## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Volume 7, No 2 (2023), September, 969-976 Online ISSN: 2597-8829, DOI: 10.33087/ekonomis.v7i2.1206

## Analisis Pengendalian Kualitas Produk Paku Kawat Baja Menggunakan Metode Statistical Quality Control dan
Failure Mode Effect Analysis di PT. XYZ

## Muhammad Miftahul Hamdi, Dwi Sukma Donoriyanto
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Correspondence: miftahulhamdi60@gmail.com, dwisukama.ti@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
PT. XYZ adalah perusahaan yang memproduksi hasil olahan kawat baja seperti paku, bendrat dan juga kawat potong.  Tetapi  dalam  produksinya,  PT.  XYZ  mengalami  permasalahan  dengan  tingginya  tingkat  kecacatan terutama  pada  produk  paku  yang  ada  pada  bagian  produksi,  yang  mana  mengakibatkan  penurunan  kualitas, pemborosan  biaya  produksi,  sumber  daya  dan  juga  menurunkan  kepuasan  pelanggan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  presentase  penyebab  kecacatan  produk  dengan  menggunakan  metode  Statistical  Quality Control  (SQC)  dan  juga  memberi  usulan  perbaikan  menggunakan  metode  Failure  Mode  and  Effect Analysis(FMEA).  Tahapan  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  pengumpulan  data-data,  menganalisa  data dengan  metode  SQC  untuk  menemukan  presentase  dan  penyebab  kecacatan,  menentukan  nilai  RPN menggunakan  FMEA,  dan  tahap  rekomendasi  usulan  perbaikan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  SQC, cacat  yang  paling  dominan  adalah  UC(30%),  kemudian  KTC(21,2%),  kemudian  BB(19,3%),  kemudian UX(15,3%)  dan  KC(14,2%).  Berdasarkan  hasil  analisis  dan  perhitungan  pada  FMEA  diketahui  bahwa perhitungan  nilai  RPN  paling  tinggi  adalah  336  dari  jenis  cacat  UC  dengan  penyebab  posisi  baut  stood  pisau mundur. Rekomendasi usulan perbaikan untuk masalah ini adalah dengan menyetel atau mengganti baut stood pisau yang baru sehingga mesin akan kembali memotong ujung paku dengan sempurna
Kata kunci : cacat, FMEA, Kualitas, statistical quality control.

## ABSTRACT
PT.  XYZ  is  a  company  that  produces  processed  steel  wire  products  such  as  nails,  bendrats  and  also  cutting wire.  But  in  its  production,  PT.  XYZ  experienced  problems  with  high  levels  of  defects,  especially  in  nail products in the production section, which resulted in a decrease in quality, waste of production costs, resources and  also  decreased  customer  satisfaction.  This  study  aims  to  determine  the  percentage  of  causes  of  product defects using the Statistical Quality Control (SQC) method and also provide suggestions for improvements using the  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA)  method.  The  stages  in  this  study  begin  with  collecting  data, analyzing data with the SQC  method to find the percentage and causes of disability, determining the value of RPN using FMEA, and the recommendation stage for proposed improvements. Based on the results of research on SQC, the most dominant defects are UC (30%), then KTC (21.2%), then BB (19.3%), then UX (15.3%) and KC (14.2%). Based on the results of analysis and calculations in FMEA, it is known that the calculation of the highest  RPN  value  is 336  of  the  UC  defect  type  with  the  cause  of  the  position  of  the bolt  standing  backwards knife. Based on the results of analysis and calculations in FMEA, it is known that the calculation of the highest RPN value is 336 of the UC defect type with the cause of the position of the bolt standing backwards knife. The proposed improvement recommendation for this problem is to adjust or replace the new knife stand bolt so that the machine will again cut the nail tip perfectly.

