## PENINGKATAN KUALITAS BENANG DTY SINGLE 150D/48F PADA MESIN CONE WENDER MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DAN FACTORIAL DESIGN DI PT. GEMILANG TEXINDOTAMA

## Lithrone Laricha Salomon, Wilson Kosasih, dan Lilyana Jap
Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara e-mail: Lilyanajap@yahoo.com

## ABSTRAK
PT.  GMT  merupakan  perusahaan  manufaktur  dibidang  tekstil    yang  menghasilkan  berbagai macam  ukuran  dan  jenis  benang  seperti  benang  single  dan  benang  double  (twist). Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  perusahaan  adalah  banyak  terjadinya  kesalahan penggulungan  benang  di  mesin  cone  wender  sehingga  benang  tidak  sesuai  dengan  standar. Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  dilakukan  perancangan  eksperimen  dengan  metode Factorial Design untuk menentukan settingan optimum mesin dan hasil interaksi setiap faktor yang  berpengaruh.  Dengan  analisa  FMEA  dilakukan  penelitian  faktor  seperti  sambungan weight  bound,  genangan  pelumas  saat  proses,  benang  putus  saat  diangkat,  traverse  length kurang panjang, dan berat doffing yang bervariasi. Dengan tiga tipe sisi mesin cone wender (12,  16,  dan  32  sisi)  terdapat  tiga  faktor  utama  yang  mempengaruhi  nilai  untuk  settingan mesin  yaitu  kecepatan  putaran  mesin  (speed),  traverse  length,  dan  bandul  bawah  (weight bound).  Pengujian  settingan  mesin  yang  dilakukan  terdapat  dua  level,  yakni  level  dengan keadaan  perusahaan  saat  ini  dan  level  yang  diajukan.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data disimpulkan  beberapa  hal,  yaitu:  jenis  cacat  benang  yang  paling  banyak  dihasilkan  adalah benang lingkar dan benang kotor., kapabilitas pada proses awal proses masih sangat rendah dan  perlu  ditingkat,  faktor  yang  berpengaruh  dalam  settingan  optimum  mesin  cone  wender adalah  Speed  (400  RPM)  dan  Weight  bound  (40  gr).  Dari  hasil  analisa  simulasi  penerapan didapatkan  Grade  A  mengalami  peningkatan  95.45317  %  menjadi  95.58280985  %.  Berarti peningkatan naik sebesar 0.129 % (per minggu).
Kata kunci : FMEA, Anova, Design factor, Optimasi

## ABSTRACT
PT. GMT is a field of textile manufacturing company that produces a variety of sizes and types of yarn as yarn single and double yarn (twist). The problem faced by the company is a lot of error  in  the  thread  rolling  machine  Wender  cone  so that the  thread  does  not  conform  to  the standard.  To  overcome this problem,  the  design of experiments carried  out  by  the  method  of factorial  design  to  determine  the  optimum  machine  settings  and  the  results  of  each  of  the factors that influence the interaction. FMEA analysis conducted research with factors such as connection  weight  bound,  while  the  pool  of  lubricants,  thread  break  when  lifted,  less  long traverse length, and weight varied doffing. With three types of cone machine side Wender (12, 16, and 32 sides) there are three main factors that affect the value of the setting of the machine that  the  engine  rotation  speed  (speed),  traverse  length,  and  the  lower  pendulum  (weight bound). Testing machine settings made there are two levels, namely level with the state of the company's current and proposed levels. Based on the results of data processing was concluded a few things: the type of yarn defects are the most widely produced yarn and thread ring dirty., Capability at the beginning of the process is still very low  and needs to be level, factors that affect the optimum settings Wender cone machine is Speed (400 RPM) and Weight bound (40 gr). From the analysis results obtained Grade A simulation application increased 95.45317% to 95.58280985%. Means an increase rose by 0.129% (per week).
Keyword: FMEA, Anova, Design factor, Optimization

