Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru

## Endah Pri Ariningsih
Abstrak
Inovasi  menjadi  kunci  bagi  perusahaan  untuk  dapat mencapai  dan  mempertahankan  keunggulan  kompetitif, namun tidak mudah bagi perusahaan untuk bisa
menghasilkan produk inovatif yang sesuai dengan kebutuhan dan  keinginan  konsumen.  Tingginya  tingkat  kegagalan produk  baru  di  pasar  membuat  pemasar  harus  menemukan solusi  agar  produk  yang  dihasilkan  bisa  diterima  pasar. Quality Function Deployment (QFD) menjadi salah satu cara yang  dapat  digunakan  oleh  pihak  perusahaan  untuk mengurangi  risiko  kegagalan  karena  dengan  QFD  bagian R&D  perusahaan  akan  mengetahui  apa  yang  sebenarnya dibutuhkan dan diinginkan perusahaan.

## 1. PENGANTAR
Persaingan  global  membuat perusahaan  menghadapi  tidak  hanya tantangan  di  tingkat  nasional  namun juga global. Agar dapat tetap bertahan dalam persaingan, perusahaan harus mampu mengidentifikasi persyaratan pelanggan baru untuk bisa mengembangkan produk baru. Pengembangan  produk  baru  berbasis pasar yang pada saat ini mengandung risiko yang besar.
Penelitian menunjukkan  kegagalan  produk  baru bisa  mencapai  sepertiga  dari  produk yang  ada.  Persyaratan  pelanggan yang  semakin  tinggi  terhadap  kinerja produk, dan tingginya tingkat
persaingan menuntut perusahaan harus  selalu  melakukan  inovasi  agar dapat  mengembangkan  produk  baru yang merupakan kunci dari persaingan diberbagai pasar.
Perusahaan yang ingin berhasil dalam melakukan  pengembangan  produk baru  agar  mampu  menciptakan  nilai bagi  perusahaan  harus  melibatkan aktivitas interdisipliner termasuk manajemen  pemasaran, engineering design dan  manajemen  operasi  yang memerlukan  kontribusi  dari  hampir semua fungsi
perusahaan.
Menganalisis suara pelanggan (VOC) dan  menganalisis  kebutuhan  mereka sangat  penting  dalam  pengembangan produk.  Oleh  karena  itu  metode Quality  Function  Deployment (QFD) dapat  digunakan  sebagai  salah  satu cara dalam menjalankan  proses pengembangan produk. Menurut
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Cohen  (1995) Quality  Function Deployment (QFD) merupakan metode  terstruktur  yang  digunakan dalam proses perencanan dan pengembangan produk untuk menetapkan  spesifikasi  kebutuhan dan keinginan konsumen, serta mengevaluasi secara sistematis
kapabilitas  suatu  produk  atau  jasa dalam  memenuhi  kebutuhan  dan keinginan konsumen. Sehingga dengan diterapkannya QFD diharapkan  tidak  hanya  bertujuan untuk  memenuhi  sebanyak  mungkin harapan pelanggan, tapi juga berusaha melampaui harapan-harapan pelanggan sebagai cara untuk
berkometensi  dengan  saingannya, sehingga diharapkan konsumen  dapat
menerima  produk  yang  ditawarkan.
QFD telah terbukti
mampu
meningkatkan  proses  pengembangan
produk  dan  menghasilkan  produk yang  sangat  terfokus  dan  responsif terhadap  kebutuhan  pelanggan.  QFD juga dapat membantu untuk mengurangi  biaya  pengembangan produk, mempersingkat waktu mencapai  pasar,  dan  meningkatkan kinerja  tim  dari  berbagai  disiplin dalam usaha untuk melakukan pengembangan proses produksi
(Cohen, 1995; Franceschini, 2002).
