Pengendalian Kualitas Material Kapur pada PT. AJG dengan Metode SQC dan FMEA
Fatih Firmansyah 1 , Mohammad Jufriyanto 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia Koresponden email : fatihfirmansyah92@gmail.com 1* , jufriyanto@umg.ac.id 2
Diterima: 14 Oktober 2023 Disetujui: 21 Oktober 2023

## Abstract
PT  Aneka  Jasa  Grhadika  is  a  company  that  implements  the  Make  to  Order  (MTO),  Assembly  to  Order (ATO), and Engineer to Order (ETO) production systems. In producing its products, it strongly maintains quality in providing trust and satisfaction to customers. This is supported by the availability of ISO 9001: 2015 which relates to the quality management system. PT AJG is also a company engaged in Engineering, Procurement, and Construction (EPC). In the procurement process, there is often a discrepancy between the lime material received and the standard specifications set by the company. This is used as a topic of discussion  by  researchers  with  the  aim  of  knowing  what  factors  cause  lime  material  discrepancies  and proper  quality  control.  In  this  study  using  Statistical  Quality  Control  (SQC)  and  Failure  Mode  Effect Analysis (FMEA) methods. The results of the study found that the lime material was outside the control limit, and the factors causing the non-conformity of the lime material included machine, human, method, measurement,  and  environmental  factors.  The  recommended  corrective  actions  are  scheduling  machine maintenance,  assigning  expertise  certification  to  employees,  identifying  suppliers  with  the  best  service criteria,  structuring  the  method  of  receiving  lime  material,  mediating  with  partners  regarding  the  actual condition of material quality, and conduct sampling tests related to the area where the lime material will be taken periodically.
Keywords:  Chalk, defects, failure mode effects analysis (fmea), quality control, statistical quality control

## Abstrak
PT. Aneka Jasa Grhadika merupakan perusahaan yang menerapkan sistem produksi Make to Order (MTO), Assembly  to  Order (ATO),  dan Engineer  to  Order (ETO).  Dalam  memproduksi  produknya  sangat mempertahankan  kualitas  dalam  memberikan  kepercayaan  dan  kepuasaan  kepada customer .  Hal  ini didukung dengan ketersediaan ISO 9001:2015 yang berkaitan dengan quality management system . PT. AJG juga merupakan perusahaan yang bergerak di bidang Engineering , Procurement , dan Contruction (EPC). Pada  proses  pengadaan  seringkali  terjadi  ketidaksesuaian  antara  material  kapur  yang  diterima  dengan standar spesifikasi yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Hal tersebut dijadikan topik pembahasan oleh peneliti dengan tujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang menyebabkan ketidaksesuaian material kapur dan  pengendalian  kualitas  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Statistical  Quality Control (SQC)  dan Failure  Mode  Effect  Analysis (FMEA).  Hasil  penelitian  diperoleh  temuan  bahwa material kapur berada di luar batas kendali, dan faktor penyebab ketidaksesuaian material kapur meliputi faktor  mesin,  manusia,  metode,  pengukuran,  dan  lingkungan.  Usulan  tindakan  perbaikan  yang direkomendasikan yakni  melakukan penjadwalan  maintenance  mesin,  memberikan  penugasan  sertifikasi keahlian  kepada  karyawan,  melakukan  identifikasi  terkait  supplier  dengan  kriteria  pelayanan  terbaik, menstruktur metode penerimaan material kapur, melakukan mediasi dengan pihak rekanan terkait kondisi aktual kualitas material kapur, dan melakukan uji sampling terkait area yang akan diambil material kapur secara periodik.
