## ANALISIS KUALITAS PENGEMASAN VAKUM IKAN BEKU DENGAN METODE SIX SIGMA (Studi Kasus di PT X, Pasuruan Jawa Timur)
Sucipto Sucipto 1,2* , Retno Astuti 1,2 , Ayuningtyas Megawati 1
1 Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Universitas Brawijaya
2 Halal-Qualified Industry Development (Hal-Q ID) Universitas Brawijaya, Email: ciptotip@ub.ac.id

## ABSTRACT
Quality control  is  carried out  as  one of the  strategies to  measure the capability of the production process.  This  is  to  identify the factors that cause products  no standardized and  propose  improvements.  During  this  time,  there  are  often  problems  in  the  vacuum packaging  of  frozen  fish.  The  analysis  method  used  Six  Sigma  with  the  stages  Define, Measure, Analyze and Improve. The results showed that the Critical to Quality (CTQ) of packaging process is leaking packaging, but the process is working well and it is above the industry average in Indonesia. It can be seen the value of Sigma and the final yield. Packaging leaked based on a fishbone diagram and Failure Modes and Effects Analysis (FMEA)  is  caused  by  human  factors.The  proposed  improvement  is  by  monitoring, guidance,  and  training  of  human  resources.  This  is  done  so  that  the  process  can  be towards the target 6-Sigma
Keywords: FMEA, Six Sigma, Packaging, Vacuum, Fish

## PENDAHULUAN
Kualitas  ikan  beku  kemasan  sangat ditentukan  proses  pengemasannya.  PT  X berdiri  tahun  1998  di  Pasuruan,  Jawa Timur,  Indonesia.  PT  ini  memiliki sertifikasi  kelayakan  ekspor  produk  ikan beku  ke  Uni  Eropa  (UE)  dengan  nomor register  (approval  number)  234.13.B. Meski  demikian,  persentase  produk  tidak sesuai standar pada pengemasan meningkat dari 4.06% tahun 2012 menjadi 8.66% tahun 2013. Produk tidak standar ini perlu direprosesing dengan kemasan baru, sehingga menimbulkan pemborosan materi,  waktu,  dan  menurunkan  kualitas produk.
Menurut  Watts  et  al.  (1966)  pengemasan vakum dan pendinginan dapat menurunkan kecerahan warna daging. Hal ini disebabkan  sitokrom  dalam  daging  dapat mereduksi metmioglobin kembali menjadi mioglobin.  Warna  daging  merah  terang terjadi bila daging terekspose udara, terjadi reaksi  oksigenasi  mioglobin  membentuk oksimioglobin yang berwarna merah cerah.
Six  Sigma  mewakili  tingkat  kualitas dimana kesalahan paling banyak 3.4 cacat per  1  juta  kemungkinan.  Tingkat  kualitas Six  Sigma  setara  dengan  variasi  proses sejumlah  setengah  dari  yang  ditoleransi oleh  tahap  desain  dan  dalam  waktu bersamaan memberi kesempatan agar rata- rata  produksi  bergeser  sebanyak  1,5 deviasi  standar  dari  target  (Evans  dan Lindsay, 2007). Level Sigma diekspresikan  dalam  Defect  per  Million Opportunities (DPMO). DPMO
mengindikasikan  banyak  kesalahan  jika aktivitas diulang satu juta kali (Pande et al., 2009). Six Sigma terdiri dari tahap DMAIC
(Define,  Measure,  Analyze,  Improve,  and Control) pengembangan dari siklus perbaikan  PDCA  (Plan-Do-Check-Act) (Srinivasan et al., 2014a; Srinivasan et al.,
2014b).
Six Sigma telah diterapkan untuk perbaikan kualitas proses dan produk. Six
Sigma  sebagai  perspektif  penyelesaian masalah  (de  Mast  and  Lokkerbol,  2012), peningkatan presisi mesin dalam
penggilingan (Nithyanandam and Pezhinkattil,  2014),  peningkatan  sistem manajemen pengetahuan (Lin, et al., 2013), peningkatan  sharing  informasi  dalam rantai pasok (Mitchell and Kovach, 2016), dan  peningkatan  kualitas  jamur  kemasan (Sucipto,  et  al.,  2017).  Di  sisi  lain, penerapan  Six  Sigma  untuk  pengemasan vakum ikan beku belum dilakukan.
