Jurnal Media Teknik & Sistem Industri Vol. 6 (no. 2) (2022) hal. 107 – 115 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561
p-issn: 2581-0529 DOI 10.35194/jmtsi.v6i2.1884
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri    is  published  by  Industrial  Engineering  of    Universitas Suryakancana

## Penerapan Statistical Process Control (SPC) dan Fault Tree Analysis (FTA) dalam Pengendalian Kualitas Plywood untuk Mengurangi Defect pada Pabrik Kayu

## di Purbalingga
Surya Harum Chandrasari 1 , Yudi Syahrullah 2*
1,2 Teknik Industri Universitas Jenderal Soedirman Jl. Mayor Jenderal Sungkono KM 5 Purbalingga, Jawa Tengah 53371
1 surya.chandrasari@mhs.unsoed.ac.id
2* yudi.syahrullah@unsoed.ac.id
Implementation of Statistical Process Control (SPC) and

## Fault Tree Analysis (FTA) in Quality Control of
Plywood to Reduce Defects at Plywood Manufacturer

## in Purbalingga
Dikirimkan: 12, 2021.  Diterima: 08, 2022.  Dipublikasikan: 09, 2022.
Abstract— The plywood manufacturing  company (X) has 15 factories spread throughout Indonesia, one of which  is  Purbalingga.  This  company  produces  plywood  with  various  glue  types,  thickness,  and  wood  type variations.  Based  on  the  company's  actual  conditions,  the  number  of  product  exports  from  January  to  July 2021 has increased by around 20%. Meanwhile, the company's historical data in the last 12 months shows that the percentage of product defects is approximately 15% or as much as 9429.8 m3 of the total production of 60835  m3.  The  percentage  of  defects  is  still  above  the  maximum  defect  expected  by  the  company, which  is 11.5%. The rate of defects that do not meet the target results in several things, including increasing inspection costs, reducing quality standards from those set, increasing product and process design costs, and increasing production  costs.  Therefore,  this  research  was  conducted  to  analyze  the  dominant  defect  and  design improvement proposals using the Statistical Process Control (SPC) and Fault Tree Analysis (FTA) methods. This study found that the dominant defect became the focus for improvement was Shortcore Less Width, with a defect percentage of 25.95%. Then on the control chart, it is found that a proportion of data is out of control. So it can be concluded that controlling the quality of plywood has not been well maintained, and it is necessary to make suggestions for improvement.
Keywords — Quality control; plywood; defect; Statistical Process Control; Fault Tree Analysis
Abstrak— Perusahaan manufaktur olahan kayu lapis X memiliki 15 pabrik yang tersebar di seluruh Indonesia, salah satunya di Purbalingga. perusahaan ini memproduksi kayu lapis ( plywood ) dengan berbagai variasi dari segi glue type, thickness, dan wood type . Berdasarkan kondisi aktual perusahaan, jumlah ekspor produk pada bulan Januari hingga Juli 2021 mengalami peningkatan sekitar 20%. Sementara itu, data historis perusahaan dalam 12 bulan terakhir menunjukkan bahwa persentase defect produk sekitar 15% atau sebanyak 9429.8 m3 dari total produksi sebesar 60835 m3.  Persentase defect tersebut masih  di atas  batas maksimum defect yang diharapkan  perusahaan,  yaitu  sebesar  11,5%.  Persentase defect yang  tidak  memenuhi  target  tersebut mengakibatkan beberapa hal, di antaranya menambah biaya inspeksi, mengurangi standar kualitas dari yang
telah ditetapkan, menambah biaya desain produk dan proses, serta menambah biaya produksi. Oleh sebab itu, penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  menganalisis defect dominan  dan  merancang  usulan  perbaikan menggunakan metode Statistical Process Control (SPC) dan Fault Tree Analysis (FTA). Hasil penelitian ini menemukan bahwa defect dominan yang menjadi fokus untuk perbaikan yaitu Shortcore Kurang Lebar dengan persentase defect 25,95%. Kemudian pada peta kendali ditemukan adanya data proporsi yang out of control . Sehingga dapat disimpulkan bahwa proses pengendalian kualitas plywood belum terkontrol dengan baik dan d perlu dibuat usulan perbaikan.
Kata kunci — Defect ; Fault Tree Analysis ; Kayu lapis; pengendalian kualitas; Statistical Process Control

## I. P ENDAHULUAN
Industri  kayu  lapis  ( plywood )  dimulai  sejak pemerintah  mengeluarkan  kebijakan  terhadap setiap pemilik Hak Penguasaan Hutan (HPH) untuk mendirikan  industri  pengolahan  kayu,  kemudian disusul dengan  larangan ekspor kayu gelondongan serta  peningkatan  pajak  ekspor  kayu  gergajian sesuai  SK  Menteri  Keuangan  No.1134/KMK/013 tanggal  1  Oktober  1989.  Berdasarkan  data  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2016-2018,  terjadi peningkatan  jumlah  produksi  kayu  lapis  di Indonesia [1]. Oleh karena itu, industri pengolahan kayu  lapis  di  Indonesia  terus  tumbuh  dan berkembang. Perusahaan  manufaktur  olahan  kayu lapis  X  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang bergerak di industri olahan kayu lapis di Indonesia. Perusahaan  manufaktur  olahan  kayu  lapis  X memiliki  15  pabrik  yang  tersebar  di  seluruh Indonesia, salah satunya di Purbalingga. Perusahaan  manufaktur  X  Unit  Purbalingga memproduksi  kayu  lapis  ( plywood )  dengan berbagai  variasi dari segi glue type, thickness, dan wood type [2].