Kata Kunci: cacat, failure mode effect analysis (fmea), kapur, pengendalian kualitas, statistical quality control

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  globalisasi  dan dalam  konteks  persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat,  pengendalian kualitas telah menjadi faktor kritis yang memengaruhi kesuksesan dan daya saing suatu organisasi. Kualitas produk  atau  layanan  yang  dihasilkan  memiliki  dampak  langsung  pada  kepuasan  pelanggan,  reputasi perusahaan, dan keberlanjutan operasional. Secara keseluruhan, kualitas atau mutu dapat dipahami sebagai sejumlah sifat positif yang sesuai dengan preferensi konsumen, sesuai dengan keperluan penggunaan, dan
menghasilkan kepuasan pelanggan [1]. Tujuan dari pengendalian kualitas adalah untuk mengurangi jumlah produk yang tidak memenuhi standar dan memastikan bahwa produk akhir sesuai dengan standar kualitas yang  ditetapkan  oleh  perusahaan.  Produk  cacat  dipastikan  tidak  sampai  ke  tangan  pelanggan,  dengan maksud  agar  setiap  ketidaksesuaian  dapat  segera  teridentifikasi  dan  tindakan  perbaikan  dapat  diambil sebelum menyebabkan kerusakan dan kerugian yang besar bagi perusahaan [2].
PT.  Aneka  Jasa  Grhadika  berbasis  di  Gresik,  Jawa  Timur,  dan  berfokus  pada  sektor Engineering , Procurement ,  dan Contruction (EPC)  [3].  Pada  bidang procurement ,  perusahaan  menjalankan  proses pengadaan yang mencakup material kapur dari mitra rekanan. Dalam proses pengadaan, seringkali terjadi ketidaksesuaian  antara  material  kapur  yang  diterima  dengan  standar  spesifikasi  yang  sesuai  dengan kebijakan perusahaan. Berikut merupakan standar spesifikasi material kapur di PT. Aneka Jasa Grhadika dapat dirujuk pada Tabel 1 .
Tabel 1. Standar Spesifikasi Material Kapur PT. AJG Standar Spesifikasi Material Kapur Parameter Batasan CaO Min 80% Insoluble Matter Max 2% Lolos Mesh 100 Min 90% Sumber: Data Internal Perusahaan
Melalui Tabel  1 diketahui  jenis  parameter  dan  jumlah  batasan  pada  kandungan  material  kapur. Melalui kegiatan observasi, jenis ketidaksesuaian yang paling umum terjadi adalah ketidaksesuaian pada material kapur dengan kandungan CaO minimum 80%,  lebih lanjutnya dapat merujuk ke Tabel 2 .
Tabel 2. Data Observasi Material Kapur
Periode Jumlah Ketidaksesuaian Kapur Total Ketidaksesuaian Jumlah Kapur % CaO min 80% Insoluble Matter max 2% Lolos Mesh 100 min 90% 3 Januari 2023 45.447 45.447 0 90.893 227.143 40% 24 Januari 2023 11.384 11.384 0 22.767 47.855 48% 24 Januari 2023 25.088 0 0 25.088 8 Februari 2023 50.407 0 0 50.407 76.527 66% 16 Februari 2023 11.936 11.936 0 23.871 23.871 100% 21 Februari 2023 27.026 22.048 0 49.074 49.074 100% 24 Februari 2023 49.208 0 0 49.208 49.208 100% 3 Maret 2023 26.767 0 0 26.767 26.767 100% 17 Maret 2023 25.270 0 0 25.270 51.020 50% 24 Maret 2023 24.726 20.184 0 44.910 44.910 100% 28 Maret 2023 23.875 0 0 23.875 23.875 100% 31 Maret 2023 0 0 0 0 21.800 0% 3 April 2023 26.110 0 0 26.110 26.110 100% 11 April 2023 47.684 0 0 47.684 47.684 100% 12 April 2023 25.451 0 0 25.451 25.451 100% 17 April 2023 0 0 0 0 25.600 0% 10 Mei 2023 48.937 0 0 48.937 48.937 100% 11 Mei 2023 24.240 0 0 24.240 49.840 49% 23 Mei 2023 0 26.835 0 26.835 26.835 100% 30 Mei 2023 25.347 0 0 25.347 25.347 100% 16 Juni 2023 25.310 0 0 25.310 79.020 32% 27 Juni 2023 0 0 0 0 27.640 0% 4 Juli 2023 49.370 0 0 49.370 49.370 100% 13 Juli 2023 25.400 0 25.130 50.530 149.480 34% 17 Juli 2023 25.610 0 0 25.610 74.230 35% 18 Juli 2023 0 0 0 0 53.550 0% 26 Juli 2023 0 0 0 0 54.010 0% 27 Juli 2023 0 0 0 0 28.940 0% 28 Juli 2023 22.141 22.141 0 44.282 67.402 66% 10 Agustus 2023 49.510 0 0 49.510 97.770 51% 14 Agustus 2023 23.820 0 0 23.820 23.820 100% 18 Agustus 2023 51.820 0 0 51.820 128.650 40% 23 Agustus 2023 0 0 0 0 78.930 0% 29 Agustus 2023 53.142 0 0 53.142 107.532 49% 30 Agustus 2023 0 0 0 0 104.640 0% Jumlah 845.025 159.974 25.130 1.030.128 2.042.838 50% Sumber: Pengolahan data (2023)
Berdasarkan  data  perusahaan,  ditemukan  bahwa  selama  periode  8  bulan,  mulai  dari  Januari  2023 hingga Agustus 2023, total kuantitas material kapur yang digunakan adalah sebanyak 2.042.838 kg. Dalam periode  tersebut,  material  kapur  yang  tidak  sesuai  dengan  standar  mencapai  jumlah  1.030.128  kg,  yang setara dengan persentase sekitar 50%.
