PENINGKATAN PRODUKTIVITAS DENGAN IMPLEMENTASI METODE SIX SIGMA PADA PRODUK ELEMENT BOILER
Jaka Purnama 1) , Suparto 2) , Pramudia Christa Dinata 3) 1,2,3 Jurusan Teknik Industri , Fakultas Teknologi Industri ,
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim No. 100 Surabaya 60117 E-mail : jakapurnama99@yahoo.com 1 , wrskt_indria@yahoo.com 2 , pramudia_pcd@yahoo.com 3

## ABSTRAK
Produktivitas  yang  tinggi  dalam  menghasilkan  komponen boiler dicapai  dengan  menggunakan sumber  daya  secara  optimal.  PT.  XYZ  dalam  pelaksanaan  proyek  Unit  2  tidak  mencapai peningkatan produktivitas yang diharapkan, karena tidak sesuai perencanaan kerja, dengan jumlah produk  cacat  berada  diatas  batas  baku  cacat.  Metode  Six  Sigma  dengan  menggunakan  siklus Define,  Measure,  Analyze,  Improvement, dan Control (DMAIC)  memberikan  informasi peningkatan  indeks  produktivitas  proyek  Unit  2  terhadap  proyek  Unit  1  sebesar  2.98%.  Terjadi penurunan Cost  of  Poor  Quality (COPQ)  dibandingkan  proyek  Unit  1  dengan  proyek  Unit  2 sebesar 3.79%. Perbedaan nilai mengindikasikan pengalokasian biaya kualitas Cost Of Achieving Good  Quality (COGQ)  dan  COPQ  kurang  efektif  dan  efisien.  Hasil  waktu  pengerjaan  4  minggu baseline kinerja dan kapabilitas Sigma data atribut produk Element Bending hasil DPMO sebesar 10.933,05  sehingga  produk  memiliki  toleransi defect 10.933  unit  per  1.000.000  unit  produk. Variabel Thickness mempunyai rata-rata Defect per Million Opportunities ( DPMO) untuk sample 19.453,33  maka  memiliki  toleransi defect 19.453  unit  per  1.000.000  unit  produk. Variabel Adhesiveness mempunyai  rata-rata  DPMO  sample  diambil  sebesar  95.226,67  memiliki  toleransi defect 95.227 unit per 1.000.000 unit produk dengan sigma level adalah 3,15.
Kata Kunci : Produktivitas, total, parsial, Six Sigma.

## ABSTRACT
High productivity in producing boiler components is achieved by using resources optimally. PT. XYZ  in  project  implementation  Unit  2  did  not  achieve  the  expected  increase  in  productivity, because  it  does  not  work  according  to  plan,  with  the  number  of  defective  products  is  above  the standard limit disability. Six Sigma methods using cycles Define, Measure, Analyze, Improvement, and  Control  (DMAIC)  provides  information  increase  productivity  index  Project  Unit  2  to  Unit 1amounted to 2.98%. Due to the reduced Cost of Poor Quality (COPQ) compared the project with project Unit 1 Unit 2 at 3.79%. The difference value indicates the allocation of the cost of quality Cost  Of  Achieving  Good  Quality  (COGQ)  and  COPQ  less  effective  and  efficient.  The  results  of processing time 4-week baseline performance and capabilities of the product attribute data Sigma Element Bending DPMO result of 10933.05 so that the product has a defect tolerance of 10 933 units  per  1,000,000  product  units.Variabel  Thickness  having  an  average  Defect  per  Million Opportunities  (DPMO)  for  sample  19453.33  then  have  a  defect  tolerance  of  19  453  units  per 1,000,000  units  of  the  product.  Adhesiveness  variables  had  average  DPMO  sample  taken  at 95226.67 tolerance defect 95 227 units per 1,000,000 product units with sigma level is 3.15.
Keywords: Productivity, total, partial, Six Sigma.

## PENDAHULUAN
Saat  ini  peningkatan  pertumbuhan indutri  manufaktur  yang  bergerak  dalam pembuatan boiler semakin  bertambah mengalami peningkatan bersamaan dengan peningkatan  kebutuhan  energi  dunia.
Peningkatan  kebutuhan  ini  akan  memicu terjadinya persaingan diantara para produsen boiler untuk  dapat  meyakinkan setiap  konsumen  akan kualitas  dan kapabilitas  perusahaan  tersebut.  Faktor penting  dalam  mempertahankan  posisi  di dalam  kompetisi  pasar  antara  lain  dengan terus  meningkatkan  atau  mengoptimalkan efektivitas  dan  efisiensi  biaya  dari  lini produksi [1].
Dalam mendukung kegiatan produksi suatu industri manufaktur diperlukan boiler yang mempunyai kemampuan  tinggi.  PT.  XYZ  adalah  salah satu  perusahaan  yang  bergerak  dalam pembuatan boiler .  Persaingan  diantara produsen boiler semakin  ketat,  maka perusahaan
PT. XYZ berusaha
menggunakan  segala  sumber  daya  yang ada  secara  efisien  dan  efektif.  Kegiatan produksi  yang  berjalan  harus  memiliki hasil yang berkualitas dan kapabilitas yang tinggi  harus  dimiliki  oleh  perusahaan. Faktor  penting  yang  dilakukan  untuk mempertahankan  posisi  persaingan  pasar adalah  berusaha  terus  meningkatkan  atau mengoptimalkan  efektivitas  dan  efisiensi biaya dari lini produksi.