Penelitian ini bertujuan mengukur kapabilitas  proses  dengan  pendekatan  Six Sigma,  sehingga  teridentifikasi  penyebab produk cacat saat pengemasan vakum ikan beku. Penelitian juga menggunakan metode Failure Modes and Effect Analysis (FMEA)  sebagai  dasar  memberikan  usul perbaikan.

## METODE
Penelitian  di  PT  X  Pasuruan  Jawa  Timur Indonesia  bulan  Desember  2014  hingga Mei  2015.  Bahan  penelitian  merupakan proses  pengemasan  ikan  secara  vakum, untuk  diidentifikasi  kecacatan  proses pengemasannya.
Data
diolah di Laboratorium  Manajemen  Agroindustri Departemen  Teknologi  Industri  Pertanian Fakultas  Teknologi  Pertanian  Universitas Brawijaya.  Penelitian  ini  menggunakan metode  deskriptif  kuantitatif,  yang  terdiri penyajian  data,  analisis,  dan  interpretasi data. Tahap penelitian sebagai berikut:
1. Survei Lapang
Survei lapang untuk memperoleh
informasi  dan  mengetahui  kondisi  objek penelitian.

## 2. Pengumpulan Data
Data  produk  cacat  (tidak  sesuai  standar) pada  proses  pengemasan  vakum  periode produksi Januari- Desember 2014.

## 3. Pengolahan dan Analisa Data
Tahap ini menggunakan metode Six Sigma yang  dibatasi  tahap  Define,  Measure, Analyze,  dan  Improve.  Penjelasannya sebagai berikut.
a. Tahap Define
Tahap  define  untuk  mengidentifikasi syarat kualitas kritis yang sering terjadi di perusahaan dengan diagram Pareto.
Penetapan  karakteristik  kualitas  atau Critical to Quality (CTQ) setelah diperoleh diagram  Pareto  terkait  kebutuhan  spesifik pelanggan  dan  kondisi  perusahaan.  CTQ merupakan  kriteria  kegagalan  sehingga produk dinyatakan cacat atau tidak standar.
b. Tahap Measure
Langkah-langkah  pada  tahap  ini  sebagai berikut (Putri, 2010):
1. Pembuatan control chart p
Diagram  kontrol  p  digunakan  bila  data yang diamati adalah atribut dan perhitungannya  berdasar  proporsi  cacat. Proporsi cacat suatu pengamatan merupakan  perbandingan  sampel  cacat dengan jumlah sampel pengamatan (Trihendradi,  2008).  Rumusnya  sebagai berikut:
UCL =   𝑝̅   + 6√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛 (1)
LCL =   𝑝̅   − 6√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛 (2)
Keterangan: p ̅ = garis pusat UCL = Upper Control Limit
LCL = Lower Control Limit
2. Pengukuran  kapabilitas  proses  untuk data atribut
Pengukuran ini meliputi:
a. Perhitungan  Defect  per  Opportunities (DPO)
DPO  adalah  ukuran  kegagalan  yang menunjukkan  jumlah  cacat  per  satu kesempatan dengan rumus berikut:
𝐷𝑃𝑂  = 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 ×𝐶𝑇𝑄 (3)
b. Perhitungan Defect per Million
Opportunities (DPMO)
DPMO  merupakan  pengertian  kinerja kualitas sebagai tingkat kecacatan per satu juta kemungkinan dengan rumus berikut:
𝐷𝑃𝑀𝑂 = 𝐷𝑃𝑂  × 1000000 (4)
c. Perhitungan Sigma Level
Perhitungan  Sigma  Level  menggunakan Microsoft Excel versi 2010:
=Normsinv(1-DPMO/1000000)+SHIFT (5)
Nilai shift adalah nilai pergeseran variansi yang  akan  mempengaruhi  nilai  atau  level Sigma. Pergeseran nilai Sigma untuk level kualitas  5  Sigma  adalah  0.5,  untuk  level kualitas  5.5  Sigma  adalah  1,  dan  untuk level  kualitas  6  Sigma  sebesar  1.5 (Syukron  dan  Kholil,  2013).  Karena penelitian  ini  menggunakan  metode  Six Sigma  sehingga  menggunakan  nilai  shift sebesar 1.5.