Penelitian  sebelumnya  tentang  pengendalian  kualitas  dilakukan  oleh  [4],  berdasarkan  penjelasan masalah  diatas  perlu  adanya  pengendalian  kualitas  perlu  dilakukan  oleh  CV  Akbar  Metatama  untuk mempertahankan kualitas produknya dengan mengaplikasikan Statistical Quality Control (SQC) sebagai instrumen  kontrol  mutu  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  produk  yang  tidak  memenuhi  standar  atau produk gagal sebanyak mungkin. Alat pengendali kualitas dibutuhkan, metode Statistical Quality Control (SQC)  dan  metode Failure  Mode  and  Effect  Analysi s  (FMEA)  digunakan  mengenali  kemungkinan kegagalan  dan  mengurangi  risiko  kecacatan  [5].  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  faktor- faktor  yang  menjadi  penyebab  ketidaksesuaian  material  kapur  dan  mencari  tahu  metode quality  control yang sesuai.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  telah  dilaksanakan  di  PT.  Aneka  Jasa  Grhadika,  dengan  penggunaan  dua  kategori sumber data, yaitu data yang diperoleh secara langsung dan data yang diperoleh dari sumber lain. Metode pengumpulan data melibatkan observasi langsung, wawancara dengan karyawan atau pihak terkait, serta tinjauan  pustaka.  Setelah  data  terhimpun,  dilakukan  proses  pengolahan  dan  analisis  menggunakan  alat Statistical Quality Control (SQC) seperti checksheet , histogram, diagram pareto, peta kendali, dan diagram sebab-akibat.  Dalam  proses  identifikasi,  besarnya Risk  Priority  Number (RPN)  ditentukan  dengan menggunakan  metode Failure  Model  and  Effects  Analysis (FMEA).  Di  bawah  ini  adalah  diagram  alur penelitian dalam Gambar 1 :
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian Sumber: Data Penelitian 2023
Berikut adalah uraian langkah-langkah penelitian:
a. Mulai, merupakan tahapan awal dalam menjalankan penelitian.
b. Studi  pendahuluan,  melibatkan  pengumpulan  informasi  terkait  penelitian  dari  studi  lapangan  dan tinjauan literatur.
c. Identifikasi  masalah,  tahap  dimana  masalah  yang  muncul  di  perusahaan  diidentifikasi  dan dikelompokkan. Salah satu masalah yang diidentifikasi adalah ketidaksesuaian antara material kapur yang diterima dan standar spesifikasi perusahaan
d. Pengumpulan  data,  melibatkan  penggunaan  data  primer  yang  diperoleh  melalui  pengawasan  secara langsung di perusahaan dan data sekunder berupa hasil uji material kapur oleh perusahaan dari Januari 2023 hingga Agustus 2023.
e. Pengelolaan data, melibatkan pemrosesan data dengan bantuan metode SQC untuk menentukan batas kontrol  dan  penyebab  ketidaksesuaian,  serta  menggunakan  FMEA  untuk  menentukan  prioritas perbaikan.
f. Hasil dan pembahasan, mencakup output dari analisis yang telah dijalani
g. Kesimpulan, merupakan tahap penarikan kesimpulan terhadap penelitian yang telah dilakukan.
h. Selesai, tahap akhir penelitian atau penyelesaian dari proses penelitian.
