## PERANCANGAN SISTEM PAKAR BERBASIS FMEA UNTUK MENGIDENTIFIKASI DAN MENDIAGNOSIS RISIKO KEGAGALAN PROSES PADA PROSES PRODUKSI REAR COMBINATION E83 TRUK HINO DUTRO

## Winnie Septiani, Benza Hadi Perdana dan Johnson Saragih
Jurusan Teknik Industri, Universitas Trisakti e-mail: winnie_septiani@yahoo.com ; johnson_saragih@yahoo.com

## ABSTRAK
Rear Combination E83 merupakan lampu belakang kombinasi untuk truk Hino yang diproduksi oleh PT. Ichokoh Indonesia.   Saat ini perusahaan masih mengalami  kesulitan dalam menemukan beberapa kegagalan proses yang berdampak pada kualitas produk yang dihasilkan.  Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar berbasis Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)  untuk mengidentifikasi dan mendiagnosis  risiko  kegagalan proses pada proses produksi Rear Combination E38 Truk Hino  Dutro. Penelitian ini  terbagi dalam tiga tahapan utama yaitu pertama mengidentifikasi kegagalan proses dengan menggunakan FMEA , kedua  merancang  model  identifikasi dan diagnosis  kegagalan proses produk  Rear Combination E83 dan  ketiga  merancang sistem pakar untuk mengidentifikasi dan mendiagnosis kegagalan proses berbasis FMEA. Sistem pakar dirancang dengan menggunakan strategi penalaran exact reasoning dan strategi pelacakan forward chainning.  Representasi pengetahuan dilakukan dengan menggunakan kaidah if then  rule.  Hasil identifikasi risiko  kegagalan proses dengan menggunakan FMEA diperoleh hasil, terdapat 29 fungsi proses, dengan 51 jenis risiko kegagalan proses yang menimbulkan 29 efek yang disebabkan oleh 51 jenis penyebab dari kegagalan proses.  Berdasarkan perhitungan nilai Risk Priority Number  (RPN)  disusun clustering pembagian nilai RPN menjadi 5 kelas yaitu A, B, C, D dan E. Kelas A merupakan kelas yang memiliki risiko paling tinggi dan semakin menurun besaran risikonya pada kelas E.  Representasi pengetahuan berdasarkan kaidah if then rule diperoleh    314 rule.  Kombinasi dari masing-masing rule   yang ada pada sistem ini diharapkan dapat membantu dalam mengidentifikasi dan mendiagnosis risiko kegagalan proses  dan penyebabnya.
Kata Kunci : Kegagalan proses,  FMEA, rule base , sistem pakar

## ABSTRACT
Rear Combination E83 is a combination rear light for Hino trucks manufactured by PT. Ichokoh Indonesia. Curently the company were still difficult to find some failure the process that impact on the quality of a product produced. This study aimed to design an expert system based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) to identified and diagnosed the risk of process failure in the production process of Rear Combination E38 Hino Dutro Trucks.  The study was divided into three main stages: first identifying the failure of the process by using FMEA, second designing the model identification and diagnosis of product failure Rear Combination E83 and third designing expert system to identify and diagnose failure of process based on FMEA. Expert system designed using exact reasoning and reasoning strategies strategy tracking forward chaining. Knowledge representation was done using the rule if then rule. The result of the risk identification process failure used  FMEA, obtained results there were 29 function processes, with 51 types risk of failure processes that give rise to 29 the effect caused by the 51 types of causes the failure of the process. Based on the calculation of Risk Priority Number (RPN) value, the clustering of RPN was divided into 5 classes, namely A, B, C, D and E. Class A is the highest risk class and decreasing the risk level in class E. Representation of knowledge based on  if then rule obtained 314 rules.  The combination of each rule in the system is expected to assisted in identifying and diagnosing the risk process failure and its causes.
Keywords: Process failure, FMEA, rule base, expert system