2. PEMBAHASAN
2.1. Tahapan QFD Menurut Cohen (1995)
implementasi  QFD  terdiri  dari  tiga tahap,  masing-masing  tahapan  dapat diterapkan  seperti  layaknya  sebuah proyek, dengan terlebih dahulu dilakukan  tahap  perencanaan  dan persiapan, ketiga tahapan itu adalah: 1. Tahap  pengumpulan Voice  of Customer , suara pelanggan
dilakukan  dengan  survei  yang ditulis sebagai atribut dari produk atau service .  Atribut  ini  biasanya disebut  data  pelanggan  secara kualitatif  dan  informasi  numerik tiap atribut sebagai data kuantitatif.  Data  kualitatif  secara umum diperoleh dari pembicaraan dan observasi dengan pelanggan sedangkan data  kuantitatif  diperoleh  dari survei atau penarikan suara. 2. Tahap penyusunan rumah kualitas  ( House  of  Quality ), penerapan  metode  QFD  dalam proses  perancangan  produk  dan jasa diawali dengan pembentukan matrik  perencanaan  produk  atau sering  disebut  sebagai House  of Quality .
3. Tahap Analisa dan Implementasi, pada  tahap  ini  data  yang  telah dimasukkan  dalam House  of
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Quality dianalisa  agar  nantinya dapat  diimplementasikan  dengan baik.
Sedangkan  Kannan  (2008) membagi sistem QFD menjadi empat tahapan, yaitu tahap perencana produk,  juga  dikenal  sebagai  rumah kualitas (HOQ); bagian fase
perencanaan; tahap perencanaan proses  dan  produksi  serta  tahap perencanaan  operasi.  Setiap  fase  ini diwujudkan  oleh  matriks  yang  terdiri dari  satu  set  input  (disebut  ‘whats’ dalam  HOQ)  dan  output  (dikenal sebagai ‘hows’ di HOQ). Empat Fase QFD
Pada  QFD  tradisional,  sebagian besar variabel input diasumsikan tepat  dan  diperlakukan  sebagai data  numerik.  Namun,  dalam kenyataannya tidak semua variabel input dapat dinumerikkan sehingga sekarang sudah  dikembangkan    variabel linguistik yang dinyatakan dalam  nomor  fuzzy  karena  hal itu  dipandang  lebih  tepat  untuk menggambarkan  masukan  yang diperoleh dari keinginan konsumen sehingga dapat dijadikan  input  dalam  sistem QFD.  Pada  sistem  ini users dari perspektif  yang  berbeda  dapat menentukan persyaratan individu dan menganalisis
hubungan  interperspektif  dan intraperspektif, termasuk konflik menggunakan  HOQ.  Alat  ini dialankan  berdasarkan  inferensi logika  mesin fuzzy ,  penggunaan
alat ini dapat membantu mengidentifikasi hubungan
implisit  dan  ketidak  konsistenan antara persyaratan. QFD telah diterapkan diberbagai industri dengan tujuan meningkatkan kepuasan pelanggan,  sehingga  sebagian
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
besar industri telah menjadikannya  sebagai  prioritas utama.  Karakteristik,  desain  dan kualitas  yang  mempengaruhi kinerja produk diidentifikasi dan diperbaiki untuk memaksimalkan kepuasan pelanggan  bagi  studi  kasus
tertentu  yang  dilakukan  secara empiris  dalam  QFD.  Sumber daya  yang  terbatas,  persaingan pasar  yang  meningkat,  dan kompleksitas
produk
memerlukan  lebih  banyak  data akurat dan solusi optimal. Untuk mengatasi  kesulitan  yang timbul karena ketidakpastian data kuantitatif dan kurangnya peralatan, maka diusulkan pendekatan  baru  (metode fuzzy
