dapat mempangaruhi  kualitas  dari  produk  tahu. General Cleaning adalah kegiatan membersihkan seluruh area produksi  tanpa  terkecuali.  SOP  mengenai general cleaning ditujukkan pada Gambar 16.

## Implementasi Usulan Perbaikan
Kegiatan  pelaksanaan  implementasi  dari usulan  perbaikan  yang  telah  diberikan  dilakukan selama  5  hari  mulai  tanggal  18  hingga  22  Oktober 2022.  Pada  tahap  implementasi  diambil  sampel sebanyak 100 buah karena adanya keterbatasan waktu untuk melaksanakan kegiatan implementasi. Tabel 10 menunjukkan data yang diperoleh setelah dilakukannya implementasi usulan perbaikan
Gambar 15. Quality Plan
Gambar 16. SOP General Cleaning
Tabel 10. Data produksi dan jenis defect setelah implementasi
Tanggal Jumlah Sampel Jenis Defect Jumlah Defect Ukuran Tidak Sama Lembek Tahu Berubah Warna Tahu Tidak Bersih 18/10/22 100 2 2 2 6 19/10/22 100 3 2 2 7 20/10/22 100 2 2 3 7 21/10/22 100 1 1 2 1 5 22/10/22 100 2 1 2 1 6 23/10/22 100 3 3 6 24/10/22 100 3 2 1 6 25/10/22 100 1 3 4 26/10/22 100 2 1 3 27/10/22 100 2 2 28/10/22 100 2 1 3 29/10/22 100 2 1 3 30/10/22 100 1 3 4 31/10/22 100 3 3 6 01/11/22 100 1 2 1 1 5 02/11/22 100 1 2 3 03/11/22 100 2 2 04/11/22 100 1 2 2 5 05/11/22 100 3 1 4 06/11/22 100 1 1 2 1 5 Total 2000 23 24
21 24
92
No. Dokumen 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Waktu Pelaksanaan: Indah Millia Sukma Pemilik Usaha
Pastikan lantai kerja tidak berlumut, tidak berkerak, tidak ada genangan air, dan tidak bau Pastikan meja kerja tidak kotor, tidak kasar, dan tidak rapuh
Ketua produksi harus memastikan untuk mengisi checksheet pemeriksaan berkala
Pastikan plafon pada area produksi tidak bersarang, tidak berlubang, tidak berdebu, dan tidak kotor Pastikan dinding pada area produksi tidak keropos, tidak berlubang, tidak rapuh, dan tidak kotor Pastikan air hujan tidak memasukin area produksi
Dibuat Oleh
Mengetahui Periksa kembali wadah yang digunakan telah bersih dari noda ataupun kotoran sedikitpun Periksa untuk memastikan tidak ada biji kedelai yang terjatuh pada lantai kerja
Pastikan suhu yang digunakan dalam proses pemasakan sesuai dengan standar yang telah ditentukan
Pastikan kain yang digunakan dalam keadaan tidak robek, tidak bernoda, tidak berbau, dan tidak kotor Pantau pada setiap proses yang dilakukan, pastikan berjalan dengan teratur sesuai waktu yang ditentukan Pastikan peralatan di area produksi terpelihara dengan baik
Ruang Lingkup: Seluruh pekerja UKM Pabrik Tahu DN Prosedur Pelaksanaan: Pastikan semua area mencuci tangan tersedia dispenser sabun dan handuk sekali pakai
Pastikan pemeliharaan mesin penggiling dan uap agar berfungsi dengan baik
Pastikan suhu air yang digunakan untuk mencuci dan merendam biji kedelai dalam kondisi yang aman Sebulan sekali : GENERAL CLEANING Tujuan:
Menjaga kebersihan lingkungan kerja agar aman dan bersih STANDARD OPERATING PROCEDURE : Tahun : Pabrik Tahu DN Bulan : Jl. Agus Salim No.98, Kp. Bulakslamet., RT.006/RW.008, Kota Bks.
Tanggal

## Peta Kendali C Setelah Implementasi
Perhitungan peta kendali c dilakukan kembali untuk  mengetahui  apakah  data  yang  telah  diperoleh dari  hasil  implementasi  sudah  stabil  atau  belum. Berdasarkan  Gambar  17  data  hasil  impelementasi sudah stabil dikarenakan data berada di dalam batas kendali. Hasil plot juga terdapat peningkatan sedikit demi  sedikit,  namun  hal  ini  belum  juga  mencapai batas  yang  diinginkan  oleh  pabrik  yaitu  mencapai zero defect . Hal ini dikarenakan adanya keterbatasan pada usulan perbaikan yang diberikan sehingga tidak semua usulan dapat dilakukan atau diimplementasikan pada pabrik tahu.
Gambar 17. Peta Kendali C setelah implementasi
Berikut perhitungan CL, UCL, dan LCL.
𝐶̅ = 𝐶𝐿 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑢𝑏𝑔𝑟𝑢𝑝 = 92 20 = 4,6
𝑈𝐶𝐿 = 𝐶̅ + 3√𝐶̅ = 4,6 + 3√4,6 = 11,04