## PENDAHULUAN Latar Belakang
PT. Ichikoh Indonesia merupakan salah satu perusahaan pembuat parts minor mobil seperti head lamp , rear combination lamp , door mirror dan small lamp .  Dengan cakupan pasar
yang cukup besar,  tidak hanya pasar lokal tetapi juga ekspor khususnya  ke Jepang dan Malaysia.  Perusahaan berupaya agar dapat unggul dari pesaingnya baik dari segi harga maupun kualitas produknya. Oleh sebab itu pengendalian kualitas dan perbaikan proses
produksi harus dilakukan untuk menghasilkan produk yang berkualitas.
Saat ini perusahaan masih mengalami kesulitan dalam menemukan beberapa kegagalan proses yang terjadi pada keseluruhan proses produksi. Kegagalan proses yang tidak teridentifikasi akan berdampak  pada kualitas produk yang dihasilkan. Risiko tidak dapat dihilangkan seluruhnya, tetapi pengaruh dan dampaknya pada perusahaan dapat dikurangi dengan memilih penanganannya yang tepat [1]. Untuk mendapatkan kualitas yang baik, diperlukan suatu sistem yang dapat mempemudah proses identifikasi dan diagnosis kegagalan proses. Sehingga  upaya penanggulannya dapat direncanakan sebelum risiko kegagalan itu terjadi.
Rear Combination E83 merupakan lampu belakang kombinasi untuk truk Hino yang diproduksi oleh PT. Ichokoh Indonesia. Rear Combination Lamps menjadi fokus dalam penelitian ini karena memiliki prosentase kecacatan produk yang paling tinggi dibandingkan produk lainnya. Mesin yang diamati dalam penelitian yaitu mesin Molding dengan proses pengeringan dan pemanasan bahan baku serta pencetakan, kemudian mesin- mesin assembling .
Risiko kegagalan proses akan diidentifikasi dan dinilai dengan menggunakan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) yang didukung dengan menggunakan teknologi berbasis komputer yaitu Sistem Pakar.
FMEA merupakan tool analisis proaktif yang dapat mengidentifikasi dan mencegah satu kejadian dalam proses, produk atau sistem yang mengalami kegagalan.  [2]  menyebutkan dalam studinya, FMEA merupakan tool penilaian risiko dan perbaikan kualitas yang penggunaannya sangat luas dalam industri manufaktur. Tool ini merupakan kombinasi antara human knowledge dengan pengalaman (experience ) untuk (1) mengindentifikasi kegagalan potensial dari suatu proses atau produk, (2) mengevaluasi kegagalan dari produk atau proses dan dampaknya,  (3) membantu engineer untuk menentukan corrective action atau preventive measure dan (4) mengeliminasi atau mengurangi peluang terjadinya kegagalan. FMEA membantu dalam
mengidentifikasi modus kegagalan yang diketahui dan dapat diduga sekarang  kemudian merangking kegagalan tersebut berdasarkan dampak relatifnya terhadap produk. [3]  FMEA merupakan tool yang dapat digunakan untuk menentukan  prioritas risiko dan memonitor efektivitas dari aktivitas kontrol risiko.
Informasi dan pengetahuan yang tersimpan dalam FMEA akan menjadi basis pengetahuan dalam perancangan sistem pakar. Tahap pembentukan sistem pakar menurut [4] meliputi akuisisi pengetahuan, representasi pengetahuan, pengembangan mesin inferensi.

## Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar berbasis Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)  untuk mengidentifikasi dan mendiagnosis  risiko  kegagalan proses pada proses produksi Rear Combination E38 Truk Hino Dutro.

## METODOLOGI PENELITIAN Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut:
1) Observasi langsung, untuk mengamati proses produksi Rear Combination dan juga mengamati permasalahan kegagalan proses yang terjadi pada keseluruhan proses.
2) Wawancara, dengan pihak perusahaan khusus di Departemen Produksi.
3) Mempelajari data historis perusahaan seperti data kecacatan produk dan data control plan produk.

## Tahapan Penelitian
Penelitian ini terbagi dalam tiga tahapan utama yaitu:
1. Mengidentifikasi risiko kegagalan proses dengan menggunakan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
a. Melengkapi tabel FMEA (penyebab dan dampak  pontensial);
b. Menentukan penilaian kuantitatif dari Severity (S), Occurrence (O) dan Detectability (D);
S  = Tingkat keparahan yang ditimbulkan dari kegagalan yang berakibat kepada produk
Perancangan Sistem Pakar Berbasis FMEA untuk Mengidentifikasi dan Mendiagnosis Risiko Kegagalan Proses pada Proses Produksi Rear Combination E83 Truk Hino Dutro
Winnie Septiani, Benza Hadi Perdana dan Johnson Saragih
O  = Peluang terjadinya kegagalan. D  = Kemampuan kegagalan dapat dideteksi.
c. Menghitung Risk Priority Number (RPNs), diurut menurun ( descending ). Kemudian tentukan RPN tertinggi dan terrendah;
𝑅𝑃𝑁 = 𝑆 𝑥 𝑂 𝑥 𝐷 (1)
d. Melakukan perbaikan dan hitung kembali
RPNs terbaru hasil perbaikan.