A. Statistical Quality Control (SQC)
Metode  Statistical  Quality  Control (SQC)  merupakan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  sektor industri untuk mengukur, memonitor, dan mengatur kualitas produk atau layanan dengan memanfaatkan alat-alat statistik serta teknik analisis data. Metode SQC dapat diterapkan untuk mengidentifikasi kegagalan dalam proses produksi yang berasal dari cacat atau kerusakan produk, sehingga tindakan perbaikan dapat diambil  untuk  menangani  masalah  yang  menyebabkan  produk  mengalami  kerusakan.  [6].  Metode  ini mengadopsi beberapa alat bantu dari metode seven tools.  Terdiri dari lima alat dalam metode Statistical Quality  Control (SQC),  yaitu: Check  sheet (lembar  periksa),  Histogram,  Pareto chart (diagram  Pareto), Control Chart (grafik kendali), dan Fishbone diagram [7].

## B. Failure Model and Effects Analysis (FMEA)
Failure  Mode  and  Effects  Analysis (FMEA)  ialah  metode  yang  terstruktur  dan  sistematis  dalam menganalisis  kegagalan,  serta  mengenali  serta  mengutamakan  potensi  kegagalan  atau  cacat  [8].  Dalam dunia yang semakin kompleks dan kompetitif, FMEA menjadi instrumen kunci dalam upaya perusahaan untuk mencapai tingkat kualitas yang lebih unggul dan menjaga daya saing. Dalam penilaian risiko FMEA, digunakan suatu parameter yang dikenal dengan "RPN" ( Risk Priority Number ), yang dihitung sebagai hasil dari perkalian antara tingkat keparahan (S), frekuensi kejadian (O), dan kemampuan deteksi (D) kegagalan [9]. Tujuan pembuatan FMEA adalah untuk mengenali dan mengevaluasi risiko-risiko yang terkait dengan kemungkinan  kegagalan.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  pembuatan Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA) [5] :
1. Identifikasi Jenis Kegagalan
Analisis penyebab kegagalan untuk jenis kegagalan tertentu menggunakan diagram sebab dan akibat yang terdokumentasi dalam gambar sebelumnya. Langkah selanjutnya adalah membuat FMEA untuk Variasi jenis kegagalan produk tersebut.
2. Penilaian Dampak Kegagalan ( Severity , S)
Berdasarkan  jenis  kegagalan  tersebut  dapat  ditentukan  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pihak perusahaan.
3. Penyebab Potensial dari Kegagalan Dapat diidentifikasi dengan merujuk pada diagram sebab dan akibat yang telah dibuat sebelumnya.
4. Penilaian Peluang Kegagalan ( Occurrence , O)
Dapat diberikan berdasarkan panduan yang disediakan dalam FMEA.
5. Strategi Mengendalikan Kegagalan
Dapat diidentifikasi dengan mempertimbangkan penyebab kegagalan yang telah diidentifikasi dalam diagram sebab dan akibat yang sudah dibuat sebelumnya.