## PENDAHULUAN
Department  cone  wender merupakan department pada  PT.  GMT  dimana  proses penggulungan  benang  berlangsung.  Menurut  hasil  wawancara,  hasil defect pada  produk paling  banyak ditemukan pada  mesin cone  wender yang  nantinya akan dilakukan rework
(penggulungan  ulang)  benang  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  mutu  kualitas  serta performansi benang.
Penelitian  ini  menganalisa  masalah-masalah  yang  terjadi  di  lapangan  sehingga  dapat diketahui  masalah-masalah  penyebab defect pada  proses  penggulungan  benang  ( cone wender ) dan mencari pengaturan yang optimum untuk mesin cone wender yang diharapkan dapat mengurangi defect . Oleh karena itu pada tahap selanjutnya masalah-masalah tersebut dianalisis  secara  terperinci  dan  sistematis  dengan  menggunakan  metode six  Sigma yakni DMAIC dan  menggunakan peta control  atribut dalam  melakukan perhitungan cacat  yang terjadi  serta  dilakukan  percobaan  dan  perhitungan  serta  analisa  untuk  mencari  settingan optimum mesin dengan menggunakan metode Design of Experiment (DOE). Tujuan dari penelitian yang dilakukan di mesin cone wender adalah: mengetahui faktor- faktor  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  setting  mesin cone  wender,  m encari pengaturan  optimum  mesin cone  wender supaya  dapat  mengurangi  jumlah  produk  cacat, dan  menganalisa  hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  DOE,  sudah  layak atau belum untuk diterapkan di PT. GMT

## TINJAUAN PUSTAKA
Kualitas  suatu  produk  adalah  (minimasi)  kerugian  yang  diberikan  oleh  produk kepada  masyarakan  sejak  produk  tersebut  dikirimkan  [1].  Kualitas  ditentukan  oleh pelanggan, dimana pelanggan ingin produk dan jasa memenuhi kebutuhan dan harapannya ada suatu harga tertentu yang menunjukkan nilai produk tersebut [2].
Untuk  mencapai  hasil  kualitas  yang  baik,  tentunya  diperlukan  pengendalian kualitas. Dapat dilakukan dengan 2 cara, yakni on-line quality control dan off-line quality control . On-line quality  control adalah  kegiatan  pengendalian  kualitas  yang  dilakukan selama  proses  produksi  berlangsung  dengan  menggunakan statistical  process  control (SPC) .  Sifat  yang  dimiliki  oleh on-line  qulity  control adalah  yindakan  yang  reaktif,  atau tindekan  setelah  kegiatan  produksi  berjalan.  Artinnya  jika  terdapat  hasil  produksi  yang tidak  dapat  memenuhi  spesifikasi  yang  diperlukan,  maka  tindakan  akan  langsung dilakukan kepada proses produksi atau dengan kata lain dilakukan perbaikan proses.
Tujuan  pengendalian  kualitas  menurut  pandangan  2  ahli  pengendalian  kualitas, A.V.Feigenbum dan Drs. Sofyan Assauri, yakni: Menurut A.V.Feigenbum tujuan pengendalian kualitas ialah [3]:
1. Pencapaian kebijaksanaan dan target perusahaan secara efisien
2. Perbaikan hubungan antara manusia dan peralatan
3. Peningkatan moral karyawan
4. Pengembangan kemampuan tenaga kerja
Menurut Drs. Sofyan Assauri tujuan pengendalian kualitas ialah [4]:
1. Agar barang hasil produksi dapat mencapai standar mutu yang telah ditetapkan
2. Mengusahakan agar biaya inspeksi dapat menjadi sekecil mungkin
3. Mengusahakan agar biaya desain dari produk dan proses dengan menggunakan mutu produksi tertentu dapat menjadi serendah mungkin
4. Mengusahakan agar biaya produksi dapat menjadi serendah mungkin. Six  sigma adalah suatu visi peningkatan kualitas menuju target 3,4 kegagalan persejuta kesempatan  ( Defect  Per  Million  Opportunity –DPMO)  untuk  setiap  transaksi  produk (barang atau  jasa). Six  sigma merupakan sebuah terobosan  baru dalam bidang manajemen kualitas  berupa  suatu  metode  atau  teknik  pengendalian  dan  peningkatan  kualitas dramatik  menuju  tingkat  kegagalan  0  ( zero  defect ). Six  sigma merupakan  pendekatan menyeluruh  untuk  menyelesaikan  masalah  dan  peningkatan  proses  melalui  fase  DMAIC ( Define,  Measure,  Analyse,  Improve,  Control ),  sedangkan  DMAIC  merupakan  jantung
analisis six  sigma yang  menjamin voice  of  customer berjalan  dalam  keseluruhan  proses sehingga produk yang dihasilkan memuaskan keinginan pelanggan.
Factorial  design digunakan  untuk  dampak  simultan  lebih  dari  satu  variabel  bebas. Kombinasi  simultan  merupakan  manipulasi.  Masing-masing  kombinasi  simultan  diamati dan diperbandingkan.
Berikut rumus yang digunakan dalam perhitungan yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini beserta dengan langkah metodologi penelitian.
Tabel 1 Rumus Design factor
Dengan:
(1) (2) (3)
(4)
(5) (6)
Berikut rumus yang digunakan dalam perhitungan yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini beserta dengan langkah metodologi penelitian.
Tabel 1 Rumus Design factor
Dengan:
(2) (3)
(4)
(5) (6)