triangular ),  yang  melekat  pada analisis  QFD.  Adanya  perhatian pada  objektifitas  data  asli  dan untuk  memberikan  lebih  banyak wawasan dalam persepsi pelanggan dan desainer, membuat  analisis  QFD  lebih dapat diandalkan. 2.2. Penggunaan QFD Metodologi QFD digunakan untuk menerjemahkan kebutuhan pelanggan dan persyaratan  dalam  karakteristik kualitas dengan mengembangkan a  new  front fork assembly . QFD menggunakan  format  matriks untuk  menangkap  sejumlah  isu yang berhubungan dengan produk  yang  akan  dibuat  dan penting untuk proses perencanaan. Pendekatan pengukuran kebutuhan pelanggan memungkinkan tujuan perusahaan dapat disesuaikan dengan karakteristik peningkatan kualitas  kerja  seperti  teknologi atau kompleksitas organisasi. Pendekatan Penyelesaian Masalah 1.  Membuat daftar  produk seperti yang disuarakan konsumen. 2. Evaluasi kompetitif pelanggan untuk mendapatkan  solusi  (transfer persyaratan karakteristik mutu pelanggan). Pemecahan  masalah  dapat dilakukan dengan dua pendekatan yang berbeda: - Tradisional  QFD  ( crisp aproach )
- Metode fuzzy triangular
2.3. Proses Quality Function Deployment (QFD)
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Fondasi  dasar  QFD  adalah secara  sistematis  mentransfer keinginan  pelanggan  ke  tingkat operasi rinci. Dua proses QFD: 1. Pendekatan American
Supplier  Institute's  (ASI)  Four-
Phase 2. Pendekatan Goal/QPC Matrix diterima  secara  luas  sebagai proses  yang  efektif  untuk melaksanakan itu bagi kebutuhan perusahaan
(Revelle et al . 1998). Pendekatan  ASI’s  Four-Phase menerjemahkan pendekatan kebutuhan pelanggan ke persyaratan  teknis  selanjutnya ke karakteristik komponen, langkah-langkah  proses,  dan langkah-langkah operasional
(Gambar  1).  Setiap  terjemahan menggunakan  matriks,  disebut house of quality (HOQ).
Gambar 1 HOQ  adalah  matriks yang  sangat  kompleks  yang menyediakan sarana untuk perencanaan interfungsional  dan komunikasi (Cohen, 1995). QFD  bukan  hanya  alat  teknis tetapi  juga    filsafat  manajerial yang dapat membantu meningkatkan kualitas organisasi  dan  mengelola  efek. Secara teknis, QFD akan mengurangi waktu pengembangan  produk,  secara bersamaan meningkatkan
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
kualitas produk dan memberikan biaya  produk  yang  lebih  rendah sehingga  dapat  berdampak  pada peningkatan  pangsa  pasar.  QFD dapat juga memfasilitasi peningkatan produk yang berkelanjutan dengan menekanka  pada  pembelajaran organisasi  yang  akan  dapat meningkatkan inovasi. Diagram QFD atau
house  of  quality (HOQ)  adalah
metode  sistematis  dan  grafis yang  menyoroti  karakteristik mutu  / quality  characteristics (QCs)  yang  digunakan  untuk melihat  kebutuhan  pelanggan/ customer  needs (CNs).  Sebuah
HOQ  biasanya  berisi  informasi tentang ''apa yang harus dilakukan''  (CNs),  ''bagaimana
caranya''  (QCs),  dan  hubungan langkah  antara  CNs  dan  QCs serta  korelasi  langkah  antara QCs  dan  data benchmarking
dibandingkan  pesaing  (Tan et al ., 2004). Di proyek pengembangan produk, tim perlu mempertimbangkan desain produk  dengan  memasukkan QCs  dalam  proses  perencanaan QFD.  Namun,  tidak  mungkin untuk mempertimbangkan semua QCs selama
pengembangan  produk  karena kendala waktu, anggaran, teknologi yang layak, dan sebagainya  (Chen et  al .,  2004).
Tim  yang  baik  harus  mampu memilih solusi yang bisa memuaskan  konsumen  tanpa mengorbankan kepentingan bisnis.  Analisis atap  HOQ sangat penting dalam membangun trade-off agar  bisa dikenali pada awal proses desain sehingga mudah untuk membuat perubahan.  Ketidakjelasan  dan ketidaktepatan QCs menyebabkan  tantangan  khusus, hal  itu  dapat  terjadi  karena:  (1) proses QFD melibatkan berbagai  masukan  dalam bentuk data linguistik, misalnya,
persepsi manusia, penilaian, evolusi  pada  pentingnya  CNs atau  kekuatan  hubungan  antara CNs  dan  QCs,  yang  sangat subyektif  dan  kabur  (Bai  dan Kwong,  2003),  (2)  sedikitnya mekanisme formal untuk menerjemahkan CNs (yang umumnya  kualitatif)  ke  QCs (yang biasanya kuantitatif).