## Keywords : defect, FMEA, Quality, statistical quality control

## PENDAHULUAN
Perkembangan era globalisasi saat ini menyebabkan industri di Indonesia semakin maju, yaitu industri  yang  mengolah  bahan  mentah  menjadi  produk  jadi,  dan  industri  jasa  yang  melayani kebutuhan  seluruh  lapisan  masyarakat.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  perkembangan  ilmu pengetahuan dan teknologi memegang peranan penting dalam pembangunan bangsa dan negara serta dalam  keberhasilan  pembangunan  masyarakat  yang  mandiri.  Hal  ini  menuntut  bangsa  Indonesia memiliki  sumber  daya  manusia  yang  potensial,  terutama  yang  bergelar  sarjana,  yang  kompeten  dan mampu  mengelola  sumber  daya  alam  dengan  menggunakan  teknologi  terkini,  serta  memiliki kemampuan untuk berkembang dan beradaptasi. Kualitas merupakan faktor yang paling dasar untuk kepuasan  konsumen.  Dalam  memproduksi  suatu  barang,  tentunya  perusahaan  harus  memperhatikan
kualitas  dengan  tujuan  keinginan  konsumen  dapat  terpenuhi  oleh  perusahaan.  Untuk  menghasilkan kualitas produk yang baik, kualitas produksi menjadi salah satu perhatian utama yang dilakukan oleh perusahaan  dari  mulai  bahan  baku,  proses  produksi  hingga  produk  akhir.  Dalam  perkembangan dewasa ini, perusahaan dituntut untuk terus berinovasi meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan kinerja pada  perusahaa  nya  agar  dapat  bersaing  dengan  perusahaan  lain.  Setiap  perusahaan  yang memproduksi suatu barang tentunya harus memperhatikan kualitas mutu produk agar dapat memenuhi standar atau aturan untuk menilai apakah produk yang dihasilkannya itu masuk dalam katagori baik atau produk tidak baik/cacat/ not good (NG) (Andespa, 2020)
PT.  XYZ  adalah  sebuah  perusahaan  yang  memproduksi  hasil  olahan  kawat,  yang  memiliki beberapa hasil produk seperti paku, bendrat, dan kawat potong. Tetapi dalam proses produksinya ada beberapa permasalahan yang dialami perusahaan yakni adanya tingkat kecacatan produk paku kawat baja  yang  tinggi  dan  melebihi  batas  standar  kecacatan  perusahaan,  yang  mana  mengakibatkan pemborosan  biaya  produksi  dan  sumber  daya.  Kecacatan  pada  produk  dapat  terjadi  dikarenakan beberapa  faktor  dalam  proses  produksi,  bahan  baku,  mesin,  peralatan,  manusia.  Beberapa  penyebab yang mengakibatkan kecacatan produk itu sendiri seperti faktor SDM yang kurang teliti, faktor bahan baku yang tidak memenuhi standar dan juga faktor yang lainnya. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka upaya perbaikan yang dilakukan adalah dengan melakukan pengendalian kualitas menggunakan metode statistical quality control (SQC). statistical quality control digunakan untuk mengidentifikasi penyebab terjadinya kecacatan berdasarkan 7 alat pengendalian kualitas antara lain check sheet , grafik histrogram, process diagram, control  charts,  scatter diagram,  diagram  pareto  dan cause  and  effect charts . Selain itu, menggunakan Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) untuk mengidentifikasi, mengevaluasi  potensi  kegagalan  dan  memberikan  usulan  perbaikan  suatu  masalah  melalui  empat langkah,  yaitu  menentukan  tingkat  keparahan  akibat  kegagalan  tersebut,  menentukan  tingkat kemungkinan  terjadinya  kegagalan  menentukan  tingkat  probabilitas  deteksi  kesalahan,  dan menghitung  nilai  risk  priority  number  (RPN).  Tujuan  penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu perusahaan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  terkait  penyebab  kecacatan  produk  menggunakan metode SQC dan memberikan tindakan perbaikan yang tepat menggunakan metode FMEA.