d. Kapabilitas Proses
Kapabilitas  proses  adalah  kemampuan proses untuk memproduksi
atau menyerahkan output sesuai ekspektasi dan kebutuhan  pelanggan  (Sugian,  2006). Kapabilitas  proses  diketahui  dengan menghitung indeks kapabilitas proses (Cp) dan final yield. Rumusnya adalah: 𝐹𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑 = 100%  −
(( jumlah cacat jumlah inspeksi )  × 100%) (6)
Menurut  Park  (2006),  hubungan  nilai Sigma  dan  indeks  kapabilitas  proses  (Cp) adalah:
Nilai Sigma = 3 x Cp  (7)
c. Tahap Analyze
Tahap ini dilakukan dengan urutan sebagai berikut:
1. Pembuatan  diagram  cause  and  effect (C&E) untuk mengumpulkan informasi hasil brainstorming penyebab masalah.
2. Pembuatan  Failure  Modes  and  Effect Analysis (FMEA)
untuk mengidentifikasi  dan  menilai  resiko yang terkait potensi kegagalan.
Tipe  FMEA  yang  digunakan  adalah Process FMEA. Process FMEA digunakan untuk  menganalisis  proses  produksi  dan perakitan  sehingga  focus  pada  modus
kegagalan yang disebabkan proses produksi  atau  perakitan.  Metode  FMEA mengenal  Risk  Priority  Number  (RPN) yakni menggambarkan area yang dijadikan prioritas.  RPN  diukur  berdasarkan  rating dari  3  faktor,  yakni  severity,  occurance, dan detection. Rumus RPN adalah sebagai berikut (Syukron dan Kholil, 2013):
RPN = rating severity x rating occurance x rating detection (8) d. Tahap Improve Tahap  ini  dilakukan  dengan  menganalisis penyebab  masalah  utama  berdasar  hasil FMEA, kemudian merekomendasikan usulan  perbaikan  terhadap  masalah  cacat pada proses pengemasan.
4. Pengambilan Keputusan dan

## Pemberian Saran
Pengambilan  keputusan  berdasar  hasil pengolahan  dan  analisis  data  penelitian. Hasil  analisis  perbaikan  diajukan  sebagai usulan  peningkatan  kualitas  hasil  proses pengemasan vakum ikan beku ke perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengendalian  kualitas  proses  pengemasan vakum    fillet  ikan  menggunakan  metode Six Sigma meliputi tahap define, measure, analyze, dan improve.
a. Tahap Define
Tahap define memetakan jumlah produksi dan produk cacat pada pengemasan vakum ke diagram Pareto. Persentase cacat terlihat pada Gambar 1.
Menurut  Evans  dan  Lindsay  (2007) diagram  Pareto  menunjukkan  masalah utama  yang  harus  segera  diselesaikan sehingga dapat memperbaiki proses tersebut. Diagram Pareto membantu analisis  secara  progresif  berfokus  pada masalah  spesifik.  Garis  di  atas  diagram menunjukkan  nilai  kumulatif  persentase penyimpangan  mulai  urutan  terbesar hingga terkecil. Berdasar hal tersebut maka
masalah utama (CTQ prioritas) yang harus diperbaiki adalah kemasan bocor.
Plastik pengemas menggunakan Polietilen Densitas  Rendah  (PEDR).  Bahan  ini bersifat  kuat,  agak  tembus  cahaya, fleksibel dan permukaannya agak berlemak.  Daya  proteksi  terhadap  uap  air
baik,  tetapi  kurang  baik  bagi  gas-gas  lain seperti  oksigen.  Titik  lunak  rendah, sehingga tidak tahan proses sterilisasi uap panas dan bila ada senyawa kimia bersifat polar  akan  mengalami  stress  cracking (retak  oleh  tekanan)  (Sulchan  dan  Nur, 2007).