Departemen Produksi boiler merupakan  bagian  yang  bertanggung jawab  atas  berlangsung  proses  produksi boiler ataupun komponen-komponen Bolier yang  ada  di  PT.  XYZ,  dimana dalam pelaksanaan proyek Unit 2 ditemukan  kondisi  bahwa  tingkat defect yang ada berada diatas batas standar defect
yang ditoleransikan perusahaan. Pemborosan dalam defect ini
dikhawatirkan akan  mempengaruhi tingkat produktivitas pada proyek Unit 2, dikarenakan  adanya  pemborosan  biaya yang seharusnya tidak perlu untuk melakukan  perbaikan  produk  ataupun proses produksi.
Penelitian  ini  mempunyai  tujuan menggunakan  siklus  DMAIC  ( Define  , Measure,  Analyze,  Improvement, dan Control )  untuk  menganalisa  mengurangi produk  cacat  sehingga  pengunaan  biaya dapat  ditekan  seminimal  mungkin    dan mengetahui  tingkat  produktivitas  proyek Unit  2  yang  telah  dikerjakan  oleh  PT. XYZ.
Berdasarkan  hasil  analisa,  maka perusahaan mengetahui permasalahan yang menyebabkan tidak optimalnya produktivitas dan mengetahui jenis pemborosan yang ada pada proses produksi Element ,  yang  dapat  dijadikan sebagai  acuan  untuk  menyusun  upaya perbaikan produktivitas. Berdasarkan evaluasi diharapkan ada tindakan perbaikan untuk meningkatkan produktivitas karena telah dilakukan pengukuran  sebelum  pelaksanaan  proyek berjalan.

## METODE
Dalam penelitian ini menggunakan kajian pustaka dan metode sebagai berikut:
Produktivitas
Produktivitas  adalah  perbandingan antara hasil yang dicapai dengan keseluruhan  sumber  daya  yang  digunakan, atau  dapat  diformulasikan  Persamaan  1 dan digambarkan menurut [2] berikut:
Produktivitas   =
= (1)

## Sumber : Gaspersz, 2003

## Gambar 1. Sistem Produktivitas
Pengukuran  produktivitas  pada suatu  sistem  produksi  yang  ditunjukan Gambar 1, terlebih dahulu harus
merumuskan  secara  jelas  keluaran  yang akan  dipergunakan  dalam  proses  sistem tersebut  untuk  menghasilkan  keluaran, sedangkan unsur-unsur produktivitas meliputi [3]: a. Kualitas, merupakan ukuran dari produktivitas,  meskipun  kualitas  sulit diukur  secara  matematis  melalui  rasio keluaran-masukan,  namun  jelas  bahwa kualitas  masukan  dan  kualitas  proses akan menentukan tingkat kualitas keluaran.
b. Efektivitas,  merupakan  suatu  ukuran yang  memberikan  gambaran  seberapa jauh  target  dapat  tercapai  baik  secara kuantitas  maupun  waktu,  hal  ini berorientasi pada keluaran. Peningkatan efektivitas  belum  tentu  bersamaan dengan peningkatan efisiensi dan sebaliknya.
c. Efisiensi,  merupakan  suatu  ukuran dalam  membandingkan  penggunaan masukan  (input)  yang  direncanakan dengan  penggunaan  masukan  yang sebenarnya. Pengertian efisiensi berorientasi pada masukan. Six Sigma Six sigma , pertama kali dikembangkan  oleh  Bill  Smith, Vice President Motorola  Inc.  [4].  Six  Sigma yang  dikenal  luas  sebagai  teknik  yang memungkinkan suatu perusahaan mencapai  kesempurnaan  dalam  mutu produk  yang  dihasilkan,  pertama  kali dikembangkan  sebagai  desain  praktis untuk  peningkatan  proses  manufaktur  dan mengeliminasi  kerusakan  ( defect ).  Dalam six  sigma, defect diartikan  sebagai  segala keluaran dari proses  yang tidak  memenuhi spesifikasi  pelanggan  atau  segala  hal  yang dapat  mengakibatkan  keluaran  (produk) yang  tidak  sesuai  dengan  spesifikasi  yang diharapkan.
Menurut  [5],  strategi  Six  Sigma bertujuan  meningkatkan  kinerja  bisnis dengan mengurangi berbagai variasi proses yang  merugikan,  mereduksi  kegagalan  – kegagalan  produksi  atau  proses,  menekan cacat–cacat
produk, meningkatkan keuntungan,  mendongkrak  moral  personil atau  karyawan  dan  meningkatkan  kualitas produk  pada  tingkat  yang  maksimal.