Berdasarkan hasil observasi awal di Perusahaan  manufaktur  X,  jumlah  ekspor  produk pada  bulan  Januari  hingga  Juli  2021  mengalami peningkatan sekitar 20%. Sejumlah 90% dari hasil produksi plywood dari  perusahaan  ini  diekspor  ke luar  negeri.  Perusahaan  menetapkan  persentase minimal  produk defect yang  ditargetkan  sebesar 14%. Namun berdasarkan data historis perusahaan dalam  12  bulan  terakhir,  diperoleh  bahwa persentase defect produk  masih  belum  memenuhi target yang ditetapkan perusahaan dan dideskripsikan pada Tabel I.
T ABEL I PERSENTASE DEFECT PRODUK PLYWOOD Bulan Persentase Defect (%) Standar Perusahaan (%) Agustus 19.27 11,5 September 19.20 11,5 Oktober 16.67 11,5 November 15.25 11,5 Desember 15.7 11,5 Januari 15.82 11,5 Februari 15.46 11,5
Peningkatan jumlah defect dapat menurunkan kepuasan  pelanggan  terhadap  produk  yang dihasilkan perusahaan.  Oleh  sebab  itu, perusahaan
harus memiliki strategi pengendalian kualitas yang tepat  untuk  menjaga  agar  produk  yang  dihasilkan sesuai  dengan  standar  kualitas  yang  berlaku. Standar kualitas yang berlaku meliputi bahan baku, proses  produksi,  serta  produk  jadi  ( finished  good ) [3]. Beberapa  penelitian  mengenai  pengendalian kualitas  di  industri  manufaktur  pernah  dilakukan sebelumnya.  Cucu  Cahyadi  dkk.  pada  tahun  2020 dengan  meneliti  permasalahan  pada  proses repacking pestisida.  Hasilnya,  ditemukan  3  jenis defect produk  dan  dibuat  usulan  perbaikan  yang diharapkan  dapat  mengurangi  ketiga  jenis defect tersebut.  Usulan  perbaikan  yang  disarankan  yaitu dengan melakukan pemeliharaan rutin pada mesin, melakukan  pengawasan  saat  proses  produksi berlangsung  serta  menetapkan  prosedur  kerja  atau Standar  Operating  Procedure (SOP)  di  area repacking [4]. Evan Mandala Putra dkk pada 2020 meneliti tentang Defect Sheet Area Corrugator 301 dan hasilnya ditemukan 6 jenis defect dengan defect dominan  yaitu  permukaan  tidak  rata.  Usulan perbaikan yang direkomendasikan adalah perusahaan  agar  memprioritaskan  dan  fokus  pada jenis defect dengan ranking RPN tertinggi [5].
Menurut  Heizer  dan  Render, Statistical Process  Control (SPC)  merupakan  sebuah  proses yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melakukan pengukuran,  mengawasi  standar,  serta  mengambil tindakan  perbaikan  ketika  proses  produksi  suatu produk  atau  jasa  sedang  berjalan  [6].  Heizer  dan Render  juga  menyebutkan  bahwa  pada Statistical Process Control (SPC) memiliki 7 alat bantu utama yang  disebut Seven  Tools terdiri  dari checksheet , histogram,  diagram  pencar,  diagram pareto , stratifikasi, diagram sebab-akibat, dan peta kendali [7]. Metode SPC digunakan didalam penelitian ini untuk mengidentifikasi defect dominan serta untuk menganalisis  penyebab  dari defect dominan tersebut. Selain  menggunakan  SPC,  analisis penyebab defect dapat  menggunakan Fault  Tree Analysis (FTA). Fault  Tree  Analysis (FTA) merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  dengan tujuan untuk mengidentifikasi risiko yang berpengaruh  pada  terjadinya  suatu  kegagalan  [8]. Metode  ini  menggunakan  pendekatan top-down , yang  artinya  bahwa  kegagalan  dari  kejadian dianalisis  dari  puncak  ( top  event )  kemudian dianalisis  lebih  rinci  lagi  sampai  pada  kegagalan dasar  ( root  cause ).  Sehingga,  metode  FTA  ini
dipilih untuk mengidentifikasi akar penyebab suatu masalah dengan tujuan dapat mempermudah dalam perancangan usulan perbaikan. Simbol-simbol yang digunakan  pada Fault  Tree  Analysis (FTA) dijelaskan pada Gambar 1 [9].