Skala dari 1 hingga 10 digunakan untuk menilai tingkat keparahan ( severity ). Skala penilaian severity menurut McDermott 2009 pada [10] terdapat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Ranking Severity
Ranking Severity Description 10 Hazardous without warning System failure resulting in highly hazardous effects 9 Hazardous with warning System failure resulting in hazardous effects 8 Very High System is not operational 7 High System is operational but cannot be run at full capacity 6 Moderate Operational and safe but experiencing a decrease in performance that affects the output 5 Low Gradual performance degradation 4 Very Low Minimal impact on system performance 3 Small Slightly affecting system performance 2 Very Small Negligible effect on system performance 1 No Effect No effect
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Nilai  O  dalam  analisis  menggambarkan  tingkat  kemungkinan  atau  probabilitas  kegagalan.  Skala  1 hingga  10  digunakan  untuk  menetapkan  nilai occurrence .  Ranking  penilaian occurrence menurut McDermott 2009 pada [10] terdapat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Ranking Occurrence Ranking Occurrence Description 10 - 9 Very High Frequent failures 8 - 7 High Repetitive failures 6 - 4 Moderate Infrequent occurrences of failure 3 - 2 Low Very rare instances of failure 1 No impact Almost no failures
Nilai  D  mengindikasikan kemungkinan  mendeteksi  kegagalan  sebelum  terjadi.  Skala  1  hingga  10 digunakan untuk menilai detection . Evaluasi peringkat detection berdasarkan McDermott tahun 2009 pada [10] ditunjukkan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Ranking Detection Ranking Detection Description 10 Uncertain Checking  consistently  lacks  the  capability  to  identify  potential  causes  or failure mechanisms and failure modes. 9 Very Small The likelihood of checking is extremely minimal in detecting potential causes and failure mechanisms and failure modes. 8 Small The chances of checking to detect potential causes and failure mechanisms and failure modes are distant. 7 Very Low The  probability  of  checking  is  very  low  in  detecting  potential  causes  and failure modes. 6 Low The likelihood of checking to detect potential causes and failure mechanisms and failure modes is low. 5 Moderate The checking  capability to detect  potential causes and  failure mechanisms and failure modes is moderate. 4 Intermediate to high The chances of checking to detect potential causes and failure mechanisms and failure modes are quite high 3 High The  probability  of  checking  to  detect  potential  causes  and  failure mechanisms and failure modes is high. 2 Very High The likelihood of checking to detect potential causes and failure mechanisms and failure modes is very high. 1 Almost certain Checking  consistently has the ability to detect  potential  causes  and failure mechanisms and failure modes.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Statistical Quality Control (SQC)
Pengolahan  data  menggunakan  lima  alat  statistik quality  control ,  berikut  analisis  menggunakan metode SQC.
1. Lembar periksa ( check sheet )
Check  Sheet adalah  formulir  pemeriksaan  yang  dirancang  dengan  sederhana  dan  berisi  daftar elemen  yang  perlu  dicatat,  baik  secara  kualitatif  maupun  kuantitatif.  Tujuannya  adalah  untuk merapikan dan mengorganisir pengumpulan data dengan cara yang mudah, sistematis, dan terstruktur saat data tersebut muncul di lokasi kejadian [11]. Check sheet dapat dirujuk pada Tabel 6 .
Tabel 6. Lembar Periksa Periode Jumlah Kapur Parameter Ketidaksesuaian Total Ketidaksesuaian % CaO min 80% Insoluble Matter max 2% Lolos Mesh 100 min 90% Januari 2023 274.998 81.918 56.830 0 138.748 50% Februari 2023 198.680 138.577 33.984 0 172.560 87% Maret 2023 168.372 100.638 20.184 0 120.822 72% April 2023 124.845 99.245 0 0 99.245 79% Mei 2023 150.959 98.524 26.835 0 125.359 83% Juni 2023 106.660 25.310 0 0 25.310 24% Juli 2023 476.982 122.521 22.141 25.130 169.792 36% Agustus 2023 541.342 178.292 0 0 178.292 33% Total 2.042.838 845.025 159.974 25.130 1.030.128 50% Sumber: Pengolahan data (2023)
Berdasarkan Tabel 6 menunjukkan bahwa sekitar setengah, atau 50%, dari total jumlah material kapur yang diterima tidak sesuai dengan spesifikasi perusahaan selama delapan bulan terakhir. Dengan angka persentase ini, diperlukan usaha untuk mengimplementasikan tindakan pengendalian kualitas pada material kapur di PT. Aneka Jasa Grhadika.
2. Histogram Histogram adalah alat yang berguna dalam mengidentifikasi variasi dalam proses. Ini berbentuk grafik  batang yang  menggambarkan  pengelompokan data  berdasarkan  nilai-nilai  mereka  [12]. Pada grafik ini, sumbu y vertikal mengindikasikan jumlah data dalam setiap parameter, sedangkan sumbu x horizontal menunjukkan jumlah tiap parameter. Menggunakan perangkat lunak Minitab 20, di bawah ini Gambar 2 adalah histogram yang menunjukkan penyebab terjadinya ketidaksesuaian spesifikasi material kapur di PT. Aneka Jasa Grhadika selama periode Januari 2023 hingga Agustus 2023:
Gambar 2. Histogram Sumber: Pengolahan data (2023)
Dari tampilan grafik Gambar 2 histogram menunjukkan pola distribusi yang mirip dengan bentuk lonceng, yang mengindikasikan bahwa data mengikuti distribusi normal [13]. Pola distribusi normal secara umum digunakan dalam analisis statistik untuk mengevaluasi distribusi data dan untuk menguji hipotesis yang mengasumsikan bahwa data mengikuti distribusi normal.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3. Diagram Pareto
Diagram  Pareto  adalah  representasi  grafis  dalam  bentuk  batang  yang  menggambarkan distribusi frekuensi  data  atribut  yang  diklasifikasikan,  yang  membantu  mengidentifikasi  jenis-jenis  kecacatan produk [14]. Berikut di bawah ini merupakan diagram Pareto ketidaksesuaian material kapur .