Berdasarkan[6],  memperkenalkan  suatu konsep  formal  yang  disebut  dengan  siklus produktivitas  ( productivity  cycle )  yang dipergunakan dalam peningkatan produktivitas  secara  terus  menerus.  Pada dasarnya  konsep  siklus  produktivitas terdiri  dari  empat  tahap  utama,  yaitu Pengukuran  Produktivitas  ( Productivity Measurement ), Evaluasi Produktivitas ( Productivity  Evaluation ),  Perencanaan Produktivitas  ( Productivity  Planning ),  dan Peningkatan  Produktivitas  ( Productivity Improvement). Berdasarkan  konsep  siklus ini,  secara  formal  program  peningkatan produktivitas harus dimulai melalui pengukuran  produktivitas  dari  sistem industri  itu  sendiri.  Untuk  keperluan  ini berbagai teknik pengukuran dapat digunakan dan dikembangkan dari memilih indikator  pengukuran  yang  sederhana sampai yang lebih kompleks dan komprehensif.
DMAIC  merupakan  proses  untuk peningkatan  terus-menerus  menuju  target
Six  Sigma.  DMAIC  dilakukan  secara sistematik,  berdasarkan  ilmu  pengetahuan dan  fakta.  Proses  ini  menghilangkan langkah-langkah proses yang tidak produktif, sering berfokus pada pengukuran-pengukuran baru, dan
menetapkan  teknologi  untuk  peningkatan kualitas  menuju  target  Six  Sigma [5]. Berdasarkan  Gambar  2,  siklus  DMAIC adalah  siklus  perbaikan  kualitas  yang digunakan  untuk  metode  Six  Sigma  yang terdiri  dari Define,  Measure,  Analyze, Improve,  Control dan  bekerja  secara berkesinambungan terus
menerus samadengan tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan.
Sumber : Gaspersz, 2003 Gambar 2. Proses DMAIC

## Tabel 1. Manfaat Pencapaian Six Sigma
TINGKAT SIGMA DPMO COPQ 1-sigma 691.462 (sangat tidak kompetitif) Tidak dapat dihitung 2-sigma 308.538 (rata–rata industri Indonesia) Tidak dapat dihitung 3-sigma 66.807 25-40% dari penjualan 4-sigma 6.210 (rata–rata industri USA) 15-25% dari penjualan 5-sigma 233 (rata–rata industri Jepang) 5-15% dari penjualan 6-sigma 3.4 (industri kelas dunia) < 1% dari penjualan Sumber : Gaspersz, 2003
Setiap  peningkatan  1-sigma  akan memberikan peningkatan keuntungan
sekitar  10%  dari  penjualan  dan  ukuran berbasis peluang defect adalah[7]: - Defect per Opportunity (DPO)  : kalkulasi yang digunakan dalam perbaikan  proses  untuk  menentukan jumlah defect per  peluang.  DPO dihitung dengan menggunakan Persamaan 2. = (2) - Defect per Million Opportunities
(DPMO)  :  Kalkulasi  perbaikan  proses
Six  Sigma yang  mendefinisikan  jumlah cacat dalam sebuah proses per satu juta peluang  yang  ditunjukan  pada  Tabel  1 dan  Persamaan  3  digunakan  untuk menghitung DPMO.
DPMO = DPO x 1.000.000 (3)
Pengukuran  tolok  ukur  kinerja pada  tingkat output dilakukan  secara langsung  pada  produk  akhir  (barang/jasa) yang  akan  diserahkan  kepada  pelanggan.
Pengukuran dimaksudkan
untuk
mengetahui  sejauh  mana output akhir  dari proses  itu  dapat  memenuhi  kebutuhan spesifik pelanggan, sebelum produk tersebut  diserahkan  kepada  pelanggan. Informasi  yang  diperoleh  dapat  dijadikan dasar  untuk  melakukan  pengendalian  dan peningkatan  kualitas  dari  karakteristik output yang diukur tersebut. Hasil pengukuran  pada  tingkat output dapat berupa  data  variabel  maupun  data  atribut, yang akan ditentukan kinerjanya menggunakan  satuan  pengukuran  DPMO ( Defects  Per  Million  Opportunities )  dan SQL  (kapabilitas  sigma).  Analisia  yang
dilakukan untuk mengetahui tingkat Sigma dapat  ditunjukan  dengan  Persamaan  10, dengan  rumus  yang  digunakan  menurut[8] adalah:
Rata-rata sampel subgrup , ×= ∑ × (4)
Rata-rata keseluruhan , ×= ∑ × (5)
Rentang, R = X maks – X min (6) Standar deviasi, s = (7) Probabilitas  cacat  dalam  DPMO  untuk  1 batas spesifikasi [5] adalah: P z ≥ ( ×) ×1000000       (8) Atau
P z ≥ ( ×) ×1000000       (9) Kapabilitas Sigma = NORMSINV ((1000000- PMO)/1000000)+1,5 (10) Analisis  kapabilitas  proses  yang ditunjukan  persamaan  (11)  &  (12), digunakan secara luas dalam dunia industri untuk mengukur kemampuan perusahaan/pemasok dalam memenuhi spesifikasi  kualitas.  Terdapat  berbagai indeks  kapabilitas  proses,  namun  dalam penelitian  ini  akan  digunakan  2  macam indeks,[9],  yakni:
1. C pk (Indeks Kapabilitas Proses Aktual)
C pk = Absolute × (11)
2. C pm (Indeks Kapabilitas Proses Taguchi)
C pm = ( ) (× ) (12)

## Failure  Failure  Mode  and  Effect
Analysis(FMEA) Menurut[10], bahwaFMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ) adalah suatu prosedur terstruktur untuk mengidentifikasi  dan  mencegah  sebanyak mungkin mode terstruktur untuk mengidentifikasi  dan  mencegah  sebanyak mungkin  mode  kegagalan  ( failure  mode ). FMEA  digunakan  untuk  mengidentifikasi sumber  sumber  dan  akar  penyebab  dari suatu  masalah  kualitas.  Suatu  mode kegagalan  adalah  apa  saja  yang  termasuk yang  termasuk  dalam  kecacatan  atau kegagalan  dalam  desain,  kondisi  diluar batas  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan,
atau  perubahan  dalam  produk  yang menyebabkan  terganggunya  fungsi  dari produk itu.