## Kajian Teori Pengendalian Kualitas
Menurut  Kotler  dan  Keller  (2016),  kualitas  produk  adalah  kemampuan  suatu  barang  untuk memberikan  hasil  atau  kinerja  yang  sesuai  bahkan  melebihi  dari  apa  yang  diinginkan  pelanggan. Menurut  Mulyadi  Nitisusastro  (2012),  kualitas  produk  ialah  karakteristik  produk  atau  jasa  yang bergantung  pada  kemampuannya  untuk  memuaskan  kebutuhan  pelanggan  yang  dinyatakan  atau diimplikasikan.  Produk  menjadi  salah  satu  komponen  utama  atau  yang  paling  dibutuhkan  dalam sebuah  transaksi  pasar  baik  offline  maupun  online.  Kualitas  suatu  produk  dapat  digambarkan  dan dievaluasi  dalam  beberapa cara.  Pentingnya  merangkum  poin-poin mengenai  dimensi  kualitas  yakni kinerja (akankah  produk melakukan  pekerjaan  yang  diinginkan),  keandalan (seberapa  sering  produk gagal),  daya  tahan  (berapa  lama  produk  bertahan),  kemudahan  servis  (seberapa  mudah  untuk memperbaiki  produk),  estetika  (daya  tarik  visualnya  yang  seperti  apa),  fitur  (apa  yang  dilakukan produk),  kualitas  yang  dirasakan  (bagaimana  reputasi  perusahaan  atau  produknya),  dan  kesesuaian dengan  standar  (apakah  produk  dibuat  persis  seperti  yang  diinginkan  perancang)  (Montgomery, 2013).
Pengendalian  kualitas  adalah  suatu  teknik  dan  aktivitas/tindakan  yang  terencana  yang dilakukan  untuk  mencapai,  mempertahankan  dan  meingkatkan  kualitas  suatu  produk  dan  jasa  agar sesuai dengan standar yang telah ditetapkan dan dapat memenuhi kepuasan konsumen (Harahap dkk, 2018). Menurut Nugroho dan Pramono (2019), pengendalian kualitas adalah kegiatan-kegiatan untuk memastikan  apakah  kebijaksanaan  dalam  hal  mutu  atau  standar  dapat  tercermin  dalam  hasil  akhir. Dengan  kata  lain  pengendalian  mutu  adalah  usaha mempentahankan mutu/kualitas  dan  barang  yang dihasilkan,  agar  sesuai  dengan  spesifikasi  produk  yang  telah  ditetapkan  berdasarkan  kebijaksanaan pimpinan perusahaan.

## Statistical Quality Control
Statistical quality control (SQC) digunakan dalam mengendalikan dan mengelola proses baik dalam  perusahaan  manufaktur  maupun  jasa  melalui  beberapa  metode  statistik.  Alat  bantu  dalam
pelaksanaan  pengendalian kualitas atau teknik  pengendalain  mutu merupakan  alat  untuk  mendeteksi sebab-sebab terjadinya penyimpangan diluar kendali dalam proses produksi dan cara bagaimana untuk melakukan  tindakan  perbaikan.  Terdapat  tujuh  macam  alat  pengendalian  kualitas  yang  dalam penerapannya  dapat  digunakan  seluruhnya  maupun  sebagian  tergantung  kebutuhan  masing-masing perusahaan.  Alat  bantu  pengendalian  kualitas  atau  yang  dikenal  sebagai seven  tools adalah  sebagai berikut:  1).  lembar  pengamatan  atau check  sheet .  2).  stratifikasi.  3).  histogram  4).  grafik  kendali ( control chart ). 5). diagram pareto. 5). diagram sebab akibat ( cause and effe ct diagram). 6). diagram sebar ( scatter diagram ) (Andespa,2020)

## Failure Mode Effect Analysis
Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  adalah  suatu  prosedur  terstruktur  untuk mengidentifikasi dan mencegah sebanyak mungkin mode kegagalan (failure mode). FMEA digunakan untuk mengidentifikasi sumber-sumber dan akar penyebab dari suatu masalah kualitas (Wirawati dan Juniarti, 2020). Terdapat 3 variabel utama dalam pembuatan FMEA yaitu tingkat keparahan (severity) menunjukkan tingkat keseriusan dari dampak yang timbul dari kegagalan produksi. Kemudian tingkat kejadian occurence yaitu banyaknya terjadi gangguan yang dialami komponen hingga menyebabkan adanya  kegagalan  pada  sistem  atau  adanya  potensi  munculnya  gangguan.  Dan  tingkat  deteksi  pada skala detection (D) yaitu kemungkinan kegagalan dapat diidentifikasi sebelum terjadi (Arifianto et al, 2021).  Beberapa  langkah  dalam  melakukan  proses  FMEA  adalah  sebagai  berikut:  mengidentifikasi proses  dan  produk,  mendaftar  masalah  potensial  yang  dapat  muncul,  menentukan  nilai  severity, menentukan  nilai  occurance,  menentukan  nilai  detection,  menghitung risk  priority  number (RPN) yang  dinyatakan  dengan  persamaan:  RPN  =  severity  x  occurance  x  detection,  membuat  daftar prioritas  perbaikan  untuk memperbaiki  atau  mencegah terjadinya  potensi  mode  kegagalan  ( potential failure mode ), dan terakhir membuat analisis usulan perbaikan ( recommended acti on) (Suryatman et al, 2020).