Gambar 3. Diagram Pareto Sumber: Pengolahan data (2023)
Melalui Gambar 3 , dapat diidentifikasi berbagai jenis ketidaksesuaian yang mendominasi melalui meninjau nilai kumulatif. Dapat ditinjau bahwasanya ketidaksesuaian terdominan ialah CaO min 80% sebesar  (82%), Insoluble  Matter max  2%  sebesar  (15,5%),  dan  Lolos  Mesh  100  min  90%  sebesar (2,4%).
4. Control Chart
Diagram  kontrol  adalah  sebuah  instrumen  visual  yang  digunakan  untuk  memantau  dan mengevaluasi apakah aktivitas atau proses tertentu sedang berada dalam kendali kualitas berdasarkan analisis statistik [15]. Dari Tabel 7 menunjukkan hasil perhitungan batas kendali bulan Januari 2023- Agustus-2023. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Gambar 4 .
Tabel 7. Hasil perhitungan batas kendali bulan Januari 2023-Agustus 2023
Observasi Jumlah Defect UCL CL LCL 1 138.748 129.843 128.766 127.689 2 172.560 129.843 128.766 127.689 3 120.822 129.843 128.766 127.689 4 99.245 129.843 128.766 127.689 5 125.359 129.843 128.766 127.689 6 25.310 129.843 128.766 127.689 7 169.792 129.843 128.766 127.689 8 178.292 129.843 128.766 127.689 Total 1.030.128
Gambar 4. Chart Ketidaksesuaian Kapur Sumber: Pengolahan data (2023)
Dari Gambar 4 C Chart Ketidaksesuaian Material Kapur diatas data tersebut Out of Control , yakni data  ke  1,2  7,  dan 8 berada  diluar  batas  kendali  atas  atau Upper  Central  Limit (UCL), dan  data  ke 3,4,5, dan 6 berada diluar batas kendali bawah atau Lower Central Limit (LCL).
5. Fishbone Diagram Diagram Fishbone , juga dikenal sebagai diagram sebab-akibat, digunakan untuk mengungkap dan mengidentifikasi  faktor-faktor  pemicu.  yang  mendasari  terjadinya  kegagalan  atau  kecacatan  [16]. Berikut  hasil  analisa  diagram  sebab  akibat  ketidaksesuaian  material  kapur  bisa  diperhatikan  pada Gambar 5 .
Gambar 5. Fishbone Diagram Sumber: Pengolahan data (2023)

## B. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
Data yang digunakan untuk merancang FMEA ini diperoleh melalui analisis akar masalah yang tercatat dalam diagram sebab-akibat ( cause and effect diagram ). Di bawah ini terdapat tabel yang memperlihatkan hasil dari FMEA tersebut.