Menurut  [11],  bahwa  FMEA  yaitu dalam  bidang  desain  (FMEA  desain)  dan dalam  proses  (FMEA  proses).  FMEA desain  akan  membantu  menghilangkan kegagalan-kegagalan  yang  terkait  dengan desain,meliputi kegagalan karena kekuatan yang  tidak  tepat,  material  yang  tidak sesuai,  dan  lain-lain.  FMEA  proses  akan menghilangkan kegagalan yang disebabkan oleh perubahan-perubahan dalam variabel proses. Menurut [7], bahwa rating kejadian  atau occurate adalah rating yang berhubungan  dengan  estimasi  jumlah kegagalan kumulatif akibat suatu penyebab tertentu.  Rating  kejadian  ini  diestimasikan dengan  jumlah  kegagalan  kumulatif  yang muncul  pada  setiap  1000  komponen  atau Cummulative  Number  of  Failure (CNF)  / 1000.  (CNF)  /  1000  dapat  diestimasikan dari  sejarah  tingkat  kegagalan  proses manufaktur  dan  perakitan  pada  komponen yang  mirip  atau  yang  dapat  mewakili  jika estimasi  dari  kegagalan  pada  komponen yang dimaksud tidak dapat ditentukan.

## RiskPriorityNumber (RPN)
RPN  merupakan  perkalian  dari rating occurrence (O), severity (S)  dan detection (D),yang  ditunjukan  persamaan (13) adalah angka yang  digunakan sebagai panduan  untuk  mengetahui  masalah  yang paling  serius,  dengan    indikasi    angka yang  paling  tinggi  memerlukan  prioritas penanganan  serius.  RPN  dapat  dihitung dengan menggunakan Persamaan 13.
RPN=  S x O x D (13) Rating keparahan(severity) Rating  keparahan  adalah  rating yang berhubungan dengan tingkat keparahan dan  efek  yang  ditimbulkan  oleh kegagalan.  Sumber  kegagalan  produk dapat  diakibatkan  dari  berbagai  faktor seperti desain, pemilihan material, kekurangan  atau  kelemahan  material, pengerjaan  ulang, inspeksi, pengendalian
kualitas,  dan  lain  sebagainya.  Rating kejadian  ( occurrence) adalah  rating  yang berhubungan  dengan  estimasi  jumlah kegagalan kumulatif akibat suatu penyebab tertentu.Rating deteksi ( detection) memiliki ketergantungandengan  pengendalian  yang digunakan  saat  ini.  Satu  nilai  deteksi diberikan  pada  sistem  pengendalian  yang digunakan saat ini yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi kegagalan. Pada  metode  penelitian  ini  akan dijelaskan langkah-langkah yang dilakukan dalam  penelitian  ini  sehingga  penelitian berjalan terarah dan sistematis[12], ditunjukan  diagram  alir  penelitian  pada Gambar 3. a. Tahap Persiapan Pada tahap ini  dilakukan  indentifikasi masalah  yang  terjadi  di  PT.  XYZ berkaitan dengan peningkatan produktivitas dengan cara mengurangi cacat (defect) pada  produk Element . Pengamatan  terhadap  proses  produksi secara  langsung    danmelakukan  studi literature jurnal dan penelitian sebelumnya.
b. Tahap  Pengumpulan  dan  Pengolahan Data  Pada  tahap  ini  dilakukan pengumpulan  dan  pengolahan  data, berdasarkan  prosedur  dan  langkah- langkah  dalam  dalam  siklus  DMAIC ( Define,  Measure,  Analyze,  Improve,
dan Control ).
c. Tahap analisa dan interpretasi data Pada  bagian  ini  terdapat  tahap
Analyze,  Improve, dan Control.  P ada tahap Analyze akan  mendefinisikan sumber-sumber menganalisa penyebab  terjadinya  masalah  kualitas yang  merupakan  problem  utama  dari kurangnya indeks produktivitas d. Tahap kesimpulan dan saran. Tahap  kesimpulan  ini  digunakan untuk  menjawab  permasalahan  yang terjadi  pada  perusahaan  yang  diteliti berupa solusi peningkatan produktivitas dan saran untuk perbaikan kualitas produk.