## METODE
Data  primer  merupakan  data  yang  bersifat  langsung  yang  dapat  diperoleh  dengan  cara langsung  ke  lapangan.  Dalam  hal  ini  metode  yang  digunakan  adalah  wawancara,  observasi,  dan dokumentasi. Data sekunder (internal) merupakan data yang sudah jadi berasal dari perusahaan yang bersifat  benar  dan  akurat.  Data  ini  berupa  data  total  produksi,  data  jumlah defect produk,  dan  data jenis defect dari  perusahaan  Variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  adalah  usulan  perbaikan  kualitas produk  paku,  sedangkan  variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  produksi,  jumlah kecacatan  produk,  jumlah  jenis  kecacatan  produk,  yang  meliputi:  Badan  Bengkok  (BB),  Chip menempel/Nguping (UC), Ujung Tumpul (UX), Macul (KTC), Kepala Cacat (KC).

## HASIL
Tabel 1 Data Produksi Paku Bulan Jumlah Produksi (Kg) Jumlah Defect (Kg) Maret 2022 75679 5087 April 2022 53566 2321 Mei 2022 47283 2058 Juni 2022 74902 3996 Juli 2022 86286 5387 Agustus 2022 83737 5314 September 2022 88284 5852 Oktober 2022 64837 3398 November 2022 89975 6005 Desember 2022 99496 6554 Januari 2023 96806 6117 Februari 2023 54691 3365 Total 915542 55454 Sumber: data olahan
Statistical Quality Control.
Dalam  metode statistical  quality  control ini,  terdapat  beberapa  alat  bantu  pengendalian kualitas  statistik  yang  digunakan,  yang  pertama  ada  check  sheet.  Check  sheet  digunakan  untuk mencatat jumlah produk reject atau cacat sesuai dengan apa yang terjadi pada perusahaan (Andespa, 2020).  Setelah  itu  disusunlah  diagram  batang  atau  histogram  berdasarkan  data  pada  lembar  check sheet  diatas.  Histogram  sendiri  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  melihat  lebih  jelas  produk cacat/ reject yang terjadi sesuai dengan tabel diatas, maka disajikan ke histogram yaitu dalam bentuk grafik balok.

## Tabel 2 Check Sheet
Bulan Total Produksi Jenis Defect Total UC UX KTC KC BB Maret 2022 75679 1465 821 971 847 983 5087 April 2022 53566 724 324 674 187 412 2321 Mei 2022 47283 689 278 553 149 389 2058 Juni 2022 74902 1096 589 891 529 891 3996 Juli 2022 86286 1621 889 992 878 1007 5387 Agustus 2022 83737 1598 872 984 865 995 5314 September 2022 88284 1765 901 1189 912 1085 5852 Oktober 2022 64837 1042 486 809 382 679 3398 November 2022 89975 1803 910 1256 927 1109 6005 Desember 2022 99496 1985 997 1364 952 1256 6554 Januari 2023 96806 1834 922 1234 930 1197 6117 Februari 2023 54691 1008 491 821 344 701 3365 Total 915542 16630 8480 11738 7902 10704 55454
Sumber: data olahan
Sumber: data olahan
Gambar 1