Gambar 1 Diagram Pareto penyimpangan pada proses pengemasan
(a) (b)
Gambar 2 Peta Kendali p (a) awal (b) revisi
b. Tahap Measure
Tahap  ini  merupakan  tindak  lanjut  proses define  yang  ditunjang  data  pengukuran. Pembuatan peta kendali p dan perhitungan kapabilitas  proses  untuk  data  atribut dilakukan pada tahap ini.
Peta kendali p pada Gambar 2. Nilai UCL dan  LCL  pada  peta  kendali  p  tidak  sama untuk setiap sampel karena jumlah produk berbeda, sehingga data disesuaikan jumlah produk.  Menurut  Syukron  dan  Kholil (2013) perusahaan terkadang menggunakan  pemeriksaan  produk  100%, biasanya banyak unit pemeriksaan menjadi
tidak  konstan.  Grafik  pengendali  untuk sampel  berbeda-beda  biasa  digunakan dalam  keadaan  ini,  batas  pengendali keduanya berubah sesuai ukuran sampel.
Beberapa  titik  LCL  yang  bernilai  minus, saat  pembuatan  peta  kendali  dibuat menjadi  nol.  Menurut  Kuswadi  dan Mutiara  (2004)  bila  nilai  LCL  negatif dianggap sama dengan 0. Peta kendali ini memudahkan  monitoring  kinerja  proses serta  mendeteksi  cepat  kondisi  di  luar kendali.  Menurut  Evans  dan  Lindsay (2007) penyebab khusus dapat mempengaruhi kemampuan proses seperti tenaga  kerja  kurang  terampil  dan  perlu perbaikan mesin. Pada Gambar 2a ada data menyimpang  jauh  pada  titik  ke  27,  maka dibuat peta kedali revisi dengan menghilangkan titik tersebut (Gambar 2b). Pada peta kendali p masih ada 4 titik di luar batas kendali.
Hasil pengambilan data primer untuk cacat pada kemasan bocor dibuat peta kendali p seperti  Gambar  3.  Semua  titik  berada dalam batas UCL dan LCL, artinya semua data diterima dan terkendali. Hal ini terjadi karena  ada  pengendalian  (pengawasan) secara  penuh  saat  observasi.  Sigma melambangkan  estimasi  standar  deviasi atau variasi proses. Semakin tinggi Sigma semakin  rendah  jumlah  variasi  (Bateman dan Snell, 2008). Nilai Sigma didapat dari konversi  nilai  DPMO.  Hasil  pengukuran kapabilitas  proses  pengemasan  vakum pada  Tabel  1.  Nilai  Sigma  3.06  –  3.34 tersebut  masih  di  atas  tingkat  rata-rata industri  di  Indonesia  dengan  nilai  Sigma 2.00.  Hasil  data  primer  lebih  baik dibanding pengukuran sebelumnya karena saat penelitian kondisi produksi terkontrol (dalam pengawasan).
Gambar 3  Peta kendali p data primer
Tabel 1 Kapabilitas proses pengemasan vakum untuk data atribut
Langkah Tindakan Persamaan Hasil perhitungan Data historis Data Revisi Data primer 1 Proses apa yang diketahui - Proses pengemasan 2 Banyak unit yang diperiksa - 74,457 produk 73,708 produk 756 produk 3 Banyak unit yang cacat - 4,432 produk 3,863 produk 25 produk 4 DPO 3 0.0595 0.0524 0.0331 5 Kemungkinan penyimpangan per satu juta 4 59,500 52,400 33,100
kesempatan yang dihasilkan proses (DPMO) 6 Konversi  DPMO  ke  dalam nilai Sigma 5 3.06 3.12 3.34 7 Nilai final yield 6 94.05% 94.76% 96.69% 8 Indeks kapabilitas proses 7 1.02 1.04 1.11
Suatu proses dikatakan baik bila nilai final yield ≥ 99.73% untuk standar internasional dan  ≥  69.15%  untuk  standar  Indonesia. Kemampuan  proses  di  PT  X  sudah  baik dengan  nilai  lebih  dari  standar  Indonesia, tetapi  perlu  ditingkatkan  agar  sesuai standar  internasional.  Produk  PT  X sebagian besar diekspor sehingga seharusnya
kemampuan prosesnya memenuhi standar internasional.