Gambar 1. Simbol-simbol FTA
Beberapa penelitian terdahulu terkait pengendalian kualitas dengan menggunakan metode Statistical  Process  Control (SPC)  telah dilakukan [10][11][12]. Trenggonowati (2018) dan Solihudin  (2017)  menggunakan  SPC  dan  metode 5W+1H  untuk  memperoleh  usulan  perbaikan [10][11].  Hidayat  (2019)  menggunakan fishbone diagram untuk  mengetahui  faktor  penyebab  cacat dan memberikan usulan perbaikan [12]. Penggunaan metode FTA dipilih untuk menganalisis lebih rinci sehingga dapat memberikan usulan perbaikan yang lebih menyeluruh melalui identifikasi berbagai penyebab. Sehingga  berdasarkan  kajian  Pustaka  yang  telah dilakukan, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis defect dominan  dan  penyebabnya menggunakan  metode Statistical  Process  Control (SPC)  dan Fault  Tree  Analysis (FTA),  dan membuat  usulan  perbaikan  untuk  mengurangi defect produk plywood. Pengendalian  kualitas merupakan  sebuah  aktivitas  keteknikan  dan manajemen,  di  mana  dari  aktivitas  tersebut karakteristik dari kualitas produk dapat diukur serta dapat dibandingkan dengan spesifikasi produk yang telah ditetapkan [13].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan melakukan observasi  langsung  pada  perusahaan.  Topik permasalahan yang dibahas pada penelitian ini yaitu mengenai  pengendalian  kualitas  ( quality  control ) produk plywood yang  diproduksi  Perusahaan manufaktur  X  Unit  Purbalingga.  Perusahaan manufaktur  X  hanya  memproduksi  satu  jenis produk yaitu plywood general yang dipilih menjadi objek dalam penelitian ini. Jenis sumber data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer
dan  data  sekunder.  Data  primer  ini  dapat  berupa hasil  wawancara  dengan  para  pekerja  secara individu  maupun  kelompok,  serta  hasil  observasi terhadap  suatu  proses.  Observasi  dan  teknik wawancara  dapat  digunakan  untuk  memperoleh sumber  permasalahan defect [14].  Data  sekunder merupakan  data  yang  sudah  ada  pada  perusahaan. Data  sekunder  ini  yaitu  data defect dan  produksi yang bersumber dari data historis perusahaan.
Penelitian ini diawali dengan tahap studi literatur yang  bersumber  dari  jurnal,  skripsi  maupun  tesis dengan  tujuan  untuk  mengetahui  berbagai  macam permasalahan yang dapat terjadi pada topik Quality Control. Selanjutnya, dilakukan observasi
(pengamatan)  secara  langsung  di  pabrik  dan melakukan diskusi dengan pihak perusahaan untuk membahas  permasalahan  yang  ada  dan  mungkin untuk  diselesaikan.  Setelah  masalah  dirumuskan dan  dibuat  tujuan  penelitian,  dilakukan  tahap pengumpulan  data.  Tahap  selanjutnya  adalah pengolahan data. Pada tahap ini, data diolah dengan menggunakan  metode Statistical  Process  Control
(SPC) untuk menganalisis data defect dan penyebab terjadinya defect .  Setelah  data  diolah,  tahap selanjutnya  yaitu  analisis  dan  pembahasan  untuk selanjutnya dibuat usulan perbaikan untuk mengatasi  permasalahan  yang  ada.  Tahap  terakhir dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  usulan perbaikan  berdasarkan  hasil  analisis  pada  tahap sebelumnya  denggan  menggunakan Fault  Tree Analysis (FTA).

## III. HA SIL P ENELITIAN
Setelah dilakukan pengumpulan data, selanjutnya dilakukan pengolahan data menggunakan  metode Statistical  Process  Control (SPC)  dengan  alat  bantu Quality  Control  7  Tools yang  mengacu  pada  teori  Heizer  dan  Render .  7 Tools yang  digunakan  di  antaranya  adalah  lembar pemeriksaan (checksheet), diagram  sebab-akibat ( cause-effect  diagram/fishbone  diagram ),  diagram pareto , histogram, dan peta kendali.

## A. Checksheet
Lembar  pemeriksaan  ( checksheet )  merupakan alat  pencatat  dari  hasil  pengumpulan  data  yang disajikan  dalam  bentuk  data  informatif.  Berikut pada  Tabel  II  merupakan checksheet data defect plywood Perusahaan manufaktur X dalam 12 bulan terakhir.  Berdasarkan  Tabel  II,  dapat  diketahui jumlah  produksi plywood dalam  12  bulan  terakhir sebanyak 60.835 m 3 dengan jumlah defect sebanyak 9.429,8 m 3 atau sebesar 16,5% dari total produksi. Di  mana  nilai defect tersebut  masih  di  atas  batas yang ditetapkan perusahaan. Data pada checksheet
di  atas  selanjutnya  digunakan  untuk  pengolahan data dengan 4 tools lainnya.