Jaka Purnama dkk, Peningkatan Produktivitas Dengan Implementasi  ..…
Gambar 3. Flow Chart Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menurut [13] , pengukuran baseline kinerja  kualitas  pada  produk Element dibagi  menjadi  2  pengukuran,  yaitu pengukuran  data  atribut  dan  pengukuran data variable. Data  yang  digunakan  merupakan data  jumlah  produksi,  jumlah defect dan banyaknya Critiqal To Quality (CTQ) dari Department Quality Control.
Pengukuran  Baseline  Kinerja  Data Atribut
Menurut  [6] p engukuran baseline kinerja  untuk  data  atribut  dilakukan  untuk menghitung  DPMO  dan  nilai sigma  level pada  produk  yang  tidak memenuhi penilaian  kualitas.  Penilaian  kualitas  yang baik saat produk diproduksi tidak memiliki jenis cacat / defect yang dikhawatirkan oleh perusahaan. Perhitungan baseline dilakukan dengan  menghitung  jumlah  cacat  / defect data atribut yang ada pada produk Element Bending,  Bundling dan Element  Assembly SET. Jenis-jenis  cacat  pada  data  atribut ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Defect Pada Data Atribut pada Produk Element Bending
No Defect Type Produk Element
JENIS DEFECT DESKRIPSI 1 A02 Bending Crack Celah yang muncul pada logam las atau logam dasar 2 A03 Bending Incomplete Fusion Kondisi di manalogam lastidakmenyatu 3 A04 Bending Incomplete Penetrant Kondisi di manalogam lastidak menembus 4 A05 Bending Root Concavity Permukaan hasil pengelasan yang cekung 5 A06 Bending Root Undercut Alur yang terpotong pada ujung hasil pengelasan 6 A07 Bending Porosity Lubangyang terbentuk olehgas 7 A08 Bending Exces+sive Lekuk pengelasan tidak rapi 8 A09 Bending Tungsten Incomplete Partikeltungsten yang melekat pada hasil pengelasan 9 A10 Bundling Excessive Lekuk pengelasan tidak rapi 10 A11 Bundling Undercut Cekungan pada material hasil dari pengelasan 11 A12 Bundling Porosity Lubangyang terbentuk olehgas 12 A13 Assembly SET Crack Celah yang muncul pada logam las atau logam dasar 13 A14 Assembly SET Exceed Hasil welding kurang 14 A15 Assembly SET
Gap Celah pada protector terlalu lebar
Sumber : PT. XYZ
Tabel 3. Data Atribut Produk Element Bending Project Unit 2
No Sample Unit Joint DEFECT Type Total Defect (Joint) DPMO Yield Sigma Level
A02 A03 A04 A05 A06 A07 A08 A09
1 192 0 4 2 1 1 0 0 0 8 5208.33 99.48% 4.06 2 211 1 4 3 2 2 0 0 0 12 7109.00 99.29% 3.95 3 233 1 6 3 2 4 1 1 0 18 9656.65 99.03% 3.84 4 249 2 4 5 2 2 0 0 0 15 7530.12 99.25% 3.93 5 239 1 7 3 2 4 0 1 1
19 9937.24 99.01% 3.83
8 253 3 5 8 4 2 2 1 2 27 13339.92 98.67% 3.72 9 236 4 9 6 4 4 1 1 0 29 15360.17 98.46% 3.66 10 257 5 7 4 5 6 3 0 0 30 14591.44 98.54% 3.68 11 235 2 5 5 4 3 3 0 0 22 11702.13 98.83% 3.77 12 235 5 11 7 5 2 4 3 2 39 20744.68 97.93% 3.54 13 215 3 6 6 2 3 0 1 0 21 12209.30 98.78% 3.75 14 230 2 7 3 5 4 3 1 0 25 13586.96 98.64% 3.71 15 237 4 4 7 3 2 0 0 2 22 11603.38 98.84% 3.77 16 247 0 5 3 7 3 0 0 0 18 9109.31 99.09% 3.86 17 235 1 9 5 2 2 0 2 2 23 12234.04 98.78% 3.75 18 195 1 3 5 0 4 0 0 0 13 8333.33 99.17% 3.89 19 238 2 7 5 2 4 3 0 0 23 12079.83 98.79% 3.75 20 230 5 4 5 3 4 4 1 1 27 14673.91 98.53% 3.68 21 254 3 8 5 4 1 5 1 0 27 13287.40 98.67% 3.72 22 259 2 7 6 5 3 2 1 2 28 13513.51 98.65% 3.71 23 253 1 5 3 2 4 1 0 0 16 7905.14 99.21% 3.91 24 248 2 5 2 5 2 2 1 1 20 10080.65 98.99% 3.82 25 257 1 4 5 4 3 0 0 0 17 8268.48 99.17% 3.90 26 226 1 3 4 2 2 1 0 0 13 7190.27 99.28% 3.95 27 245 2 5 5 2 4 0 0 0 18 9183.67 99.08% 3.86 28 261 0 7 3 2 4 0 1 1 18 8620.69 99.14% 3.88 29 252 0 2 3 3 2 2 1 0 13 6448.41 99.36% 3.99 30 263 3 4 6 3 4 1 1 0 22 10456.27 98.95% 3.81 31 261 2 5 4 5 4 3 0 0 23 11015.33 98.90% 3.79 32 74 1 2 1 4 0 0 0 0 8 13513.51 98.65% 3.71 ∑ 7020 60 164 132 96 89 41 18 14 614 10933.05 98.91% 3.79 Sumber : PT. XYZ Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan data baseline kinerja Element  Bending hasil untuk  DPMO  sebesar  10.933,05  artinya produk  tersebut  memiliki  toleransi defect sebesar  10.933  unit  per  1.000.000  unit produk dalam waktu 4 minggu pengerjaan. Sehingga sigma  level yang  didapatkan sebesar 3,79.