Penentuan  kapabilitas  berfungsi  untuk mengukur  kinerja  suatu  proses  produksi serta  mengetahui  kelayakan  proses  dalam menghasilkan produk. Nilai indeks kapabilitas  proses  (Cp)  menunjukkan produksi  PT  X  tergolong  memiliki kemampuan menengah ( moderate capability ).  Tindakan  yang  harus  diambil adalah  pengendalian  proses  secara  tegas, yakni  mengawasi  bagian  produksi  untuk mengurangi ketidaksesuaian dengan standar produk sehingga nilai Sigma dapat ditingkatkan.
c. Tahap Analyze
Tahap ini menganalisis semua masalah dan hasil  pengukuran  tahap  sebelumnya. Diagram  tulang  ikan  digunakan  untuk mengidentifikasi  semua  penyebab  seperti pada Gambar 4. FMEA untuk mengetahui penyebab  potensial  masalah  (Ganguly, 2012). Ini adalah hasil dari sesi brainstorming dengan bagian terkai pengemasan di PT X.
Hasil  pengamatan  menunjukkan,  faktor metode penyebab plastik bocor  adalah cara
pemindahan produk dari pan ke keranjang dan  penempatan  keranjang  terlalu  rendah dari conveyor.
Manusia  berperan  penting  karena  hampir seluruh  proses  pengemasan  dikerjakan oleh  tenaga  kerja  (manual).  Tenaga  kerja yang kurang hati-hati ketika memindahkan produk dapat menyebabkan produk terbentur  benda  kerja  (keranjang)  atau terjadi benturan antar produk. Tenaga kerja kurang  memahami  Good  Manufacturing Practices (GMP). GMP merupakan praktik manufaktur  yang  baik  dan  persyaratan minimum untuk kebersihan dan pengolahan yang diperlukan untuk memastikan  produksi  secara  aman.  GMP banyak dijadikan standar prosedur perusahaan makanan dan farmasi (Sugian, 2006).
Metode FMEA dilakukan untuk membantu perencanaan  perbaikan  kualitas  melalui identifikasi faktor-faktor kritis jenis kesalahan yang terjadi, kemudian
menentukan  tindakan  koreksinya  (Kholik, 2008).  FMEA  dalam  penelitian  ini  dibuat berdasar  hasil  diagram  tulang  ikan  pada Gambar  4.  Hasil  FMEA  pada  Tabel  2. Berdasar FMEA penyebab kemasan bocor adalah benturan antar produk sering terjadi saat  pemindahan  produk  di  peringkat  1. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  faktor manusia  sangat  penting,  sehingga  perlu kontrol  berkala  serta  penerapan  SOP karena SOP tidak selalu tersedia di tempat kerja.
Gambar 4 Diagram sebab akibat kemasan bocor
Tabel 2 Failure Modes and Effect Analysis (FMEA) kemasan bocor No Penyebab kegagalan Frekuensi kejadian Tingkat keparahan Perkiraan deteksi RPN Peringkat 1 Produk  terbentur benda kerja 7 8 6 336 2 2 Sealer mesin vakum tidak bekerja sempurna 3 6 4 72 3 3 Plastik bocor dari pabrik 1 6 1 6 4 4 Benturan antar produk 8 9 8 576 1
d. Tahap Improve
Pada  tahap  improve  dirancang  usulan perbaikan  hasil  analisis  FMEA  (Tabel  2) dan  diagram  tulang  ikan  (Gambar  4). Kesalahan  pengemasan  terbanyak  adalah tenaga kerja. Arahan pengawas diperlukan supaya  pekerja  bekerja  lebih  teliti  dan menghindari  kesalahan.  Menurut  Arifin dan Fauzi (2007) pengarahan semua tenaga kerja agar bekerja sama dan bekerja efektif serta  efisien  untuk  mencapai  tujuan perusahaan.  Hasil  riset  menunjukkan ketika pengawasan lebih baik menyebabkan DPMO menurun dari 52,000 menjadi  33,100,  nilai  Sigma,  final  yield, dan  indeks  kapabilitas  proses  meningkat (Tabel 1).