## 𝐿𝐶𝐿 = 𝐶̅ − 3√𝐶̅ = 4,6 − 3√4,6 = −1,84 = 0

## Perhitungan  DPMO  dan  Tingkat  Sigma  Setelah Implementasi
Perhitungan  DPMO  dan  tingkat  sigma dilakukan  kembali  untuk  membandingkan  sebelum dan  sesudah  adanya  implementasi.  Perhitungan sebagai berikut..
𝐷𝑃𝑈 = 𝐷 𝑈 = 92 2000 = 0,046
𝐷𝑃𝑂 = 𝐷𝑃𝑈 𝑂 = 0,046 4 = 0,0115
𝐷𝑃𝑀𝑂 = 𝐷𝑃𝑂 × 1.000.000
𝐷𝑃𝑀𝑂 = 0,0115 × 1000000 = 11.500
𝜎 = 𝑁𝑂𝑅𝑀𝑆𝐼𝑁𝑉 ( 1.000.000 − 𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 ) + 1,5 𝜎 = 𝑁𝑂𝑅𝑀𝑆𝐼𝑁𝑉 ( 1.000.000 − 11.500 1.000.000 ) + 1,5 = 3,7735
Tabel  11  menunjukkan  hasil  perbandingan nilai DPMO dan tingkat sigma sebelum dan sesudah adanya implementasi.
Tabel  11.  Perbandingan  nilai  DPMO  dan  tingkat sigma
Perbandingan Sebelum Implementasi Sesudah Implementasi Nilai DPMO 17500 11500 Tingkat Sigma 3,6084 3,7735

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Jenis defect yang terjadi pada proses produksi olahan  tahu  adalah  ukuran  tahu  tidak  sama,  tahu lembek,  tahu  tidak  bersih,  dan  tahu  tidak  berubah warna.  Hasil  perhitungan  RPN  dari  metode  FMEA didapatkan  potensial  penyebab  kegagalan  tertinggi, yaitu  pekerja  tidak  menggunakan  atribut  pakaian lengkap saat proses produksi berlangsung sebesar 294 dan pekerja tidak memperhatikan waktu pengepresan sebesar  252.  Hasil  analisa  FTA  ditemukan  2  akar permasalahan, yaitu pekerja tidak menggunakan APD lengkap  dengan  probabilitas  sebesar  0,24  dan  tidak tersedia  alat  bantu  untuk  mengatur  waktu  standar dengan  probabilitas  sebesar  0,2.  Berdasarkan penilaian  aspek  GMP  dengan  10  kriteria  yang memiliki 31 subkriteria. Pabrik Tahu DN dikategorikan  dalam rating IV  dengan  nilai  D (kurang) dikarenakan memiliki jumlah penyimpangan minor sebanyak 3, mayor sebanyak 4, serius  sebanyak  7,  dan  kritis  sebanyak  10.  Usulan yang  diberikan,  yaitu  pembuatan  SOP  penggunaan APD,  menggunakan  alat  bantu  yaitu timer digital, pembuatan tool  cleaning  form ,  membuat  wadah kemasan, membuat tanda prosedur cuci tangan, bebas asap rokok, larangan makan dan minum, pembuatan quality plan , dan penerapan General Cleaning . Hasil impelementasi  yang  dilakukan  selama  5  hari  terjadi penurunan  nilai  DPMO  sebelum  implementasi sebesar  17500  dengan  tingkat  sigma  3,6084  dan setelah  implementasi menjadi 16500  dengan tingkat sigma 3,6321.

## Saran
Sebaiknya waktu implementasi usulan perbaikan  dapat  dilakukan  lebih  lama  untuk mengetahui apakah usulan perbaikan yang diberikan berpengaruh  besar  terhadap  cacat  produk  dan  bisa dikembangkan  dengan  percobaan  di  Laboratorium untuk hasil setelah menggunakan Good Manufacturing Practice .