T ABEL II C HECKSHEET DATA DEFECT PLYWOOD Bulan Detail Defect (m 3 )
Total Defect (m 3 ) Presentase Defect (%) Total Produksi (m 3 ) Shortcore Kurang Panjang Shortcore Kurang Lebar Delaminasi Faceback Delaminasi Core Gelembung Core Agustus 184.8 261.3 206.2 162.3 86.3 900.9 19.27 6441 September 143.9 182.1 151.6 106.6 83.8 668.0 19.20 3529 Oktober 161.6 202.5 123.0 101.7 68.8 657.6 16.67 4049 November 179.1 146.6 117.4 122.7 63.0 628.8 15.25 4179 Desember 174.7 154.9 109.4 125.3 71.0 635.3 15.7 4049 Januari 182.3 191.0 137.8 142.2 93.8 747.1 15.82 4914 Februari 172.7 211.7 114.5 133.8 66.3 699.0 15.46 4770 Maret 155.6 213.0 143.4 150.1 96.7 758.8 14.23 5512 April 222.2 253.3 165.8 237.1 129.1 1007.5 17.23 6036 Mei 167.5 172.4 139.5 207.2 66.8 753.4 15.89 4906 Juni 235.5 222.2 184.1 227.2 140.6 1009.6 17.11 6230 Juli 216.6 236.0 179.5 234.3 97.4 963.8 16.61 6220 Total 2196.5 2447.0 1772.2 1950.5 1063.6 9429.8 198.4 60835.0 Rata-rata 183.0 203.9 147.7 162.5 88.6 785.8 16.5 5069.6 B. Histogram Histogram merupakan
diagram yang merepresentasikan  jumlah  data  tertentu  yang dikelompokkan  kedalam  kelas  dan  interval. Gambar  2  merupakan  histogram  yang  dibuat dengan menggunakan data pada Tabel II.

## Gambar 2. Histogram data defect
Dari histogram pada Gambar 2, dapat diketahui bahwa defect tertinggi  terdapat  pada defect nomor 2, yaitu jenis defect Shortcore Kurang Lebar dengan total  2.447  m3.  Kemudian  urutan defect di bawahnya yaitu Shortcore Kurang Panjang dengan total 2.196,5 m3, Delaminasi Faceback dengan total 1.950,5 m3, Delaminasi Core dengan total 1.772,2 m3, dan Gelembung Core dengan total 1.063,6 m3. Sehingga,  bisa  dikatakan defect dominan  yang terjadi yaitu defect Shortcore Kurang Lebar.

## C. Diagram Pareto
Diagram pareto dibuat  dengan  tujuan  untuk menemukan  permasalahan  yang  paling  dominan yang  harus  diprioritaskan  untuk  ditangani  [6]. Prinsip  diagram pareto ini  penting  karena  dapat mengidentifikasi  kontribusi  terbesar  dari  variasi proses yang mengakibatkan cacat [15]. Pembuatan diagram pareto ini menggunakan data yang terdapat pada Tabel III.
T ABEL III
PERHITUNGAN DIAGRAM PARETO
Defect Total Defect (m 3 ) Kum. Defect (m 3 ) Pres. (%) Kumulatif Presentase (%) Shortcore kurang lebar 2447.0 4643.5 25.95 25.95 Shortcore kurang panjang 2196.5 2196.5 23.29 49.24 Delaminasi faceback 1950.5 8366.2 20.68 69.92 Delamina si core 1772.2 6415.7 18.79 88.71 Gelembung core 1063.6 9429.8 11.28 100.00 Total 9429.8 100.00
Langkah  pembuatan  diagram pareto yaitu mengurutkan  jenis defect ,  menghitung  persentase dan  akumulatif  persentase  dari  masing-masing defect , kemudian dibuat diagram pareto menggunakan software  Minitab .  Aplikasi Minitab digunakan  untuk  memperoleh  grafik pareto yang disajikan pada Gambar 3.
Berdasarkan  diagram pareto pada  Gambar  3, jenis defect  shortcore kurang  lebar  memiliki 0,0 1000,0 2000,0 3000,0 1 2 3 4 5 2196,5 2447,0 1772,2 1950,5 1063,6 Data Defect
persentase 25,9%, shortcore kurang panjang 23,3%, delaminasi faceback 20,7%,  delaminasi core 18,8%,  dan  gelembung core 11,3%.  Diagram pareto memiliki prinsip yang dikenal dengan aturan 80/20  yang  diadaptasi  oleh  Joseph  Juran.  Aturan 80/20 berarti dari 80% masalah atau ketidaksesuaian  disebabkan  oleh  20%  penyebab ( cause ). Sehingga,  dari  Gambar  3  diperoleh  satu jenis defect dengan  persentase  tertinggi  untuk diperbaiki yaitu defect shortcore kurang lebar.
Gambar 3. Diagram pareto defect

## D. Peta Kendali
Peta  kendali  berfungsi  untuk  mengetahui apakah  jumlah defect yang  terjadi  masih  dalam batas  kendali  atau  tidak.  Peta  kendali  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  peta  kendali atribut  P.  Peta  kendali  atribut  digunakan  dengan alasan  data  yang  digunakan  adalah  data  atribut dengan dua kemungkinan yaitu OK atau reject [6].