## 2. Merancang model identifikasi dan diagnosis risiko kegagalan proses
Perancangan model identifikasi dan diagnosis kegagalan proses Rear Combination E83, meliputi: penyusuanan katalog risiko, pengelompokan ( Clustering ) nilai Risk Priority Number (RPN) dan Tree Diagram.
3. Merancang sistem pakar untuk mengidentifikasi dan mengdiagnosis kegagalan proses berbasis FMEA
Strategi penalaran yang digunakan adalah Forward Chaining , penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis  [5]. Metoda pencarian dan pelacakan yang digunakan adalah Metoda Best First Search (Pencarian terbaik pertama), metode ini merupakan kombinasi dari metode Depth First Search dan Metode Breadth First Search [6] . Kombinasi kedua metode ini sangat dimungkinkan karena pencarian solusi tidak hanya melihat satu lintasan akan tetapi masih memungkinkan untuk berpindah ke lintasan lain apabila lintasan lain tersebut lebih menjanjikan untuk mendapatkan solusi [7].
Rule diformulasikan dalam bentuk linguistik dan diekspresikan dalam bentuk IF- THEN.  Proposisi yang mengikuti IF disebut sebagai anteseden, sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut sebagai konsekuen.
R1 : IF x adalah   Mi THEN y adalah Ni (2)

## 4. Verifikasi dan Validasi
Validasi  model konseptual dilakukan dengan menggunakan metode face  validity yaitu dengan cara menanyakan secara langsung kepada pakar yang memiliki pengetahuan dan pengalaman dalam rantai pasok agroindustri susu  [8]. Verifikasi model dilakukan dengan menggunakan  metode blackbox testing [9]. Validasi operasional dilakukan dengan menjalankan model dan hasilnya dibandingkan dengan data riil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi Risiko Kegagalan Proses dengan FMEA
Berdasarkan hasil identifikasi diperoleh 51 kegagalan proses pada proses produksi Rear Combination, diantaranya (1) Masih terdapat biji plastik yang mengakibatkan keretakan, sempal dan gores, (2) Kesalahan bentuk produk, (3) Housing NG pada saat perakitan, (4) Warna produk yang dihasilkan buram atau kusam, (5) Hasil peleburan melengkung,  tidak sempurna, (6) NG fungsi bulp, (7) Hasil pengepresan tidak sempurna, (8) Kesulitan dalam setting ke body mobil, (9) Gasket miring, (10) Bulp putus dan tidak berfungsi dengan baik, (11) Skrup miring, (12) Barang NG saat diterima konsumen. Identifikasi penyebab pada kegagalan proses tersebut dilakukan dengan menggunakan Diagram Isikawa (Gambar 1).
Risiko kegagalan proses, penyebab, dampak dan upaya penanggulangannya dipetakan dengan menggunakan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Contoh pemetaannya dengan FMEA dapat dilihat pada Tabel 1. Risiko kegagalan proses diukur dengan tiga dimensi risiko yaitu Severity (Tingkat keparahan), Occurence (Peluang kejadiannya) dan Detectability (Kemampuan untuk dideteksi). Kemudian dihitung nilai RPN nya, sebagai perkalian dari Severity (S), Occurence (C) dan Detectability (D).
Gambar 1. Identifikasi Penyebab Kegagalan Proses dengan Diagram Ishikawa