## DAFTAR PUSTAKA
Afandi  MF,  Andesta  D,  dan  Negoro  YP.  2022. Upaya  perbaikan  kualitas  pada  proses pengemasan  kedelai  di  PT  Sari  Agrotama Persada Gresik menggunakan Metode Failure
19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 12 10 8 6 4 2 0 Sample Sa m pl e C ou nt _ C=4,6 UCL=11,03 LCL=0 C Chart of Jumlah Defect
Mode And Effect Analysis. Serambi Engineering , VII (3): 3674–3684.
Berlyan R, Kurniawan W, dan Sari IP. 2021. Usulan perbaikan kualitas produk topside menggunakan  metode  FMEA  Di  PT.  XYZ. Journal  Management :  Small  and  Medium Enterprises (SMEs) , 14 (2): 189–203.
Fitriana  R,  Kurniawan  W,  dan  Anggoro  B.  2019. Perbaikan  kualitas  usaha  kecil  menengah dodol  betawi. Seminar  Nasional  Teknik Industri  2019 .  Lhokseumawe.  14-15  Oktober 2019
Fitriana  R,  Kurniawan  W,  dan  Siregar  JG.  2020a.
Pengendalian Kualitas pangan dengan penerapan  Good  Manufacturing  Practices (GMP)  pada  proses  produksi  dodol  betawi (Studi  Kasus  UKM  MC). Jurnal  Teknologi Industri Pertanian . 30 (1): 110–127. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2020.3 0.1.110.
Fitriana  R.  Saragih  J,  dan  Fauziyah  SD.    2020b. Quality improvement on Common Rail Type- 1 Product using Six Sigma Method and Data Mining  on  Forging  Line in  PT.  ABC. ISIEM 12 . IOP  Conf.  Ser.:  Mater.  Sci.  Eng.  847 012038. Malang,  Indonesia,  March  17-20, 2020.
Fitriana  R,  Sari  DK,  dan  Habyba  AN.  2021. Pengendalian dan Penjaminan Mutu . Jakarta: Wawasan Ilmu
Kartikasari  V  dan  Romadhon  H.  2019.  Analisa Pengendalian  dan  perbaikan  kualitas  proses pengalengan ikan tuna menggunakan Metode Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA) dan Fault Tree Analysis (FTA) Studi kasus di PT  XXX  Jawa  Timur. Journal  of  Industrial View , 1 (1): 1–10.
Kurniawan  W,  Sari  DK,  dan  Sabrina  F.  2022. Perbaikan  kualitas  menggunakan  metode failure mode and effect analysis dan fault tree analysis  pada  produk  punch  extruding  red  di PT.  Jaya  Mandiri  Indotech. EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 10 (1): 152–166.
Miasur  MP,  Suhardi  B,  dan  Suletra  IW.  2021. Pengukuran  pemenuhan  standar  GMP  dan WISE  pada  pabrik  tahu  karya  mukti bandungan. Performa:  Media  Ilmiah  Teknik
Industri . 20 (2): 189.
Midayanto  DN  dan  Yuwono  SS.  2014.  Penentuan
atribut mutu tekstur tahu untuk direkomendasikan  sebagai  syarat  tambahan dalam  standar  nasional  Indonesia. Pangan Dan Agroindustri . 2(4): 259–267.
Puspitasari  H,  Susetyo  J,  dan  Khasanah  R.  2022. Produk  cacat  kemasan  minyak  telon .  10 (1):35–44.
Putri  NE,  Zakaria  FR,  dan  Prangdimurti  E.  2016. Pengaruh  intervensi  tahu  kedelai  hitam  kaya serat  terhadap  glukosa  darah  dan  inflamasi responden  diabetes  tipe  2. Jurnal  Teknologi dan Industri Pangan. 27(2): 131–139.
Pyzdek T. 2003. Quality Engineering Handbook (P. A. Keller (ed.); 2nd ed.). Marcel Dekker, Inc. Ramdani  A,  Satori  M,  dan  As'ad  NR.  2020. Perbaikan kualitas pada produk pembuatan tas backpack  menggunakan  metode  statistical quality control (SQC) dan Failure Mode And Effect  Analysis  (FMEA). Prosiding  Teknik Industri , 9–17. https://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/ind ustri/article/view/19800 Setiawan  E,  Orgianus  Y,  dan  Mulyati  DS.  2018. Penerapan
pengendalian kualitas menggunakan  Metode  Fault  Tree  Analysis (FTA) dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) untuk meminimasi cacat pada produk sweater  (Studi  Kasus:  Home  Industry  Era Baru  Q95). Prosiding  Teknik  Industri  ISSN: 2460-6502 , 4(1): 127–134.
Mastuti  TS,  Fardiaz    D,    dan  Faridah  DN.  2019. Profil Senyawa polar tiga jenis minyak goreng selama penggorengan tahu dan tempe. Jurnal Teknologi  dan  Industri  Pangan , 30 (1),  1–10. https://doi.org/10.6066/jtip.2019.30.1.1
Suparjo  S  dan  Setiyawan  MB.  2021.  Pengendalian kualitas produk handle ss belly shape dengan menggunakan metode failure mode and effect analysis (FMEA) dan fault tree analysis (FTA) di  CV.  XYZ. Seminar  Nasional  TEknologi Industri  Berkelanjutan  I  (SENASTITAN  I) , 43–51.
Sutiono IF, Widiyaningrum D, dan Andesta D. 2022.
Analisis  pengendalian  kualitas  pagar  Di  UD. Moeljaya  Menggunakan  Metode  FMEA (Failure Mode and Effect Analysis).
Tekmapro : Journal of Industrial Engineering and Management . 17 (2): 13–24. Winarno  FG.  1993. Pangan:  Gizi,  Teknologi,  dan Konsumen . Gramedia Pustaka Utama.