Biasanya ada banyak CNs untuk suatu  produk,  masing-masing CR  dapat  diterjemahkan  ke dalam beberapa QCs, dan
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
sebaliknya  EC  tertentu  dapat mempengaruhi  beberapa  CNs. Secara umum, CNs ini
cenderung diterjemahkan ke
dalam  QCs  subyektif,  kualitatif, dan  cara  nonteknis,  yang  harus dinyatakan dalam ketentuan yang lebih kuantitatif dan teknis.
Oleh  karena  itu,  hubungan antara  SSP  dan  QCs  sering kabur  atau  tidak  tepat  (Kim et
al .  2000),  (3)  Karena  adanya
ketidakpastian dalam proses
desain,  data  yang  tersedia  untuk desain  produk  sering  terbatas dan mungkin  tidak  akurat, terutama  ketika  sebuah  produk baru  dikembangkan,  dan  sering terjadi ketidakjelasan dalam melakukan langkah-langkah korelasi  antar  QCs  (Fung et  al . 2006). Berbagai metode kuantitatif, seperti proses
hierarki  analitis  (Armacost et al .,  1994),  jaringan  saraf  tiruan, dan  logika  fuzzy  digabungkan dengan  QFD  dan  mengusulkan metode  yang  lebih  objektif  dan pendekatan tepat untuk pelaksanaannya dengan memodifikasi  dan  membuatnya lebih  representatif  seperti  QFD cerdas berbasis
sistem
informasi. Model Kano
Selain  menggunakan house  of quality (HOQ)  kebutuhan  dan tingkat kepuasan  pelanggan, dapat  juga  dianalisis  dengan menggunakan Model Kano sebagaimana disajikan pada
gambar berikut.
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Berbagai  penelitian  melaporkan bahwa pelanggan lebih puas saat mereka  memiliki  tuntutan  tak terucapkan  ( non-voice ) yang dipenuhi  dari  sebuah  produk atau layanan khas. Konsep QFD adalah suatu cara menerjemahkan kebutuhan
pelanggan  ke  dalam teknis  yang sesuai  persyaratan  untuk  setiap tahap  pengembangan  produk atau jasa dan produksi. Pendekatan ini mencari jawaban atas enam pertanyaan, yaitu: 1. Suara  dari  nasabah:  Apa yang  pelaggan  kita  butuhkan dan inginkan?
2. Analisis  kompetitif:  Dalam hal kepuasan pelanggan, seberapa baik kita melakukan tindakan relatif terhadap pesaing kita? 3. Suara  dari  tim  teknis:  Apa langkah-langkah  teknis  yang berhubungan dengan kebutuhan pelanggan kita? 4. Korelasi: Apa hubungan antara  suara  pelanggan  dan
suara tim teknis? 5. Perbandingan teknis: Bagaimana produk atau kinerja layanan kita dibandingkan dengan pesaing ? 6. Trade-offs : Apa teknis potensi trade-off ? Kemampuan tim dalam menjawab pertanyaan- pertanyaan di atas akan semakin meningkatkan  kemampuan  dari pelaksanaan metode QFD.

## 2.4. Kebutuhan Pelanggan.
Identifikasi kebutuhan pelanggan  merupakan  langkah awal  dan  paling  penting  dari proses QFD. Prioritas kebutuhan harus  dipenuhi  secara  sistematis dalam  suatu  siklus  perencanaan. Urutan  penting  untuk a  new front  fork  assembly dinilai berdasar  permintaan  pelanggan pada  skala  1  sampai  5.  Pada skala  ini,  5  menunjukkan  paling penting  dan  1  menunjukkan relatif  rendah.  Preferensi  hanya diberikan kepada pelanggan untuk menetapkan peringkat. Dalam  rangka  mencari  rasio sifat hubungan antara kebutuhan pelanggan dan karakteristik mutu,  Burke  et  al.  (2002) mengembangkan seperangkat
aturan  sebagai  pedoman  untuk membangun dan melakukan penilaian dari matriks QFD: 1. Pastikan  nilai  penting  ada pada skala rasio.