Sedangkan  jenis  peta  kendali  atribut  yang digunakan yaitu peta-P, di mana peta tersebut dapat mengukur  jumlah  cacat  atau  kegagalan  ( defect ) pada  suatu  produksi  [6].  Untuk  membuat  peta kendali, dibutuhkan data proporsi defect (p), Center Line (CL), Upper Control Limit (UCL), dan Lower Control Limit (LCL). Hasil perhitungan tertera pada Tabel IV.
T ABEL IV P ERHITUNGAN P ETA K ENDALI Bulan Defect
Shortcore
Kurang Lebar (m 3 ) Total Produksi (m 3 ) Proporsi LCL CL UCL Agustus 261.3 6441 0.041 0.033 0.040 0.048 September 182.1 3529 0.052 0.031 0.040 0.051 Oktober 202.5 4049 0.050 0.031 0.040 0.050 November 146.6 4179 0.035 0.032 0.040 0.050 Desember 154.9 4049 0.038 0.031 0.040 0.050 Januari 191.0 4914 0.039 0.032 0.040 0.049 Februari 211.7 4770 0.044 0.032 0.040 0.049 Maret 213.0 5512 0.039 0.033 0.040 0.049 April 253.3 6036 0.042 0.033 0.040 0.048 Mei 172.4 4906 0.035 0.032 0.040 0.049 Juni 222.2 6230 0.036 0.033 0.040 0.048 Juli 236.0 6220 0.038 0.033 0.040 0.048 TOTAL 2447.0 60835.0 0.041
Menurut  Ishikawa  (1982),  untuk  menyusun  peta kendali perlu dilakukan beberapa tahap di antaranya menghitung  proporsi, Center  Line (CL), Lower Control  Limit (LCL),  dan Upper  Control  Limit (UCL)  sebagaimana  dijabarkan  sebagai  berikut [16].
Contoh Perhitungan:
Data bulan Agustus
 Proporsi Defect
p = 𝑛𝑝 𝑛 (1)
= 261,3
6441 = 0,052
Keterangan: np : jumlah produk defect pada bulan ke-i n : total produksi di bulan i
 Center Line (CL)
𝑝̅ = ∑ 𝑛𝑝 ∑ 𝑛
= 2447 60835
(2)
= 0,040 Keterangan:
∑ 𝑛𝑝 : jumlah total produk defect ∑ 𝑛 : jumlah total produksi
 Lower Control Limit (LCL)
LCL = p̅ − 3√ p̅(1 − p̅) 𝑛 = 0,052 − 3√ 0,052(1 − 0,052)
6441
= 0,033
Keterangan:
p̅ : center line n : total produksi di bulan i
 Upper Control Limit (UCL) UCL = p̅ + 3√ p̅(1 − p̅) 𝑛 = 0,052 + 3√ 0,052(1 − 0,052)
6441
= 0,048
Keterangan:
p̅ : center line
n : total produksi di bulan i
Dengan menggunakan data pada Tabel IV, peta  kendali  atribut  dari defect  shortcore kurang lebar  diinterpretasikan  dengan menggunakan software Minitab.  Hasil  peta  kendali  atribut  P ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Peta kendali-P
Grafik peta kendali  tersusun atas 3 jenis garis yaitu  Batas  Kontrol  Atas  ( Upper  Control  Limit ), Batas  Kontrol  Bawah  ( Lower  Control  Limit ),  dan Nilai  Tengah  ( Center  Line ).  Dari  ketiga  garis tersebut dapat diketahui apakah suatu proses masih dalam batas kendali. Jika terdapat nilai diluar Upper Control  Limit atau Lower  Control  Limit ,  dapat dikatakan  bahwa  proses  tersebut  tidak  terkontrol [6].
Dari  peta  kendali  pada  Gambar  4,  terlihat bahwa  masih  ada  data  proporsi  di  luar Upper Control Limit (UCL) yaitu data pada bukan ke 2 dan
3. Pada bulan kedua melewati batas Upper Control
Limit (UCL)  dengan  nilai  proporsi  sebesar  0,052 dan  bulan  ketiga  dengan  proporsi  sebesar  0,050. Dengan  adanya  data  proporsi  yang  diluar  batas kendali,  dapat  dikatakan  bahwa  pengendalian kualitas  untuk  proses  produksi  belum  terkendali [17].  sehingga  perlu  dilakukan  identifikasi  lebih spesifik untuk mengetahui penyebab produk defect di Perusahaan manufaktur X menggunakan diagram sebab-akibat.

## E. Diagram Sebab-Akibat
Diagram  sebab-akibat  ini  menggambarkan faktor-faktor  utama  yang  mempengaruhi  kualitas produk plywood dan  sebagai  penyumbang  akibat dari  adanya defect .  Diagram  sebab-akibat  dapat mengidentifikasi  berbagai  sebab  yang  berpotensi dari  suatu  masalah,  kemudian  menganalisis masalah  tersebut  melalui  kegiatan brainstorming [18].  Berdasarkan  diagram pareto , defect jenis shortcore kurang  lebar  memiliki  persentase defect tertinggi  di  antara  4 defect lainnya,  sehingga  pada penelitian  ini  berfokus  pada defect tersebut  untuk dianalisis.  Gambar  5  menunjukkan  hasil  diagram sebab-akibat dari defect shortcore kurang lebar.