Berdasarkan  Tabel  4  menunjukan, data baseline kinerja Element  Bundling , didapatkan  hasil  untuk  DPMO  sebesar 49.008,78,  yang  artinya  produk  tersebut memiliki toleransi defect sebesar 49.008,78atau  49.009  unit  per  1.000.000 unit  produk  dalam  waktu  4  minggu pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang didapatkan sebesar 3,15.
Berdasarkan  table  5  menunjukan, bahwa setelah menghitung baseline kinerja Element  Assembly ,  didapatkan  hasil  untuk DPMO  sebesar  22.040,20  artinya  produk tersebut  memiliki  toleransi defect sebesar 22.040  unit  per  1.000.000  unit  produk dalam  waktu  4  minggu  pengerjaan. Sehingga sigma  level yang  didapatkan sebesar 3,51.
Tabel 4. Data AtributProduk Element Bundling Project Unit 2
No Sample Unit BDL Total Welding Check DEFECT Type DEFECT Type DEFECT Type Yield Sigma Level A10 A12 A12 1 15 1200 95 97 31 223 61944.44 93.81% 3.04 2 16 1280 87 83 60 230 59895.83 94.01% 3.06 3 14 1120 51 38 27 116 34523.81 96.55% 3.32 4 14 1120 126 88 47 261 77678.57 92.23% 2.92 5 14 1120 114 84 43 241 71726.19 92.83% 2.96 6 18 1440 115 69 30 214 49537.04 95.05% 3.15 7 16 1280 121 41 48 210 54687.50 94.53% 3.10 8 15 1200 107 67 42 216 60000.00 94.00% 3.05 9 15 1200 97 61 24 182 50555.56 94.94% 3.14 10 18 1440 95 64 27 186 43055.56 95.69% 3.22 11 18 1440 82 63 20 165 38117.28 96.19% 3.27 12 15 1200 61 51
38 150 41574.07 95.84% 3.23 13 15 1200 82 38
15 135 37407.41 96.26% 3.28 14 16 1280 74
33
13 120 31163.19 96.88% 3.36 15 15 1200 62
32
11 105 29074.07 97.09% 3.39 ∑ 234 18720 1369 909 476 2752 49008.78 95.10% 3.15 Sumber : PT. XYZ
Tabel 5. Data Atribut Produk Element AssemblySET Project Unit 2
No Sample Unit BDL Total Welding Check DEFECT Type Total Defect (P) DPMO Yield Sigma Level
A13 A14 A15 1 14
2520 21 69 137
227 30026.46 97.00% 3.38 2 16 2880 34 39 100 173 20023.15 98.00% 3.55 3 17 3060 21 96 74 191 20806.10 97.92% 3.54 4 16 2880 29 62 77 168 19444.44 98.06% 3.57 5 15 2700 28 53 114
195 24074.07 97.59% 3.48 6 19 3420 25 63 124
212 20662.77 97.93% 3.54 7 20 3600 29 83 134
246 22777.78 97.72% 3.50 8 18 3240 27 63 118
208 21399.18 97.86% 3.53 9 18 3240 25 77 135
237 24382.72 97.56% 3.47 10 15 2700 22 85 103 210 25925.93 97.41% 3.44 11 18 3240 21 54 130 205 21090.53 97.89% 3.53 12 18 3240 27 64 135
226 23251.03 97.67% 3.49 13 20 3600 34 61 63 158 14629.63 98.54% 3.68 14 10 1800 24 51 54 129 23888.89 97.61% 3.48 ∑ 234 42120 367 920 1498 2785 22040.20 97.80% 3.51 Sumber:PT.XY

## Baseline Kualitas Data Variabel
Pada data variable, terdapat karakteristik-karakteristik  kualitas  output dari hasil sub-produk Element Bending dan Element Assembly SET yang telah
ditentukan  oleh  PT.  XYZ.  Adapun  jenis cacat/ defect berdasarkan jenis data variable,yang  ditunjukan  Tabel  6  antara lain:
Tabel 6. Defect Data Variabel Produk Element
No JENIS DEFECT DESKRIPSI 1 Ovality (Bending)
Tidak sesuai dengan range spesifikasi
2 Thicknees (Assembly
SET) Tidak sesuai dengan range spesifikasi 3 Adhesiveness (Assembly SET) Tidak sesuai dengan range spesifikasi Sumber : PT. XYZ Berikut merupakan hasil perhitungan baseline kinerja  kualitas tersebut :
a. Ovality
Pada proses ini karakteristik
kualitasnya adalah Ovality hasil dari proses bending .  Diketahui  diameter tube adalah 63,5  mm  dan  radius  bending  adalah  127 mm,  dan  82  mm.  Untuk  toleransi  radius bending  127  adalah  5,95%  dan  untuk radius bending 82 adalah 8%, adapun hasil perhitungan dengan menggunakan Persamaan 5, 6, 7, dan 10 sebagai berikut :
 Rata-rata sample :
× = ∑ × , × = , , = 2,26
 Range R  =  Absolute  (X 2 –  X 1 )      ,      R  = Absolute (1,24 – 3,28) = 2,03