## Histogram
Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  urutan  interval  jenis  masing-masing defect yang  paling banyak  terjadi  antara  lain defect UC  diketahui  sebanyak  16630  kg,  kemudian  UX  dengan  jumlah defect sebanyak  8480  kg,  kemudian  KTC  dengan  jumlah defect sebanyak  11738  kg,  KC  dengan jumlah defect sebanyak 7902 kg dan BB dengan jumlah defect sebanyak 10704 kg. Diagram pareto merupakan  diagram  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi,  mengurutkan  produk  cacat  atau  not good. Dengan diagram ini, maka dapat diketahui jenis cacat yang paling dominan pada hasil produksi. Gambar 2 dapat dilihat bahwa penyebab terbesar defect produk paku adalah defect UC dengan jumlah presentase  sebesar  (30%)  kemudian  diikuti defect KTC  dengan  presentase defect sebesar  (21,2%), kemudian defect BB  dengan  presentase  sebesar  (19,3%),  kemudian defect UX  dengan  presentase sebesar  (15,3%),  dan  yang  terakhir defect KC  dengan  presentase  sebesar  (14,2%).  Dengan  diagram
pareto ini dapat diketahui manakah defect yang harus dijadikan prioritas terlebih dahulu. Sedangkan Gambar  3  process  diagram  atau  diagram  alir  proses  merupakan  diagram  yang  menyajikan  sebuah proses atau sistem secara grafis dan alat ini sangat baik digunakan untuk memahami suatu proses dan menjelaskan  langkah-langkah  sebuah  proses.  Seperti  yang  ada  digambar  merupakan  alur  proses produksi  yang  terjadi  dalam  produksi  paku  ini  dimulai  dengan Drawing  Process,  Nail  Making, Inspeksi,  Nail  Polishing, Inspeksi ,  Packaging,  Strapping hingga  yang  terkhir Palleting .  Dan  proses yang  digunakan  untuk  checking  atau  pengecekan  untuk  mengetahui  kecacatan  yang  terjadi  pada proses produksi paku adalah proses inspeksi.
Sumber: data olahan
Gambar 2 Diagram Pareto
Sumber: data olahan
Gambar 3
Diagram Alir Proses
Sumber: data olahan
Gambar 4 Scatter Diagram
Berdasarkan bentuk grafik pada Gambar 4 yang dihasilkan merupakan scatter Diagram yang memiliki  hubungan  Positif  (korelasi  Positif)  dimana  peningkatan  variabel  X  diikuti  peningkatan variabel Y, yang artinya semakin tinggi jumlah produksi akan mengakibatkan cacat yang makin tinggi pula.  Sehingga  dapat  diketahui scatter diagram  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  kuat antara cacat dengan jumlah produksi. Kemudian dibuatlah diagram peta kendali. Peta kendali/Control Chart  adalah  cara  untuk  mengidentifikasi  setiap  kondisi  yang  tidak  terkendali  secara  statistik.  Oleh karena itu akan dianalisis kembali mengunakan peta kendali p melalui grafik kendali statistik ( control chart ) yang mempunyai manfaat untuk membantu fungsi dalam mengukur proporsi kerusakan (cacat). Sedangkan Gambar 5 visual dari peta kontrol p untuk defect diatas, terlihat bahwa seluruh kecacatan yang terjadi masih dalam batas kendali (tidak ada yang out of control ). Untuk menanalisis lebih lanjut penulis  terus  mencari  penyebab  kegagaln  ini  sampai  hal  terkecil  salah  satunya  menganalisis  lebih mendalam  dengan  menggunkaan  diagram  sebab  akibat  atau  disebut cause  and  effect  diagram . Diagram  sebab  akibat  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  elmen-elmen  proses  analisis  secara menyuluruh.  Dengan  kata  lain  diagram  sebab  akibat  ini  dapat  memperlihatkan  hubungan  antara permasalahan  dengan  permasalahan  yang  dihadapi  dengan  kemungkinan  penyebabnya  (Andespa, 2020).  Setelah  ditinjau  dan  dianalisa  pada  Gambar  6  mengenai  penyebab-penyebab  kecacatan  yang dialami menggunakan diagram sebab akibat, bahwasanya penyebab-penyebab kecacatan yang dialami disebabkan karena faktor manusia, mesin, metode dan juga material.
Sumber: data olahan
Gambar 5 Peta Kendali
Sumber: data olahan

## Gambar 6 Cause And Effect Diagram

## Failure Mode Effect Analysis
Metode Failure  Mode  and  Effect  Analysis merupakan  tahapan  strategi  perbaikan  ketika  alat bantu metode SQC yaitu cause and effect diagram yang mana mengidentifikasi area masalah potensial yang menjadi prioritas perbaikan yang akan digunakan sebagai acuan pada metode ini.
Muhammad  M.  Hamdi  dan  Dwi  Sukma  Donoriyanto, Analisis Pengendalian Kualitas Produk Paku Kawat Baja Menggunakan Metode Statistical Quality Control dan Failure Mode Effect Analysis di PT. XYZ