1. Perhitungan Risk Priority Number (RPN)
Tabel 8. Perhitungan FMEA
Factors Mode Of Failure Effect S Cause O Control D RPN (SxOxD) Rank Mesin Mesin bekerja tidak secara optimal Material kapur pada parameter Lolos Mesh 100 kurang dari 90% 6 Kurang m aintenance 3 Melakukan penjadwalan maintenance secara rutin 3 54 6 Penggantian part tidak berkala 3 Melakukan pengecekan dan penggantian part secara berkala 2 36 7
Ma- nusia Pengendalian kualitas mutu pada material kapur tidak terjamin dengan penanganan yang tidak sesuai Kualitas pada material kapur menurun dengan tindakan yang tidak
sesuai 6 Pemahaman tentang material kurang 6 Pihak perusahaan melakukan penugasan pelatihan kepada karyawan tentang pengendalian kualitas material kapur 3 108 4 Kurang melakukan pengecekan secara mendetail 6 Membuat SOP terkait pengendalian kualitas material kapur 4 144 2
Metode Kandungan material kapur dari berbagai supplier berbeda-beda kualitas Kualitas material kapur random 6 Pemilihan supplier ( over supplier) 7 Melakukan identifikasi terkait supplier dengan kriteria pelayanan terbaik 3 126 3 Delay penanganan material kapur pada transportasi Kandungan material kapur pada parameter kapur aktif (CaO) menurun 6 Kurang terstrukturnya metode penerimaan material kapur 6 Menstruktur metode penerimaan material agar tidak terjadi delay penerimaan material 4 144 2 Peng- ukuran
Tidak terpenuhi standart spesifikasi material kapur yang telah ditetapkan oleh pihak rekanan
Material kapur direject/diterima pihak rekanan dengan syarat dan ketentuan yang berlaku 7 Standart ukuran spesifikasi material kapur dari pihak rekanan terlalu tinggi 7 Melakukan mediasi/diskusi dengan pihak rekanan terkait kondisi aktual kualitas material 4 196 1 Ling- kungan Kandungan material kapur tidak komplet Tidak dapat memenuhi kebutuhan material kapur pihak rekanan 8 Kurang selektif dalam tindakan pemilihan area pengambilan material kapur 7 Melakukan uji sampling terkait area yang akan diambil material kapur secara periodik 1 56 5

## Sumber: Pengolahan data (2023)
Dalam hasil perhitungan FMEA di Tabel 8 , ditemukan bahwa potential failure mode dengan nilai RPN paling  tinggi  adalah  disebabkan  oleh  faktor  pengukuran,  dengan mode of  failure tidak  terpenuhi  standar spesifikasi material kapur yang telah ditetapkan oleh pihak rekanan dengan RPN tertinggi dengan nilai 196. Nilai  tersebut  mencerminkan  kegagalan  yang  paling  kritis  dan  harus  menjadi  prioritas  utama,  sehingga langkah perbaikan perlu diambil dengan segera [8].

## 4. Kesimpulan
Faktor-faktor  yang  mengakibatkan  ketidaksesuaian  dalam  material  kapur  melibatkan  mesin, manusia,  metode,  pengukuran,  dan  lingkungan.  Berdasarkan  diagram  pareto,  parameter  ketidaksesuaian yang paling signifikan adalah CaO minimal 80%, yang mencapai 845.025 kg, atau sekitar 82% dari total ketidaksesuaian  sebesar  1.030.128  kg.  Untuk  mengurangi  ketidaksesuaian  dalam  material  kapur,  perlu diambil  tindakan  pengendalian  yang  melibatkan  kelima  faktor  tersebut:  mesin,  manusia,  metode, pengukuran,  dan  lingkungan.  Tujuannya  adalah  untuk  meminimalkan  material  kapur  yang  tidak  sesuai dengan  standar  spesifikasi  perusahaan.  Dengan  merujuk  kepada  hasil  analisis  yang  dilakukan  melalui pendekatan FMEA, faktor pengukuran menunjukkan nilai RPN tertinggi dengan nilai RPN sebesar 196, ini menjadi prioritas utama untuk tindakan perbaikan segera.

## 5. Referensi
[1] Andespa, Ira. "Analisis Pengendalian Mutu Dengan Menggunakan Statistical Quality Control (SQC) Pada PT. Pratama Abadi Industri (Jx) Sukabumi." E-Jurnal Ekon. dan Bisnis Univ. Udayana 2 (2020): 129.
[2] A. Rahman, A. V. W, M. B. I. D. R, and T. Dhiwangkara, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Roll  Plastik  dengan  Metode  Seven  Tools  Guna  Mengurangi  Kecacatan  di  PT.  Samudra  Gemilang Plastindo  Jurusan  Teknik  Industri,  Institut  Teknologi  Adhi  Tama  Surabaya,” Pros.  SENASTITAN , vol. Vol. 01 20, pp. 99–104, 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 [3] anekajasagrhadika.co.id,
“Profil
Perusahaan,” anekajasagrhadika.co.id , 2023.
http://www.anekajasagrhadika.co.id/info (accessed Sep. 26, 2023).