## Tabel 1.  Pemetaan Risiko Kegagalan Proses Pembuatan Rear Combination E83 dengan Menggunakan FMEA
Proses Kegagalan Proses Dampak Penyebab Kontrol yang dilakukan Upaya Penanggulangan G1 Waktu pemanasan BB tidak sesuai dengan Standar ( G1.1 ) Masih terdapat biji plastik dalam bahan baku, produk retak, permukaan kasar, sempal, terdapat gorean, weld line Kesalahan Setting waktu pemanasan Leader mengawasi cara kerja operator Setting waktu pemanasan pada mesin Molding harus sesuai prosedur kerja Temperatur pemanasan yang tidak sesuai dgn standar ( G1.2 ) Komponen pemanas pada mesin molding tidak bekerja dengan baik Melakukan pengecekan komponen- komponen mesin Melakukan kalibrasi mesin sebelum beroperasi G3 Pemotongan gate overcut ( G3.1 ) Housing NG pada saat perakitan Kurangnya penerangan Tidak ada Menambah penerangan di lini produksi yang bersangkutan G4 Proses embarian overcut (G4.1) Housing NG pada saat perakitan Operator tergesa- gesa dalam bekerja Tidak ada Menambah penerangan di lini produksi yang bersangkutan Proses pembarian tidak terpotong sempurna ( G4.2 ) Pisau cutter tumpul Pengecekan alat bantu produksi Tool alat bantu selalu diganti dan dicek secara berkala G7 Panas pada saat memasang cetakan tail stop lens pada ruang cetak ( G7.1) Kesalahan bentuk produk, serta hasil cetakan yang tidak rapih atau tidak presisi tidak sesuai spesifikasi yang diinginkan Suhu ruang cetak yang tinggi Cek suhu ruang cetak Operator harus menggunakan peralatan K3 Bahan baku SHM VH 112 yang masuk ke dalam cetakan tidak merata (G7.2) Dimensi cetakan tail stop lens kurang sesuai spesifikasi, terdapat kotoran pada cetakan Pemeriksaan kondisi cetakan tail stop lens Melakukan pengecekan ulang spesifikasi cetakan tail stop lens dan pemeriksaan kondisi fisiknya Merancang Model Identifikasi dan Diagnosis Kegagalan Proses Rear Combination E83 - Pengelompokan ( Clustering ) Clustering
dilakukan untuk mengelompokkan masalah berdasarkan  nilai Risk Priority Number (RPN),  yang terbagi menjadi 5  kelas yaitu A, B,C, D dan E.
Perancangan Sistem Pakar Berbasis FMEA untuk Mengidentifikasi dan Mendiagnosis Risiko Kegagalan Proses pada Proses Produksi Rear Combination E83 Truk Hino Dutro
Winnie Septiani, Benza Hadi Perdana dan Johnson Saragih
Tujuannya adalah untuk memfokuskan penyelesaian permasalahan. Hasil clustering dapat dilihat pada Tabel 2. Kelas A merupakan kelas yang memiliki tingkat keparahan tertinggi, sedangan kelas E merupakan kelas yang memiliki tingkat keparahan terendah. Formula:
𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 = RPN 𝑚𝑎𝑥 −RPN 𝑚𝑖𝑛 Jumlah Kelas (3) Tabel 2. Clustering Nilai RPN Kelas Rentang A 280 – 224,4 B 224,4-168,8 C 168,8 – 113,2 D 113,2 – 57,6 E 57,6 – 2
- Tree diagram untuk fungsi proses memanaskan PP SHM 3769.
Gambar 2. Tree diagram untuk fungsi proses PP SHM 3769
Model hubungan integrasi FMEA dan Sistem Pakar untuk mengidentifikasi dan mendiagnosis risiko dapat dilihat pada Gambar 3.
Merancang  Sistem pakar untuk Mengidentifikasi dan Mendiagnosis Risiko Kegagalan Proses Berbasis FMEA
Penyusunan rule base
dengan
menggunakan IF THEN rule (Tabel 3), menghasilkan 314 rule . Dengan menggunakan production rule yang merupakan konsisi aksi (jika-maka)  [10], suatu konsekuensi atau konklusi dinyatakan dalam bagian THEN itu benar, jika bagian IF kaidah tersebut juga benar atau sesuai dengan kondisi tertentu. If then rule ini diolah dalam software winexys untuk membentuk suatu kondisi berdasarkan aturan pengkodingan pada Tabel 3.
Penalaran  bersifat pasti berarti penalaran dengan kebenaran 100 persen sedangkan masalah ketidakpastian ditangani dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). CF merupakan nilai numerik yang menunjukan nilai kepercayaan suatu parameter pada saat pelacakan. Nilai CF ditentukan saat membentuk basis pengetahuan dan ditentukan saat konsultasi dengan pakar. Interpretasi nilai Certainty Factor dapat dilihat pada Tabel 4 dan range untuk nilai Certainty Factor (Gambar 4). Sistem pakar dirancangan dengan menggunakan software Winxys  (Gambar 3). Minimum spesifikasi komputer yang diperlukan adalah Processor 1 GHz, Memory (RAM) 256 MB, Harddisk dengan kapasitas 5 GB,VGA card 16 MB dan Monitor VGA (512 color).
Tabel 3. Penyusunan Rule Base Rule IF AND AND
AND THAN
X 1 X 2 X 3 X 4 X 4
1 1 2 yes 3 Yes 4 yes 5 yes 6.7 2 1 2 Yes 3 Yes 4 Yes 5 Yes 6 .. .. .. ..
.. .. .. .. .. .. .. 14 8 9 Yes  10  Yes 11 Yes 12 Yes 13,14 15 Yes Yes Yes No 13 .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. .. 298 .. 314 164 ..
179 165 .. No .. 16 Yes  167  Yes  168  Yes 170
Gambar 3. Model Hubungan FMEA dengan Penyusunan Basis Pengetahuan untuk Sistem Pakar
Gambar 4. Range untuk Nilai Certainty Factor (CF) [11]
Tabel 4. Interpretasi Nilai Certainty Factor
(CF) [11] Uncertain Term CF Definitely not -1,0 Almost certainly not -0,8 Probably not -0,6 Maybe not -0,4 Unknown -0,2 to 0,2 Maybe 0,4 Probably 0,6 Almost Certainly 0,8 definitely 1,0