Tenaga kerja yang kurang memahami atau kurang  menaati  GMP  pada  proses
pengemasan di  PT X perlu diberi  training agar  mengerti  dan  tidak  mengulangi kesalahan.  Menurut  Hardjana  (2001) pelatihan  dirancang  untuk  meningkatkan kinerja. Pelatihan sistematis, sesuai prosedur,  dengan  metode  baku  sesuai kebutuhan,  sungguh-sungguh  dan  teratur terbukti dapat meningkatkan produktivitas kerja,  kepercayaan  diri,  dan  semangat kerja. Pelatihan tenaga kerja di PT X dapat dilakukan  di  perusahaan  menggunakan contoh  prosedur  proses  pengemasan vakum yang  benar  dan  terstandar. Selanjutnya,  perlu  pengawasan  sebagai evaluasi kinerja karyawan setelah pelatihan.  Pelatihan  untuk  meningkatkan kesadaran tenaga kerja terhadap mutu dan produktivitas  juga  diperlukan.  Menurut BBPP  (2015)  pelatihan  ini  bertujuan menumbuhkan dan
meningkatkan
kesadaran,  pemahaman,  dan  partisipasi karyawan  dalam  meningkatkan  mutu  dan produktivitas  sehingga  dapat  dibangun motivasi dan budaya produktif di perusahaan.  Pelatihan  akan  membuat setiap karyawan bertanggung jawab terhadap  mutu  dan  kualitas  barang  atau jasa.
PT X memberlakukan GMP dari Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan Direktorat Jenderal Pengolahan dan
Pemasaran  Hasil  Perikanan.  GMP  ini berlaku  2  tahun.  Menurut  Madura  (2007) team  leader  (pengawas)  harus  memantau agar  tenaga  kerja  selalu  bekerja  sesuai instruksi kerja. Pengawasan di PT X perlu lebih  ditingkatkan  dan  terjadwal  secara periodik.  Kegiatan  ini  dapat  dilakukan  2 minggu  atau  1  bulan  sekali.  Hasil monitoring  diharapkan  dapat  menjadi umpan  balik  perbaikan  GMP  agar  lebih rinci dan mudah diterapkan.

## KESIMPULAN
Berdasar  hasil  penelitian  disimpulkan bahwa pengawasan produksi sangat penting.  Dengan  pengawasan  nilai  Sigma 3.06 meningkat menjadi 3.12. Data primer menghasilkan Sigma 3.34. Nilai final yield sebesar 94.05% meningkat menjadi 94.76%  dengan  indeks  kapabilitas  proses (Cp)  1.02  meningkat  menjadi  1.04.  Nilai final  yield  data  primer  sebesar  96.69% dengan  nilai  Cp  sebesar  1.11  termasuk moderate capability. Nilai Sigma dan final yield  PT  X  di  atas  rata-rata  industri Indonesia, tetapi masih di bawah rata-rata industri dunia.
Berdasar metode FMEA, masalah utama di PT X adalah benturan antar produk dengan nilai RPN 576 dan produk terbentur benda kerja dengan nilai RPN 336. Dua masalah tersebut disebabkan faktor manusia. Perbaikan dapat dilakukan dengan
pengawasan  lebih  ketat,  trainning,  dan pengarahan tenaga kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin J dan Fauzi A. 2007. Aplikasi Excel dalam Aspek Kuantitatif Manajemen Sumber  Daya  Manusia.  PT  Elex Media Komputindo. Jakarta.
Bateman  TS  dan  Snell  SA.  2008. Manajemen Edisi 7. Salemba Empat. Jakarta. BBPP. 2015. Pelatihan Manajeman Produktivitas. Dilihat pada 06 September  2015.  http://www.bbp- produktivitas.org/index.php/layanan /pelatihan-manajemen-produktivitas. de  Mast  J  and  Lokkerbol  J.  2012.  An analysis  of  the  Six  Sigma  DMAIC method  from  the  perspective  of problem  solving.  Int.  J.  Production Economic, 139: 604-614.