## Tabel 3 FMEA Produk Paku

## Sumber: data olahan

## Statistical Quality Control
Hasil checksheet dapat  dilihat  jumlah  produksi  dan  jumlah  kecacatan  produk  paku  setiap bulan  selama  periode  Maret  2022  hingga  Februari  2023.  Selanjutnya  dari  histogram  setelah  jumlah data  dari checksheet yang  dikelompokkan  menjadi  interval  terlihat  jelas  bahwa  urutan  interval  jenis masing-masing defect yang paling banyak terjadi antara lain defect UC diketahui sebanyak 16630 kg, kemudian  KTC  dengan  jumlah defect sebanyak  11738  kg,  kemudian  BB  dengan  jumlah defect sebanyak 10704 kg, kemudian UX dengan jumlah defect sebanyak 8480 kg, dan KC dengan jumlah defect sebanyak  7902  kg.    Setelah  diketahui  urutan  jenis  kecacatan  yang  tertinggi  hingga  terendah, selanjutnya  dibuatlah  diagram  pareto  untuk  menginterpretasikan  permasalahan  yang  dominan  dan yang perlu diprioritaskan. Berdasarkan hasil diagram pareto dapat diketahui bahwa penyebab terbesar defect produk paku yang perlu diprioritaskan adalah UC, diikuti dengan KTC, BB, UX dan KC.
Pada scatter diagram keempat gambar pola data terlihat bahwa pola korelasi Positif (memiliki hubungan Positif) dimana peningkatan variabel X diikuti peningkatan variabel Y yang menunjukkan keeratan hubungan yang positif. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah defect dengan jumlah produksi saling  mempengaruhi,  yang  artinya  peningkatan  yang  terjadi  pada  jumlah  produksi  juga  diikuti peningkatan  pada  jumlah  kecacatan  ataupun  sebaliknya.  Pada control  chart keempat defect terlihat bahwa  jumlah  kecacatan  masih  berada  dalam  batas  kontrol  semua,  yang  artinya  dengan  jumlah kecacatan  yang  terjadi  masih  dapat  dikendalikan.  Pada cause  and  effect diagram  dapat  dianalisa beberapa faktor penyebab yang dapat menimbulkan UC antara lain pekerja material ( wire rod ) dengan tensile strength yang tidak sesuai standar (lunak), baut stood pisau mundur, boshing metal, pen sayap kocak  tidak  presisi  dengan  rumah  stang  sayap,  dan  setelan  pisau  kiri  kanan  kurang  menekan  maju. Untuk faktor penyebab yang menimbulkan UX antara lain pen boshing sayap aus, sudut pisau tumpul, spey gear as kruk/as sayap aus, dan malas mengganti spare part . Untuk faktor penyebab yang dapat ditimbulkan  KTC  antara  lain  countersunk  dies  tidak center ,  sleeding  kocak,  setelan  dies  terlalu  ke kanan/kiri, jarak potong kawat dan pisau terlalu panjang. Untuk faktor penyebab KC antara lain batik pada  punch  sudah  aus,  kurang  kesadaran  dalam  mengganti  punch,  gigi  pada  gear  box  tidak  center, pisau  tumpul  gram  tidak  lepas.  Untuk  faktor  penyebab  BB  antara  lain  roll  pelurus  aus,  dies  kotor, penyetelan  mesin  yang  tidak  sempurna,  setelan  roll  pelurus  terlalu  menekan/kurang  menekan. Berdasarkan  pengamatan  dan  wawancara  di  perusahaan,  faktor-faktor  penyebab  kecacatan  paku tersebut  disebabkan  oleh  kurang  maksimal  dari  segi  manusia,  mesin,  material,  dan  metode  selama
proses  produksi  berlangsung  dilantai  produksi.  Oleh  karena  itu  perlu  ditingkatkannya  pengawasan terhadap  pekerja,  mesin  yang  digunakan,  metode,  dan  material  atau  bahan  baku  selama  proses produksi untuk meminimasi kecacatan produk paku.