[4] Margareta,  Melviana,  and  Andung  Jati  Nugroho.  "Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Jimbe Menggunakan  Metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)  dan  Failure  Mode  And  Effects  Analysis (FMEA) Studi Kasus CV. Akbar Metatama." ULIL ALBAB: Jurnal Ilmiah Multidisiplin 2.9 (2023): 4164-4179.
[5] A. Y. Bagaskoro,  M. Yusuf, and P. Wisnubroto, “Analisis Faktor Penyebab produk Cacat Pakaian Dengan Statistical Quality Control dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) di CV. Yusuf & CO,” J. Rekavasi , vol. 8, no. 1, pp. 44–51, 2020.
[6] Nazia,  Syarifah,  and  Muhammad  Fuad.  "Peranan  Statistical  Quality  Control  (SQC)  Dalam Pengendalian Kualitas: Studi Literatur." Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra 4.3 (2023): 125-138.
[7] M. H. Cipta Dinata, D. Andesta, and H. Hidayat, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Tangga Besi Pt. Ajg Untuk Mengurangi Kecacatan Produk Menggunakan Metode Statistik Quality Control (Sqc),” J. Ind. Eng. Oper. Manag. , vol. 5, no. 1, pp. 27–36, 2022, doi: 10.31602/jieom.v5i1.7181.
[8] A. Rahman and S. Perdana, “Analisis Perbaikan Kualitas Produk Carton Box di PT XYZ Dengan Metode  DMAIC  dan  FMEA,” J.  Optimasi  Tek.  Ind. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  33–37,  2021,  doi: 10.30998/joti.v3i1.9287.
[9] Z. F. Hunusalela, S. Perdana, and R. Usman, “Analysis of productivity improvement in hard disc spare parts production machines based on OEE, FMEA, and fuzzy value in Batam,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 508, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/508/1/012086.
[10]  B. A. C. Putra, “Risk Assessment Alat Produksi Gula Cane Knife Pada Stasiun Gilingan Di Pt. X,” Indones. J. Occup. Saf. Heal. , vol. 7, no. 3, p. 273, 2019, doi: 10.20473/ijosh.v7i3.2018.273-281.
[11]  M. S. A. Fath and R. A. Darajatun, “Tinjauan Perancangan Produksi dan Kualitas Pada Produk Rak Dies di CV Sarana Sejahtera Tehnik,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 2, pp. 159–168, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6105126.
[12]  I.  Revita,  A. Suharto,  and  A.  Izzudin,  “Studi  Empiris  Pengendalian  Kualitas  Produk  Pada  Vieyuri Konveksi Empirical Study of Quality Control in Vieyuri Konveksi,” Bisnis-Net J. Ekon. dan Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 39–49, 2021, doi: 10.46576/bn.v4i2.1695.
[13]  D. R. . Rasyida and M. M. Ulkhaq, “Aplikasi Metode Seven Tools Dan Analisis 5W + 1H Untuk,” Ind. Eng. Dep. Fac. Eng. Diponegoro Univ. , vol. 5, no. 4, pp. 1–9, 2015.
[14]  Laili, Jamilatul, Moh Dian Kurniawan, and Hidayat Hidayat. "Optimalisasi Standar Kualitas Sarung Tenun Dengan Aplikasi Seven Tools Pengerajin Sarung Indonesia." TEKNIKA 17.1 (2023): 35-45.
[15]  R. V. Zendrato, R. Ryantama, M. A. Nugroho, D. Putri, D. Kuncoro, and S. Parningotan, “Analisis Pengendalian Kualitas Pada Tempe Menggunakan Metode Seven Tools,” IMTechno J. Ind. Manag. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 99–109, 2022, doi: 10.31294/imtechno.v3i2.1221.
[16]  Firmansyah,  Zidan  Muhammad,  and  Suseno  Suseno.  "Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produksi Carica  Menggunakan  Metode  Seven  Tools  Studi  Kasus  Pada  CV  Gemilang  Kencana."  Jurnal Penelitian Rumpun Ilmu Teknik 2.3 (2023): 187-203.