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
2. Menormalkan  nilai  sejumlah
1 atau 100 dan dapat digunakan sebagai bobot.
3. Pastikan hubungan nilai pada skala  rasio,  jika  mungkin, untuk  memastikan  interval. Hitung nilai kolom.
4. Skor  dari  satu  HOQ  tidak boleh digunakan sebagai
bobot  HOQ  lain  karena metode  untuk  menghasilkan skor  tidak  dapat  menjamin nilai skala rasio. Misalnya,  variabel  ditetapkan pada tiga tingkat: rendah, menengah,  dan  tinggi.  Dengan mendefinisikan    l  =  (rendah),  m =  (medium),  h  =  (tinggi)  sesuai nomor  yang  ditetapkan  untuk setiap  tingkat.  Semua  hubungan dikategorikan  seperti  juga  kuat, menengah,  atau  lemah  yang, mengikuti tiga titik skala ordinal properti (Roberts, 1979).
2.5. Fuzzy Quality Function Deployment (FQFD) Berbagai masukan, dalam  bentuk  penilaian  dan evaluasi, diperlukan dalam grafik  QFD.  Biasanya,  masukan ini dikumpulkan melalui
kuesioner, wawancara, dan kelompok fokus. Hal ini menimbulkan ketidakpastian ketika mencoba untuk mengkuantifikasi informasi. Teori fuzzy diperkenalkan oleh Zadeh (1965) untuk menangani masalah pendefinisian yang buruk  ditandai  ketidakpastian dan  ketidakjelasan.  Keuntungan utama  penggunaan  logika  fuzzy adalah kesempatan untuk mengekspresikan penilaian  yang tidak jelas. Selain itu, penggunaan angka fuzzy menjadi  sangat  penting  dalam pengambilan keputusan masalah, di mana skala linguistik  diadopsi  dan  di  mana panel mengambil
keputusan/ decision-makers
(DMs)  yang  terlibat  dalam proses  penilaian.  Nomor  fuzzy memungkinkan
untuk
mereproduksi  cara berpikir  khas subjektif manusia. Logika Fuzzy menunjukkan beberapa fitur yang  berguna  untuk  eksploitasi di QFD, termasuk:
 Menggunakan istilah linguistik manusia untuk
mengungkapkan
pengetahuan tentang sistem.
 Memungkinkan pembuatan keputusan  dengan  nilai-nilai
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
estimasi  di  bawah  informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti.
 Cocok  untuk  sesuatu  yang tidak  pasti  atau  penalaran  yang tepat.
 Interpretasi  dari  aturan  yang
sederhana dan mudah dipahami.
 Berkaitan  dengan  multi-input dan multi-output sistem.
2.6. Perkembangan Teori Fuzzy
Teori  himpunan  fuzzy, pertama kali diperkenalkan oleh Zadeh (1965), dikembangkan untuk memecahkan  masalah  di  mana deskripsi kegiatan, pengamatan, dan penilaian bersifat  subjektif,  tidak  jelas, dan  tidak  tepat.  Istilah  fuzzy umumnya mengacu pada situasi  di  mana  tidak  ada  batas untuk  kegiatan  atau  penilaian yang dapat didefinisikan
dengan  baik.

## Fuzzy number
Customer Crisp (Direct) Ratings
Dalam  pemasaran  dan praktik  psikologis,  ada  banyak skala  untuk  mengukur  dan menghitung  atribut  kualitatif (Bearden, 1993). Penilaian orang mengenai pentingnya atribut adalah linguistik, biasanya dinyatakan dalam istilah-istilah seperti ’tidak penting’  dan  ’sangat  penting’ dan  kemudian  ditransfer  ke nomor,  yang  sering  digunakan adalah  skala  9-point  berikut skala:
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Mengadopsi pernyataan linguistik  dalam  sebuah  angka pasti  sangat  tidak  masuk  akal. Pendekatan  yang  lebih  rasional adalah interval untuk menetapkan  islitah  linguistik yang tidak jelas, agar ketidakjelasan dapat ditangkap.