## METODOLOGI PENELITIAN
Tahap pengumpulan data  ini  dilakukan dengan  melakukan penelitian perancangan eksperimen pada  mesin cone  wender dengan 3  macam sisi (12, 16, dan 32 sisi)  dengan 3 faktor yang diuji, yakni speed , traverse length , dan weight bound , serta level yang diajukan berjumlah 2. Level 1  untuk keadaan perusahaan saat ini ( Speed 300 rpm, traverse length 15ml,  dan weight  bound 30  gr)  sedangkan  level  2  merupakan  level  yang  diajukan  atas permintaan perusahaan ( Speed 300 rpm, traverse  length 15  ml, dan weight bound 30 gr). Hasil dari perancangan ini ditunjukan untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh dengan  melakukan  pengujian  hipotesa  serta  bagaimana  hubungan  korelasi  untuk  faktor yang  berpengaruh  dan  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Design factorial.
Dalam pengolahan data yang dilakukan, menggunakan prinsip DMAIC, yang antara lain  berupa define,  measure,  analyze,  improve dan control .  Setiap  tahap  DMAIC menggunakan  metode  yang  sesuai  dengan  data  untuk  menguji  sebuah  perancangan eksperimen yang dilakukan. Berikut ini merupakan langkah-langkah pengolahan data yang dilakukan, yaitu:
1. Melakukan uji kenormalan data
2. Membuat hipotesa untuk pengujian setiap faktor
3. Melakukan analisa terhadap efek utama dan efek interaksi dari faktor yang diteliti
4. Menghitung hubungan korelasi faktor yang berpengaruh
5. Menentukan  nilai  optimal  untuk  tiap  faktor  yang  diuji  untuk  menghasilkan  nilai settingan optimal mesin yang terbaik.
Diagram alir dari metodologi penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Mulai Tujuan penelitian Identifikasi masalah Studi pustaka Pengumpulan data: · Data umum perusahaan · Data produksi perusahaan Pemilihan dan perhitungan jenis cacat produk (peta kendali P) Hitung proporsi cacat benang Hitung CL, LCL, dan UCL Pembuatan peta kendali P Data berada dalam batas kendali? 1 Ya 1 Penentuan jumlah level dan nilai tiap faktor Identifikasi kemungkinan adanya interaksi antar faktor Tahap selanjutnya nalisa DMAIC dan perhitungan DOE Perhitungan derajat kebebasan Perhitungan setiap faktor dan ANOVA Intepretasi hasil percobaan Analisa DMAIC Define : Penentuan masalah dan metode yang akan digunakan untuk analisa Measure: Menggunakan Standar Processing Chart Analyze: Menganalisa masalah dengan fishbone Improve: Design of Experiment (DOE) Control Layak untuk diterapkan di perusahaan? Kesimpulan dan saran END Melakukan uji kecukupan data Tidak

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Define
Define atau  pengidentifikasian  tentang  jumlah  cacat  perhari  serta  menggunakan diagram  SIPOC  untuk  menentukan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  jalannya  proses kerja yang ada di perusahaan mulai dari awal hingga akhir dari produk tersebut.