## Pengujian Sistem
Pengujian  model dan sistem dilakukan dalam beberapa tahap:
1. Validasi model konseptual
Validasi  model dilakukan  dengan menggunakan metode face validity .  Validasi model ini dilakukan dengan cara diskusi secara langsung dengan pakar yang memiliki pengetahuan dan pengalaman terkait dengan kegagalan proses produk Rear Combination E83.
2. Verifikasi model
Verifikasi model dilakukan dengan menggunakan metode blacktesting . Pengujian dilakukan dengan memeriksa kesesuaian antara model yang tersusun dengan sistem yang dirancang.

## 3. Validasi operasional
Pengujian dilakukan dengan cara menjalankan sistem dan hasilnya dibandingkan dengan hasil penilaian dari pakar.

## KESIMPULAN
Hasil dari identifikasi dan diagnosis kegagalan proses dengan menggunakan FMEA pada proses produksi Rear Combination E83 diperoleh 29  fungsi proses, 51 jenis kegagalan, 29 dampak dan 51 penyebab kegagalan proses. Untuk setiap kegagalan proses ditentukan upaya penanggulangannya berdasarkan pendapat pakar.
RPN tertinggi ada pada kegagalan proses bahan baku SHM 3756, SHM VH 112, PMMA 001 dan PMMA tidak merata dan setting temperatur pengeringan di mesin hopper dryer
Input FMEA : S,O,D Clustering nilai RPN Melakukan studi literatur dan review jurnal Mengidentifikasi risiko, penyebab dan dampak risiko dari hasil survey dan diskusi dengan pakar
Menyusun pengetahuan pakar untuk pengukuran dan penilain risiko Basis Pengetahuan risiko Akusisi Pengetahuan Representasi Pengetahuan Pengembangan Mesin Inferensi Fuzzy logic berdasarkan output FMEA
False Possibly-False UNKNOWN True -1 0 1 Range of Disbelief Range of Belief
C Possibly-True
Winnie Septiani, Benza Hadi Perdana dan Johnson Saragih
yang tidak sesuai dengan kapasitas bahan baku tails stop lens.
Jalannya program dimulai dari pemilihan efek yang terjadi, kemudian menuju ke pertanyaan iya/tidak  untuk kegagalan  proses, identifikasi penyebab kegagalan. Setelah semua pertanyaan dijawab oleh user maka akan keluar upaya penanggulangan dan nilai RPN nya. Sistem pakar ini diharapkan mampu mendiagnosis dan mengidentifikasi kegagalan proses produksi Rear Combination E83.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Manuj, I. and Mentzer, J. T., (2008) Global supply chain risk management strategies,
International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, No. 38, PP. 192-223.
[2]  Yeh, R. H. and Hsieh, M., (2007) Fuzzy assessment of FMEA for a sewage plant, Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, No. 24, PP. 505-512.
[3]  Perez, J. R. and Rodriguez, M. E. P., (2012) Fail-Safe FMEA Combination of quality tols keeps risk in check, Quality Progress, No. 45, PP. 30-36.
[4]  Marimin, (2005). Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial . Bogor: IPB Press.
[5]  Turban, E., (1992). Experts System and applied artificial Intelligence . New York: Macmillan Publishing Company.
[6]  Jakson, P., (1998). Introduction to Experts System . Edinburgh Gate: Addison Wesley Longmann Limited.
[7]  Mesker, L. and Liebowitz, J., (1994). Design and Development of Expert System and Neuron Networks . New York: Macmillan Publishing Company.
[8]  Sargent, R. G., (2007) Verification and validation of simulation models, Proceedings of the 2007 Winter SImulatio Conference, PP. 124-137.
[9]  Sommerville, I., (2011). Software Engineering vol. 9. California (US): Addison-Wesley.
[10] Giarratano, Joseph, C., and Riley, G. D., (2005). Expert System Principles and Programming . Massachusetts: Thompson Learning Inc.
[11] Durkin, J., (1994). Expert Systems Design and Development . New Jersey: Prentice Hall International,Inc.
Gambar 5 Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi dan Mendiagnosis Risiko Kegagalan Proses