## SHORTCORE
KURANG LEBAR Kinerja Mesin Belum Optimal Pekerja Kurang Terampil Ukuran Veneer Core Tidak Sesuai Standar Proses Penyayatan Pada Cool Press Tidak Dilakukan Waktu Setting Press Bervariasi
Gambar 5. Diagram Sebab-akibat defect shortcore kurang lebar
Dari  Gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa defect shortcore kurang  lebar  memiliki  penyebab  yang bersumber dari 4 faktor yaitu faktor manusia ( man ), bahan  baku  ( material ),  mesin  ( machine ),  dan metode  ( method ).  Diagram  sebab  akibat  ini  akan dikembangkan  lagi  dengan  metode Fault  Tree Analysis (FTA) yang akan menganalisis lebih jauh lagi  mengenai  akar  penyebab  dari  keempat  faktor tersebut.
Metode Fault  Tree  Analysis (FTA)  ini merupakan metode untuk mengidentifikasi penyebab masalah dengan pendekatan kejadian dari puncak  ( top  event )  hingga  ke  kejadian  dasar  ( root cause )  [8].  Gambar  6  merupakan  hasil  diagram Fault Tree Analysis (FTA).
Diagram  FTA dibuat dengan  langkah-langkah sebagai berikut [10].
1. Identifikasi Top Level Event Tahap
ini dilakukan dengan mengidentifikasi  jenis  kegagalan  yang  terjadi ( undesired  event )  ,  di  mana  kegagalan  yang
(3)
(4)
ditemukan  yaitu  adanya defect Shortcore Kurang Lebar.
2. Membuat Diagram Fault Tree
Diagram  ini  dibuat  dengan  tujuan  untuk merepresentasikan  bagaimana Top Event dapat muncul. Diagram tersebut tersaji pada Gambar 6.
Gambar 6.  Diagram fault tree defect shortcore kurang lebar

## IV. P EMBAHASAN
A. Analisis Statistical Process Control (SPC)
1) Checksheet : Berdasarkan Tabel II mengenai checksheet data defect plywood , dapat diperoleh  informasi  bahwa  dari  total  produksi sebanyak  60.835  m 3 ditemukan defect yang bersumber dari 5 jenis defect sebanyak 9.429,8 m 3 ,  dengan  persentase  kecacatan  16,5%.
Persentase defect yang ada masih melebihi batas minimal yang diharapkan perusahaan yaitu 14% total defect.
2) Histogram: Berdasarkan grafik histogram pada  Gambar  2,  diketahui  bahwa  jenis defect yang  paling  dominan  di  antara  keempat defect lainnya  yaitu Shortcore Kurang  Lebar  dengan total defect sebanyak 2.447 m 3 .
3) Diagram  Pareto: Berdasarkan  diagram pareto pada Gambar 3, diketahui bahwa urutan defect dengan  persentase  tertinggi  yaitu defect shortcore kurang lebar sebesar 25,9%, shortcore kurang  panjang  sebesar  23,3%,  delaminasi faceback sebesar  20,7%,  delaminasi core sebesar  18,8%,  dan  gelembung core sebesar 11,3%.  Oleh  sebab  itu,  jenis defect  shortcore
kurang  lebar  dipilih  untuk  menjadi  fokus perbaikan dalam penelitian ini.
4) Peta  Kendali: Berdasarkan  grafik  peta kendali-p  pada  Gambar  4,  dapat  diketahui bahwa  proses  kontrol  yang  berjalan  di Perusahaan  manufaktur  X  belum  terkontrol karena terdapat data diluar Upper Control Limit (UCL) yaitu pada bulan September dan Oktober 2020.  Nilai  proporsi defect pada  bulan September  sebesar  0,052  dan  pada  bulan Oktober  0,05,  di  mana  keduanya  melebihi Center Line (CL) sebesar 0,04.
5) Diagram Sebab-Akibat: Berdasarkan diagram sebab akibat pada Gambar 5, diketahui bahwa  masalah defect  shortcore kurang  lebar memiliki  penyebab  yang  bersumber  dari  4 faktor, yaitu faktor manusia ( man ), bahan baku ( material ),  mesin  ( machine ),  dan  metode ( method ).  Penyebab  dari  faktor  manusia  yaitu pekerja kurang terampil, faktor bahan baku yaitu ukuran veneer core tidak sesuai standar, faktor mesin  yaitu  kinerja  mesin  belum  optimal,  dan faktor metode yaitu proses penyayatan
terkadang  tidak  dilakukan  serta  waktu setting mesin press yang berbeda-beda.

## B. Analisis Fault Tree Analysis (FTA)
Tabel  V  merupakan  tabel  analisis  dari  hasil diagram Fault Tree sebelumnya.