 Standar  Deviasi  (s)  ,  untuk    n=2,  maka nilai d 2 =1,128
s = , s = , , , s = 1,80
 DPMO Diketahui: USL=5,95%, × = 2,90%. DPMO= P z ≥ ( ×)
×1000000 = P z ≥ ( , , ) , ×1000000
= P {z ≥ 2,05} ×1000000 = {1 − P(z ≤ 2,05)} ×1000000 = {1 − (0,5 + 0,4798)} ×1000000
= 20.200
 Sigma Level dihitung sebagai berikut : Sigma = NORMSINV ((1000000- DPMO)/1000000)+1,5 Sig = NORMSINV ((1000000- 20200,00)/1000000)+1,5 = 3,55
i.  Pada  kapabilitas  sigma  dan  DPMO
Ovality  radius  bending  127  didapatkan rata-rata  DPMO  untuk  sample  yang diambil  sebesar  4.988,00,  yang  artinya CTQ Ovality memiliki  toleransi defect sebesar  4.988  unit  per  1.000.000  unit produk dalam waktu 4 minggu
pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang didapatkan sebesar 4.48.
ii.  Pada  kapabilitas  sigma  dan  DPMO
Ovality  radius  bending  82  didapatkan rata-rata  DPMO  untuk  sample  yang diambil sebesar 26.524,00 artinya CTQ Ovality memiliki toleransi defect sebesar  26.524  unit  per  1.000.000  unit produk dalam waktu 4 minggu
pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang didapatkan sebesar 3,88.
b. Thickness
Pada  proses Thickness  d iketahui bahwa rekomendasi ketebalan untuk pengecatan  adalah  70  mikro  dengan  batas minimal 62 mikro. Hasil perhitungan untuk baseline  kinerja Thickness adalah  pada kapabilitas  sigma  dan  DPMO  Thickness didapatkan  rata-rata  DPMO  untuk  sample yang  diambil  sebesar  19.453,33  artinya CTQ Thickness memiliki  toleransi defect sebesar  19.453  unit  per  1.000.000  unit produk dalam waktu 4 minggu pengerjaan. Sehingga sigma  level yang  didapatkan sebesar 4,12.
c. Adhesiveness Pada proses Adhesiveness d iketahui bahwa rekomendasi daya kerekatan  pada  hasil  pengecatan  adalah 90%  dengan  batas  minimal  75%.  Hasil perhitungan untuk baseline kinerja Adhesiveness adalah  pada  kapabilitas sigma dan DPMO Adhesiveness
didapatkan  rata-rata  DPMO  untuk  sample yang  diambil  sebesar  95.226,67  artinya
CTQ Adhesiveness memiliki  toleransi defect sebesar  95.227  unit  per  1.000.000 unit  produk  dalam  waktu  4  minggu pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang didapatkan sebesar 3,15.

## Perbaikan Kualitas
Penghematan  biaya-biaya  yang dikeluarkan akibat dari tindakan perbaikan, penyusunan  prioritas  sangat  diperlukan.
Rekomendasi usulan dapat diimplementasikan  dan  direkomendasikan sebagai acuan standar kerja adalah sebagai berikut :
a. Melakukan test terhadap welder
dengan kondisi buruk, dengan kondisi,  melakukan welding untuk  40 butt  joint ,  dan  jumlah defect tidak boleh melebihi 10%.
b. Jika tidak lolos, welder akan di training ulang  di Welding  School, diganti ( job switching ) dengan welder dari  bagian welding  repair ,  atau dirumahkan untuk sementara, selanjutnya  kemudian  dilakukan  test ulang.
c. Jika  lolos,  selanjutnya  dilakukan ret- test kedua  dilakukan  dengan  20 butt joint , dengan umlah defect tidak boleh lebih dari 5%.
d. Sebaiknya  dibuatkan mock  up agar welder dapat  dengan  mudah  mengerti hasil welding yang baik hanya dengan bantuan visual (melihat).
e. Standar penerimaan Fitter dan Welder harus diperjelas dan diperketat.
f. Melakukan  penjadwalan  audit  secara berkala dan continue.
g. Pemilihan  penggunaan  mesin  dalam proses  perlakuan  material  sebaiknya dilakukan  uji  coba  ( trial )  beberapa kali  untuk  mendapatkan  hasil  yang baik.
h. Pemilihan bahan campuran cat sebaiknya  dilakukan  sesuai  dengan spesifikasi  cat  dan  material.  Perlu dilakukan trial setidaknya  beberapa tahap untuk melihat konsistensi bahan cat, mesin spray dan operator.