## Failure Mode Effect Analysis
Berdasarkan hasil FMEA diperoleh nilai RPN tertinggi yaitu 336 pada jenis defect UC dengan penyebab kegagalan karena posisi baut stood pisau yang mundur. Ujung paku mengalami kecacatan dapat  terjadi  apabila  baut  stood  yang  berada  pada  mesin  pembuat  paku  mengalami  kemunduran sehingga  pada  saat  pemotongan  ujung  paku  pisau  yang  digunakan  untuk  memotong  tidak  akan memotong  secara  sempurna  sehingga  menimbulkan  kecacatan  pada  ujung  paku  yang  mana  masih terdapat chip yang masih menempel diujung paku dikarenakan tidak terpotong secara sempurna dan menimbulkan  kecacatan  pada  ujung  paku.  Nilai  tersebut  merupakan  mode  kegagalan  yang  paling kritis  dan  harus  dijadikan  prioritas  untuk  dilakukan  tindakan  perbaikan  sesegera  mungkin. Rekomendasi perbaikan yang dapat dilakukan yaitu dengan menyetel atau mengganti baut stood pisau yang baru sehingga mesin akan kembali memotong ujung paku dengan sempurna.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pareto  diagram,  dapat  diketahui  bahwa  cacat  yang  dominan  terhadap kualitas  paku  yakni  UC  dengan  persentase  sebesar  (30%),  lalu  diikuti  KTC  sebesar  (21,2%), kemudian  BB  sebesar  (19,3%),  kemudian  UX  sebesar  (15,3%)  dan  KC  sebesar  (14,2%).  Faktor penyebab cacat UC adalah dari segi mesin posisi baut stood pisau mundur dan boshing metal dan pen sayap  kocak  tidak  presisi  denganrumah  stang  sayap,  dari  segi  material  bahan  baku  (wire  rod)  yang yang  tidak  sesuai  standar  kuat  tariknya  (tensile  strength),  dan  dari  segi  metode  setelan  pisau  pada mesin  yang  kurang  menekan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  RPN  untuk  FMEA  produk  paku, didapatkan beberapa risiko yang memiliki tingkat prioritas paling tinggi untuk melakukan perbaikan guna  memperkecil  kemungkinan  terjadinya  kesalahan.  Perhitungan  Nilai  RPN  paling  tinggi  adalah 336  dari  jenis  cacat  UC  dengan  penyebab  posisi  baut  stood  pisau  mundur.  Rekomendasi  usulan perbaikan  untuk  masalah  ini  adalah  dengan  menyetel  atau  mengganti  baut  stood  pisau  yang  baru sehingga mesin akan kembali memotong ujung paku dengan sempurna.

## DAFTAR PUSTAKA
Andespa,  I.  2020.  Analisis  Pengendalian  Mutu  Dengan  Menggunakan  Statistical  Quality  Control (Sqc)  Pada  Pt.  Pratama  Abadi  Industri  (Jx)  Sukabumi. E-Jurnal  Ekon.  dan  Bisnis  Univ. Udayana , 2, 129.
Arifianto, E. Y., & Briliana, R. N. 2021. Identifikasi Penyebab dan Analisis Risiko Kegagalan Proses Produksi Geomembrane Pabrik Plastik Menggunakan Pendekatan FMEA. Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri , 1(1), 66-72.
Harahap, Bonar, dkk. 2018. Analisis Pengendalian Kualitas Dengan Menggunakan Metode Six Sigma (Studi Kasus : PT. Growth Sumatra Industry). Buletin Utama Teknik, 13(3)
Kotler,  Philip  dan  Kevin,  Lane,  Keller.  2016. Marketing  Management ,  15th  Edition,  Pearson Education, inc
Montgomery,  Douglas  C. 2013. Introduction  To  Statistical  Quality  Contro, Seven  Edition.  Arizona: John Wiley & Sons, Inc.
Nitisusastro, Mulyadi, 2012. Prilaku Konsumen Dalam Prespektif Kewirausahaan . Bandung Nugroho,  A.  S.,  &  Pramono,  S.  N.  W.  2019.  Analisis  Pengendalian  Kualitas Menggunakan  Metode Six Sigma Pada Produk Amdk 240 Ml (Studi Kasus: Pt Tirta Investama (Aqua) Wonosobo). Industrial Engineering Online Journal , 8(2).
Suryatman, T. H., Kosim, M. E., & Julaeha, S. 2020. Pengendalian Kualitas Produksi Roma Sandwich Menggunakan  Metode  Statistik  Quality  Control  (Sqc)  Dalam  Upaya  Menurunkan  Reject  Di Bagaian Packing. Journal Industrial Manufacturing , 5(1), 1-12.
Wirawati,  S.  M.,  &  Juniarti,  A.  D.  2020.  Pengendalian  Kualitas  Produk  benang  Carded  Untuk Mengurangi Cacat Dengan Menggunakan Failure Mode And Effect Analysis (FMEA). Jurnal Intent: Jurnal Industri dan Teknologi Terpadu , 3(2), 90-98.