T ABEL V A NALISIS FAULT TREE ANALYSIS (FTA) No Top Event Root Cause Detail Masalah Usulan Perbaikan 1. Man Gaji kecil, tekanan dari atasan, beban kerja besar. Pekerja banyak memutuskan resign dengan alasan gaji yang mereka dapatkan kecil, adanya tekanan dari para atasan, serta beban kerja yang dirasakan pekerja cukup besar. Perusahaan sebaiknya berupaya untuk menjaga hubungan baik dengan seluruh pekerja, menentukan gaji sesuai dengan beban kerja, serta memperhatikan kesejahteraan pekerja. Kurangnya  pelatihan Pelatihan bagi pekerja hanya dilakukan sebulan sekali saja, di mana pelatihan yang dilakukan hanya mengenai teori. Perusahaan sebaiknya memberikan pelatihan lebih sering dan mendatangkan pihak luar sebagai trainer. 2. Material Terdapat sampah potongan kayu Terdapat sampah potongan kayu pada mesin clipper yang menyebabkan kinerja mesin terganggu. Kebersihan mesin sebaiknya lebih dijaga lagi dengan menjadwalkan pembersihan mesin secara berkala. Pengecekan mesin hanya dilakukan seminggu sekali Proses pengecekan mesin rotary spindles hanya dilakukan seminggu sekali. Di mana settingan feed screw pada mesin tersebut rawan untuk bermasalah. Sebaiknya pada SOP ditambah prosedur pengecekan mesin dilakukan setiap hari oleh setiap shift. 3. Machine Proses pengajuan pembelian sparepart ke pusat cukup lama Adanya sistem desentralisasi yang mengharuskan Perusahaan Manufaktur X Unit Purbalingga harus mengajukan ke pusat terlebih dahulu untuk pembelian part mesin. Perusahaan sebaiknya mengajukan pembelian sparepart jauh-jauh hari untuk menghindari keterlambatan datangnya sparepart mesin. Usulan lainnya yaitu perusahaan dapat mencari toko/bengkel sparepart untuk membeli secara mandiri. Kebersihan mesin kurang terjaga Kondisi mesin kurang terjaga kebersihannya, di mana terdapat sampah kayu sisa proses produksi. Sebaiknya dibuat penjadwalan rutin terkait pembersihan mesin. 4. Method Pekerja tidak mematuhi SOP Para pekerja sering tidak disiplin terhadap SOP yang dibuat perusahaan, diketahui hal ini karena pekerja malas untuk mengikuti aturan SOP. Perusahaan sebaiknya memberikan punishment terhadap pekerja yang tidak mematuhi SOP serta memberikan reward untuk karyawan terbaik. Kayu tidak dipisahkan berdasarkan jenisnya Terdapat 20 jenis kayu yang digunakan sebagai bahan baku, namun ketika masuk ke proses produksi kayu-kayu tersebut tidak dipisahkan sesuai jenisnya. Padahal setiap kayu mempunyai sifat dan karakteristik yang berbeda-beda. Perusahaan sebaiknya mengubah sistem dalam produksinya dengan mengelompokkan kayu sesuai jenisnya. Pengelompokkan dapat dilakukan dengan membuat kebijakan untuk supplier kayu agar menyetorkan kayu yang sudah dikelompokkan berdasarkan jenisnya.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis data  dengan  menggunakan  metode Statistical Process  Control (SPC),  diketahui defect paling dominan  yaitu Shortcore Kurang  Lebar  dengan persentase  sebesar  25,9%. Defect jenis  ini disebabkan oleh faktor man, material, machine , dan method (4M) . Analisis  penyebab defect Shortore Kurang Lebar dengan  metode Fault Tree Analysis (FTA)  juga  mempertimbangkan  faktor  4M . Dari faktor man disebabkan  oleh  gaji  pekerja,  tekanan dari  atasan,  beban  kerja  besar,  serta  kurangnya pelatihan untuk pekerja. Faktor material disebabkan oleh adanya sampah potongan kayu dan pengecekan mesin yang hanya dilakukan seminggu sekali.  Faktor machine diakibatkan  oleh  proses pengajuan  pembelian sparepart ke  kantor  pusat
cukup  lama  dan  kebersihan  mesin  kurang  terjaga. Faktor method disebabkan  adanya  pekerja  yang tidak  mematuhi  prosedur  kerja  atau  SOP  dan penempatan  kayu  tidak  dipisahkan  berdasarkan jenisnya.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  perusahaan disarankan  untuk  menjaga  hubungan  baik  dengan para pekerja, memperhatikan kesejahteraan pekerja, mengadakan pelatihan yang terprogram, menjadwalkan  perawatan  untuk  kebersihan  mesin secara  berkala,  menambah  prosedur  atau  instruksi kerja  pengecekan  mesin,  mengajukan  pembelian sparepart yang  terjadwal,  menerapkan  sistem reward and punishment ,  dan  mengelompokkan kayu sesuai jenisnya. Analisis permasalahan defect dengan FTA dapat menganalisis sumber permasalahan  yang  lebih  rinci,  sehingga  dapat memberikan  usulan  perbaikan  yang  melibatkan
berbagai  departemen  atau  bagian  di  dalam perusahaan,  seperti  yang  berkaitan  dengan  bagian sumber  daya  manusia,  pengadaan  bahan  baku, produksi,  dan maintenance .  Hal  tersebut  sesuai dengan  prinsip  kualitas  yang  berkembang  saat  ini bahwa  kualitas  menjadi  tanggung  jawab  semua pihak  dalam  perusahaan,  bukan  hanya  tanggung jawab departemen kualitas.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terimakasih peneliti sampaikan kepada pihak  perusahaan  produsen  kayu  lapis  yang  telah menyediakan waktu kepada peneliti untuk melakukan observasi dan pengumpulan data,  serta pihak-pihak  lain  yang  telah  berkontribusi  dalam penelitian ini.