## Diagram SIPOC
Diagram  SIPOC  merupakan  alat  yang  digunakan  dalam  peningkatan  proses, sehingga dapat dilakukan perbaikan terhadap masalah yang ada di dalam proses. Diagram SIPOC  menyajikan  tampilan  singkat  dari  aliran  kerja.  Berikut  ini  merupakan  diagram SIPOC  proses  produksi  benang single pada  PT.  GMT  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 Diagram SIPOC:
Supplier : Jinzhou City Dingfu Textiles Co., Ltd, Quanzhou
Xinxinglilai Fibre & Textile Co., Ltd., Wenlong Group Shanghai Trading Co., Ltd.
Inputs
: Bahan baku Parsial Oriented Yann (POY) dan PE. Process : Texturizing, dyeing, cone wender, dan quality control &
packaging Outputs
: Benang single 150D – 48 F Customer :  PT.  Ramagloria  Sakti  Tekstil  Industri,  PT  Sampangan  Duta  Panca  Sakti Tekstil, PT. Sentral Tekstil, PT Sandratex, dan PT. Sarana Mega Utama
Supplier Input Process Output Customer Texturizing Dyeing Cone wender TFO Doubling Quality control Packing Ware House A. Jinzhou City Dingfu Textiles Co., Ltd. B. Quanzhou Xinxinglilai Fibre & Textile Co., Ltd. C. Wenlong Group Shanghai Trading Co., Ltd. bahan baku Parsial Oriented Yann (POY) Benang DTY single 150D/48F a. PT. Ramagloria Sakti Tekstil Industri b. PT Sampangan Duta Panca Sakti Tekstil
c. PT. Sentral Tekstil d. PT Sandratex e. PT. SARANA MEGA FORTUNA

## Gambar 2. Diagram SIPOC

## DPMO
Perhitungan  DPMO  dan level sigma bertujuan  untuk  mengukur  kemampuan  dan kapabilitas sigma pada saat ini. Dalam hal ini akan dihitung nilai DPMO pada bulan April– Mei  2013. Adapun  nilai-nilai  yang diperlukan untuk  menghitung  nilai DPMO  yang perlu diketahui adalah Unit (U) yang menyatakan jumlah produk yang diperiksa dalam inspeksi, selama  waktu  pengamatan  yaitu  sebanyak  420,000  cones  benang. Defect (D)  yang menyatakan  jumlah  produk  cacat  yang  terjadi  selama  waktu  pengamatan  yaitu  sebanyak 3547 unit . Opportunity (OP) menyatakan karakteristik yang berpotensi menyebabkan cacat yaitu sebanyak enam (6), antara lain loop, bulu, kotor, lingkar, gelombang, dan sambungan sehingga nilai Opportunity (OP) adalah 6.
Tabel 2 Perhitungan DPMO Keterangan April-mei 2013 Unit 420,000 cones Oportunities 6 Defect 3,547 Defect per unit 0.008445238 Total Opportunities 2,520,000.00 Defect Per opportunities 0.00140754 DPMO 1407.5397 Tingkat Sigma 4.4375 Sigma

## Kapabilitas Proses
Setelah  proses  berada  dalam  batas  kendali  dalam  batas  kendali,  maka  selanjutnya adalah menghitung kapabilitas proses. Dengan nilai Z = 1.24 di dapatkan nilai Kapabilitas pada proses awal dengan nilai Cp = 0.54  dan nilai CPk = 0.54, setelah di lakukan iterasi nilai Cp dan nilai CPk meningkat menjadi 0.55. Dapat diartikan bahwa kemampuan proses masih sangat rendah dan perlu ditingkatkan.