Evans  JR  dan  Lindsay  WM.  2007.
Pengantar  Six  Sigma.  Salemba Empat. Jakarta.
Ganguly  K.  2012.  Improvement  Process for  Rolling  Mill  through  The DMAIC  Six  Sigma  Approach. International  Journal  for  Quality research, 6(3): 221-231.
Hardjana  AM.  2001.  Training  SDM  yang Efektif. Kanisius. Yogyakarta Kholik,  H. 2008. Aplikasi  DMAIC dalam metode  Six  Sigma  dan  eksperimen Shainin  Bhote  sebagai  penurunan presentasi  cacat.  Jurnal  Teknik Industri, 9(1): 117-127.
Kuswadi  dan  Mutiara  E.  2004.  Delta: Delapan  Langkah  dan  Tujuh  Alat Statistik  untuk  Peningkatan  Mutu Berbasis  Komputer.  PT  Elex  Media Komputindo. Jakarta.
Lin  C  J,  Chen  F  F,  Wan  H,  Chen  Y  M,
Kuriger G. 2013. Continuous Improvement of Knowledge ManagementSystems Using Six Sigma  Methodology.  Robotics  and Computer-Integrated
Manufacturing, 29(3): 95-103. Madura J. 2007. Pengantar Bisnis Edisi 4.
Salemba Empat. Jakarta.
Mitchell  E  M,  Kovach  J  V.  2016.
Improving supply chain information sharing using Design for Six Sigma. European  Research  on  Management and  Business  Economics,  22,  147– 154.
Nithyanandam  G  K  and  Pezhinkattil  R. 2014.  A  Six  Sigma  approach  for precission  machining  in  milling. Procedia  Engineering,  97:  1755- 1764.
Pande PS, Neuman RP, dan Cavanagh RR. 2009. The Six Sigma Way. Penerbit ANDI. Yogyakarta.
Park  SH.  2006.  Six  Sigma  for  Qulity  and
Productivity  Promotion.  The  Asian Productivity Organization. Tokyo.
Putri  CF.  2010.  Upaya  Menurunkan
Jumlah  Cacat  Produk  Shuttlecock dengan  Metode  Six  Sigma.  Widya Teknika, 18(2): 14-23. Srinivasan K, Muthu S, Devadasan SR, and Sugumaran  C.  2014a.  Enhancing effectiveness of Shell and Tube Heat Exchanger through Six Sigma DMAIC Phases. Procedia Engineering, 97, 2064-2071. Srinivasan  K,  Muthu  S,  Prasad  N  K,
Satheesh  G.  2014b.  Reduction  of
paint  line  defects  in  shock  absorber through  Six  Sigma  DMAIC  phases.
Procedia  Engineering,  97,  1755-
1764.
Sucipto S, Sulistyowati D P, Aggrarini S. 2017. Pengendalian Kualitas Pengalengan  Jamur  dengan  Metode Six Sigma di  PT Y, Pasuruan, Jawa Timur.  Industria:  Jurnal  Teknologi dan  Manajemen  Agroindustri,  6(1):
1-7. Sugian  S.  2006.  Kamus  Manajemen (Mutu).  PT  Gramedia  Pustaka Utama. Jakarta. Sulchan  M  dan  Nur  E.  2007.  Keamanan Pangan Kemasan Plastik dan Styrofoam.  Maj  Kedokt  Indon,
57(2): 54-59.
Syukron A dan Kholil M. 2013. Six Sigma:
Quality  for  Business  Improvement.
Graha Ilmu. Yogyakarta.
Trihendradi  C.  2008.  Statistik  Six  Sigma dengan  Minitab.  Penerbit  ANDI.
Yogyakarta.
Watts  BM,  J  Kendrick,  M  Zipster,  B Autchins and Saleh. 1966. Enzymatic  Reducing  Pathway  in Meat. J. Food Sci., 31: 855-864.