R EFERENSI [1] B.  P.  Statistik,  “Produksi  Kayu  Hutan  (M3),  2018- 2020,” Available: https://www.bps.go.id/indicator/60/167/1/produksi- kayu-hutan.html, 2020 [2]
S. Kayoe, “Produk,”
Avalilable:
https://www.sampoernakayoe.co.id/id/produk/, 2021
[3] A.Sofyan,  “Manajemen  Produksi,”  Jakarta:  Bumi Aksara, 2001
[4] M. N. Nasution,  “ Manajemen  Mutu  Terpadu  (Total Quality Management,” Bogor, Indonesia: Ghalia. 2005
[5] C. Cahyadi, E. Krinaningsih, and H. Wijaya, “Analisis
Pengendalian  Kualitas  Produk  Powder  Pestidisa Menggunakan Metode Statistical  Process Control dan Fault  Tree  Analysis di  PT.  XYZ,” Journal  Industrial Engineering & Management Research (JIEMAR). Vol. 1 No. 2. 219-234, 2020.
[6] E. M. Putra, S. M. Wirawati, and P. Gautama, “Analisa Defect  Sheet  Area  Corrugator 301  Menggunakan Metode SPC dan FMEA di PT Indah Kiat, “Operations Excellence. Vol. 12 No.3. 332-343, 2020.
[7] J. Heizer,  and  B.  Render,  “ Operations  Management ,” New Jersey:Prentice Hall, Inc. 2008.
[8] R. Y. Hanif, H. S. Rukmi, and S. Susanty, “Perbaikan
Kualitas  Produk  Keraton  Luxury  di  PT.  X  Dengan Menggunakan  Metode Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA)  dan Fault  Tree  Analysis (FTA),” Jurnal Online Institut  Teknologi Nasional, Vol. 3. No. 03, 137-147, 2015
[9] W. Y. Kartika, A. Harsono, and G. P Liansari, “Usulan Perbaikan Produk Cacat Menggunakan Metode Failure Mode and Effect Analysis dan Fault Tree Analysis Pada PT.  Sygma  Examedia,  “Arkanleema:  Jurnal  Online Institut  Teknologi  Nasional,  Vol.  4.  No.  01,  345-356, 2016.
[10] D. L. Trenggonowati,  and  N.  Arafiany,  “Pengendalian Kualitas  Produk  Baja  Tulangan  Sirip  25  Dengan Menggunakan Metode Spc Di PT. Krakatau Wajatama Tbk, “Journal Industrial Servicess Vol. 3 No. 2, 2018.
[11] M. Soluhudin, and L. Kusumah, “Analisis Pengendalian
Kualitas  Proses  Produksi  Dengan  Metode Statistical Process  Control (SPC)  Di  PT.  Surya  Toto  Indonesia,
TBK,  “Seminar  Nasional  Inovasi  Dan  Aplikasi Teknologi Di Industri ITN Malang, C.31.1-8, 2017.
[12] R. S. Hidayat, “Analisis Pengendalian Kualitas Dengan
Metode Statistical  Process  Control (SPC)  Dalam Upaya Mengurangi Tingkat Kecacatan Produk Pada Pt. Gaya  Pantes  Semestama,“  Journal  of  Management Review, Vol. 3. No. 03, 379-387, 2019.
[13] Montgomery, D.C. “ Introduction to Statistical Quality
Control 3rd Edition ,” Wiley, New York, 2019.
[14] M.T.Siregar,  Munawar,  P.A.  Cakranegara,  and  H.M. Nurhuda,  “Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produksi Kabinet Piano Jenis Side Arm R/L Model Up Polyester dengan  Menggunakan  Metode  PDCA,” Jurnal  Media Teknik dan Sistem Industri , Vol.6 No.1, 50 – 59, 2022.
[15] C. R. Prihantoro,  “Konsep  Pengendalian  Mutu,”
Bandung: PT. Remaja Rosdakarya, 2012.
[16] K. Ishikawa, “ Guide to Quality Control, “ Tokyo: Asian Productivity Organization. 1982
[17] A. G. Arsyad, P. R. Ferdinant, and R. Ekawati, “Analisis Peta  Kendali  P  Yang  Distandarisasi  Dalam  Proses Produksi  Regulator  Set  Fujiyama  (Studi  Kasus  :  PT. XYZ),” Jurnal Teknik Industri Vol. 5 No. 1, 86  – 92, 2017.
[18] H. H. Purba,  H.H.  “Diagram  fishbone  dari  Ishikawa,” Available:  http://hardipurba.com/2008/09/25/diagram- fishbone-dari-ishikawa.html, 2008.