## A. Measurement
Tahap pengukuran atau measurement yang dilakukan adalah pengukuran terhadap tingkat cacat  serta  jenis  cacat  yang  dihasilkan  perusahaan.  PT.  GMT  menghasilkan  jenis  cacat pada  benang single yang  digolongkan  dalam  cacat attribute dan  pengolahan  dengan  P- Chart .
28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 0.011 0.010 0.009 0.008 0.007 0.006 Sample Pr op or ti on _ P=0.008350 UCL=0.010657 LCL=0.006043 P Chart of 2 Gambar 3. Grafik P–Chart Data 2013
Tabel 4 Jumlah Cacat Pada Benang Single Jenis Produk Bulan Jumlah Produksi (unit) Total Produksi (unit) Cacat Total % cacat Benang Single April 2013 420,000 616,000 2332 3547 0.00575812 Mei 2013 196,000 1215

## B. Analyze Fishbone Diagram
Diagram  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasikan  segala  penyebab  kegagalan benang  lingkar  dari  sudut  pandang Man , Machine , Methode ,  dan Measurement .  Tujuan dari fishbone untuk mencegah terjadinya kesalahan yang sama di masa mendatang.
Benang Lingkar Man Methode Machine Measurement Work experience Experience Time Ability Education Skill Periodically Type of training Training Manually User Guide Age of machine All process Setting up Spareparts Care- protection Maintenance Control lling By company Work method Rules By company Quality Quantity Products Employees Productivity Of material Capability Of human resources Product of defect
Gambar 4 Fishbone Untuk Benang Lingkar
Benang Kotor Man Methode Material Work experience Experience Time Ability Education Skill Periodically Type of training Training Standarization Material Quality Avoid of any liquids Temperature Stucking products Storage Supplier By company Work method Rules By company Gambar 5 Fishbone Untuk Benang Kotor
FMEA  berguna  untuk  menganalisa  serta  memberi  nilai rating bagi  kegagalan  yang sering  terjadi  untuk  lebih  ditangani  lebih  lanjut  guna  mengurangi defect di  masa mendatang.  Pada  proses  produksi  benang  di  departemen  mesin Cone  wender setelah melewati  tahap  analisa  dengan  peta  kendali  P,  diagram  pareto  dan  diagram  sebab  akibat, maka  tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  mencari  faktor  yang  paling  berpengaruh terhadap  jenis  kegagalan  dalam  mesin Cone  wender pada  produksi  benang  jenis  single dengan  menggunakan  metode FMEA atau FAILURE  MODE  AND  EFFECT  ANALYSIS, sehingga factor-faktor yang berpengaruh pada setiap proses dapat dikendalikan.

## Tabel 5 Pemberian Rangking Prioritas
No Fungsi proses Efek kegagalan S Penyebab kegagalan O Kontrol yang dilakukan D RPN Rang king 1 Cone wender
Loop dan Bulu
5 sambungan weight bound cacat 9 Pemeriksaan settingan mesin 8 360 1 Kotor Genangan pelumas / oli saat proses 9 Pemeriksaan workbench 8 360 1 Lingkar Berat doffing bervariasi 7 Training karyawan kurang cukup 3 360 1 Benang putus lama tapi tidak diangkat 9 Training karyawan kurang cukup 3 135 2 Gelombang settingan weight bound tidak rata 9 Pemeriksaan settingan mesin 8 360 1 Benang putus tidak langsung diangkat 7 Training karyawan kurang cukup 3 105 3 Sambungan Traverse length kurang panjang 9 Pemeriksaan settingan mesin 8 360 1