## SIMPULAN
Kesimpulan  berdasarkan  analisa data sebagai berikut :
1. Baseline Kinerja dan Kapabilitas Sigma Data  Atribut  Produk Element  Bending didapatkan  hasil  untuk  DPMO  sebesar 10.933,05  artinya  produk  tersebut memiliki toleransi defect sebesar
10.933  unit  per  1.000.000  unit  produk dalam  waktu  4  minggu  pengerjaan. Sehingga sigma  level yang  didapatkan sebesar  3,79    dan baseline kinerja Element  Bundling didapatkan  hasil untuk DPMO sebesar 49.008,78 artinya produk  tersebut  memiliki  toleransi defect sebesar 49.009 unit per
1.000.000  unit  produk  dalam  waktu  4 minggu  pengerjaan.  Sehingga sigma level yang didapatkan sebesar 3,15 serta baseline kinerja Element  Assembly didapatkan  hasil  untuk  DPMO  sebesar 22.040,20  artinya  produk  tersebut
memiliki toleransi defect sebesar
22.040  unit  per  1.000.000  unit  produk dalam  waktu  4  minggu  pengerjaan. Sehingga sigma  level yang  didapatkan sebesar 3,51. 2. Pada data variable, terdapat karakteristik-karakteristik kualitas output  dari  hasil  sub-produk Element Bending dan Element  Assembly  SET yang  telah  ditentukan  oleh  PT.  XYZ. Adapun jenis cacat / defect berdasarkan jenis data variable antara lain : Variabel Ovality adalah  mempunyaikapabilitas sigma  dan  DPMO  Ovality  radius bending 127 didapatkan rata-rata DPMO  untuk  sample  yang  diambil
sebesar  4.988,00  artinya  CTQ Ovality memiliki  toleransi defect sebesar  4.988 unit  per  1.000.000  unit  produk  dalam waktu  4  minggu  pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang  didapatkan  sebesar 4,48  dan Variabel  Thickness adalah mempunyaikapabilitas sigma dan DPMO  Thickness  didapatkan  rata-rata DPMO  untuk  sample  yang  diambil sebesar 19.453,33 artinya CTQ Thickness memiliki  toleransi defect
sebesar  19.453  unit  per  1.000.000  unit produk dalam waktu 4 minggu pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang didapatkan  sebesar  4,12  serta Variabel Adhesiveness adalah mempunyai kapabilitas sigma dan DPMO Adhesiveness didapatkan rata-rata DPMO  untuk  sample  yang  diambil sebesar 95.226,67 artinya CTQ Adhesiveness memiliki  toleransi defect
sebesar  95.227  unit  per  1.000.000  unit produk dalam waktu 4 minggu pengerjaan.  Sehingga sigma  level yang didapatkan sebesar 3,15.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Steingress,  F.M.,  Frost,  H.J.  and Walker,  D.  R.  , High  Pressure
Boilers,  3rd Edition , American Technical Publishers. 2003. [2]  Gasperz,V, Manajemen Produktivitas Total, Strategi Peningkatan Produktivitas Bisnis Global , Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.2000. [3]  Summant. D. J. Productivity Engineering and Management . United State of  America: McGraw-Hill Book Company.1984.
[4]  Kume,  H., Statistical  Methods  for
Quality  Improvement ,  Penerbit  PT.
Mediyatama  Sarana  Perkasa,  Edisi Pertama, Jakarta. 1989.
[5]  Gaspersz,  V. Metode  Analisis  Untuk Peningkatan  Kualitas .  Jakarta:  PT
Gramedia Pustaka Utama. 2003 .
[6]  Wiharja,  Susanto,  J.  P., Peningkatan Efisiensi  Pembakaran  Pada  Boiler Melalui  Penerapan  Produksi  Bersih,
Jurnal  Teknik  Lingkungan,  ISSN
1441-318X, Jakarta Juli, 2008. [7]  Pande,  P., The  Six  Sigma  Way  – Bagaimana GE Motorola, dan Perusahaan Terkenal Lainnya Mengasah  Kinerja  Mereka .  Andi Yogyakarta. 2002.
[8]  Pysdek,  T., The  Sigma  Handbook,
Edisi  Pertama,  Penerbit  Salemba Empat, Jakarta. 2002. [9]  Montgomery, D.C., Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. 1990. [10]  Gaspersz,  V., Pedoman  Implementasi
Program  Six  Sigma  Terintegrasi Dengan  ISO  :  2000,  MBNQA  dan HACCP ,  Gramedia  Pustaka  Utama, Jakarta. 2002. [11]Ahuja, I.P.S., Khamba, J.S.,”An evaluation  of  TPM  initiatives  in Indian industry for enhanced manufacturing performance”. International  Journal  of  Quality  & Reliability  Management ,  25(2),  147-
72. 2008.
[12]Sharma,R.K.,  Kumar,  P.,  and  Kumar, D.,”Manufacturing excellence through TPM  implementation:  a  practical analysis” , Industrial Management and
Data System, vol. 106, no. 2, pp. 256-
280.2006.
[13] Shafera,S.M.,  Moellerb,  S.B.,  “The effects  of  Six  Sigma  on  corporate performance: An empirical investigation ”, Journal  of  Operations Management 30,  pp.  521–532,  2012.