## C. Improve
Factorial Design Factorial Design yang dilakukan pada perancangan kali  ini untuk  menguji 3  faktor utama dengan replikasi sebanyak 7 kali untuk setiap level dan menggunakan 3 jenis mesin cone  wender (12,  16,  dan  32  sisi)  guna  mencari  settingan  optimum  pada  mesin  yang bertujuan  dalam  mengurangi  cacat  produk  serta  mencari  nilai  korelasi  dari  faktor  yang disertai dengan pengujian hipotesa-hipotesa.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan software minitab untuk  uji  kenormalan  data, dapat dilihat bahwa nilai P- Value yang didapatkan sebesar 0.404 dan lebih besar dari taraf signifikansi  yang  digunakan  (α  =  0.1)  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  memiliki distribusi normal. Pengujian untuk kesamaan variansi data juga menunjukkan bahwa nilai P- Value yang  diperoleh  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi  yang  digunakan  (α  =  0.1)
sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  standar  deviasi  dari  setiap  kumpulan  data  tersebut sama.
Gambar 6 Hasil pengujian distribusi normal dengan minitab
Improve  / perbaikan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  factorial desain  untuk  mencari  settingan  optimal.  Berikut  merupakan  data  hasil  penelitian  dengan melakukan  pengujian  di  3  tipe  sisi    mesin Cone  wender (12,  16,  dan  32  sisi)  dengan  3 faktor utama dan 2 level pengujian. Berikut merupakan tampilan hasil percobaan
Tabel 6 Data Perancangan Benang Single di Mesin Cone wender Speed (a) Lini Mesin TRAVERSE LENGTH (B) Yi……
15 16
WEIGHT BOUND © WEIGHT BOUND © 300 30 40 30 40 12 616 1872 623 1878 618 1862 615 1857 7469
610 610
602 603 646 645
642 639 16 826 2475 833 2486 828 2470 827 2470 9901
821 826
816 819 828 827
826 824 32 1654 4929 1651 4844 1641
4810 1644
4821 19404 1632 1541 1526 1533 1643 1652 1643 1644 9276 9208 9142 9148 400 12 650 1960 643 1947 639 1927 636 1925 7759
641 638
628 632 669 666 660 657 16 848 2549 847 2543 846 2527 847
2528 10147 844 841
835 835 857 855 846 846 32 1673 4905 1672 4897 1664 4865 1666
4870 19537 1560 1556 1546 1548 1672 1669 1655 1656 9414 9387 9319 9323 Y……. BXC 18690 18595 18461 18471 74217
680 660 640 620 600 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 y data Pe rc en t Mean 632.1 StDev 19.49 N 24 AD 0.367 P-Value 0.404 Probability Plot of y data Normal
Tabel 7 Data perancangan eksperimen A B A C
15 16
30 400 300 18484 18290 300 18418 18356 400 18801 18642 400 18733 18710
Penentuan hipotesa untuk tiap faktor yang akan dianalisa adalah sebagai berikut : H 01 = Faktor speed tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 02 = Faktor traverse length tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 03 = Faktor weight bound tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 04 = Interaksi factor speed, traverse length, dan weight bound tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 05 = Interaksi speed dan traverse length tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 06 = interaksi traverse length dan weight bound tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 07 = Interaksi speed dan weight bound tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 11 = Faktor speed berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 12 = Faktor traverse length berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 13 = Faktor weight bound berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 14 = Interaksi factor speed, traverse length, dan weight bound berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 15 = Interaksi speed dan traverse length berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 16 = Interaksi traverse length dan weight bound berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen H 17 = Interaksi speed dan weight bound berpengaruh secara signifikan terhadap hasil eksperimen
Setelah membuat hipotesa, data yang diperoleh kemudian diuji dengan menggunakan software minitab untuk menentukan kebenaran dari masing-masing hipotesa yang dibuat. Hasil pengolahan data adalah sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil Perhitungan dengan Menggunakan So ftware Minitab
Analysis of Variance for y Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Blocks 1 1731 1731 1731 0.01 0.922 Main Effects 3 993853 993853 993853 1.87 0.144 Speed 1 366511 366511 366511 2.07 0.155 Tl 1 101175 101175 101175 0.57 0.453 Wb 1 526167 526167 526167 2.97 0.09 2-way Interactions 13 832482 832482 832482 1.57 0.206 Speed * tl 1 9045 9045 9045 0.05 0.822 Speed * wb 1 806662 806662 806662 4.55 0.037 tl * wb 1 16775 16775 16775 0.09 0.759 Residual Error 64 11337665 11337665 11337665 Pure Error 64 11337665 11337665 11337665 Total 71 13165730
Berdasarkan hasil perhitungan maka dapat dibuat persamaan sebagai berikut: Settingan optimal   =  1030.79 + 71.35a -85.49b + 105.85ab Dengan :  a = speed b = weight bound

## Analisa Control
Dalam melakukan analisa terhadap control yang akan dilakukan, akan dibagi menjadi dua  bagian  besar  dimana  membandingkan  data  keadaan  sebelum  dengan  sesudah  serta dilakukan  permisalan  dengan  asumsi  bahwa  produksi  perbulan  konstan,  waktu  doffing yang dibutuhkan sama perharinya, efisiensi mesin yang digunakan 85%,  dan waktu dalam permisalan digunakan selama 4 minggu (1 bulan)
A. Target  yang  diutamakan  dalam  penerapan  kedepannya  unytuk  meningkatkan  Grade  A dan  serta  penambahan  jumlah  hasil  produksi.  Dari  Tabel  7  perancangan  eksperimen yang didapatkan diatas, dapat diketahui bahwa peningkatan Grade A terjadi dari 95.45% menjadi  95.58%.  Berarti  peningkatan  naik  sebesar  0.129  %.  Hal  ini  berarti  bila diasumsikan dalam 1 hari PT. GMT dengan keadaan saat ini dapat menghasilkan 14000 pcs. Bila terjani kenaikan sebesar 0.129 %., maka hal ini menandakan jumlah produksi akan  meningkat  sebessar  14020  pcs  perhari  nya.  Otomatis  keuntungan  yang  didapat juga akan lebih banyak dihasilkan
B. Rework yang terjadi dari keadaan saat ini dengan usulan settingan yang baru meningkat dari 0.75%  menjadi 0.77%. berarti terjadi peningkatan sebesar 0.02%. dengan kata lain produk  yang  harus  di  rework  dari  awalnya  biasa  perhari  ada  9  pcs,  meningkat  jadi sekitar 10 pcs.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisa  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan beberapa hal, yaitu:  jenis cacat benang yang paling banyak dihasilkan adalah benang lingkar dan benang kotor, kapabilitas pada proses awal dengan nilai Cp = 0.54 dan nilai CPk = 0.54. Setelah di lakukan iterasi nilai Cp dan nilai CPk meningkat menjadi 0.55 dapat  diartikan  bahwa  kemampuan  proses  masih  sangat  rendah  dan  perlu  ditingkatkan. Faktor berpengaruh dalam settingan optimum mesin cone wender adalah Speed (400 RPM) dan Weight bound (40 gr). Hubungan korelasi yang didapat dari perancangan eksperimen, Settingan  optimal  =  1030.79  +  71.35a  -  85.49b  +  105.85ab.  Dari  hasil  analisa  simulasi penerapan didapatkan Grade A mengalami peningkatan 95.45% menjadi 95.58 %. Berarti peningkatan naik sebesar 0.129 % (per minggu).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Ariani, Dorothea Wahyu, 1993, Manajemen Kualitas. Jakarta: Ghalia Indonesia.
[2]. Bagchi,  Tapan  P.,  1993, Taguchi  Methods  Explained:  Practical  Steps  to  Robust Desain . India: Prentice Hall, 1993 [3]. Belavendram, Nicolo, 1995, Quality By Design . India: Prentice Hall.1995.
[4]. Feigenbaum, A.V. 1992. Kendali Mutu Terpadu. Edisi Ketiga. Erlangga. Jakarta.
[5]. Assauri,  Sofjan,  2004,  Manajemen  Produksi  dan  Operasi  Edisi  Revisi,  Lembaga Penerbit FE-UI, Jakarta, 2004.
[6]. Pande, Peter S, Robert P. Newman, Roland R. Cavanagh (2002), “ The Six Sigma Way : bagaimana  GE,  Motorola  dan  PerusahaanTerkenal  Lainnya  Mengasah  Kinerja Mereka”, Yogyakarta, Andi.