Fuzzy Set Theory oleh Zadeh (1965)
Teori  himpunan  fuzzy, pertama  kali  diperkenalkan  oleh
Zadeh  (1965),  dikembangkan untuk  memecahkan  masalah  di mana deskripsi kegiatan, pengamatan, dan penilaian bersifat  subjektif,  tidak  jelas, dan  tidak  tepat.  Istilah  fuzzy umumnya  mengacu  pada  situasi di  mana  tidak  ada  batas  untuk kegiatan  atau  penilaian  yang dapat didefinisikan dengan baik.  Kelas-kelas  dan  objek yang  lain  tidak  dapat  dijelaskan dengan baik oleh teori
himpunan  tradisional  di  mana sebuah  objek  baik  atau  tidak dalam  mengatur  dan  tidak  bisa hanya  memiliki  sebagian  saja untuk  satu  set,  tetapi  mereka dapat  diwakili  dengan  baik menggunakan  teori  himpunan fuzzy.
3. KESIMPULAN Perusahaan yang ingin
meraih  keunggulan  kompetitif  harus menghasilkan  produk,  baik  berupa barang  maupun jasa  yang  berkualitas tinggi  sesuai  dengan  kebutuhan  dan keinginan konsumen. Quality Function Deployment (QFD) merupakan suatu metode yang mampu  menghubungkan  kebutuhan konsumen  dengan  fungsi  desain, pengembangan,  rekayasa  produksi, dan  pelayanan  dalam  perusahaan. Penggunaan QFD dalam menentukan kebutuhan  dan  keinginan  konsumen akan  banyak  memberikan  dampak positif  bagi  perusahaan,  seperti  yang dikemukakan  oleh  Dale  (1990)  yang menyatakan  dengan  tegas  bahwa manfaat QFD adalah: 1. meningkatkan kualitas, 2. meningkatkan  performa  perusahaan, 3. meningkatkan kepuasan pelanggan,  4.  meningkatkan time  to market , 5. biaya rendah dalam desain dan  manufaktur,  6.  meningkatkan
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
reliabilitas  produk,  7.  mengurangi waktu  perencanaan,  8.  mengurangi komplain  garansi  atau  jaminan,  9. meningkatkan  peluang  pasar,  10. meningkatkan profitabilitas.
Menurut pendekatan QFD tradisional,  fleksibilitas  merupakan faktor  yang  paling  penting  dalam menentukan  kebutuhan  pelanggan, kedua  kebugaran  dan  aerodinamik, dan  yang  ketiga  adalah  kepekaan penyesuaian.  Menurut    pendekatan fuzzy,  kisaran penilaian  dari  tuntutan yang  berasal  dari  rating  dihitung  dan ditentukan  nilai  ketidakpastiannya. Berdasar  diskusi  para  ahli,  pada penelitian yang dilakukan oleh Kanna (2008) nilai ketidakpastian ditetapkan sebesar  ±  0,1.  Fleksibilitas  memiliki kisaran  9,9-10,1  yang  memiliki  batas atas tertinggi,
sensitivitas penyesuaian  berkisar  antara  9,5-9,7 berikutnya  kebugaran,  yang  memiliki kisaran 8,9-9,1.
QFD  biasanya  diterjemahkan ke  dalam  lima  karakteristik  mutu (kinerja,  kesesuaian,  servis,  estetika, dan fitur). Setelah menentukan hubungan  antara hows dan whats , bobot  masing-masing  karakteristik kualitas dihitung. Berdasar perhitungan  ini,  rencana  kualitas a new front fork assembly ditentukan.
QFD  merupakan  alat  yang efektif dan mudah untuk mengadopsi. Setelah  tahap  survei  pendahuluan mengenai kebutuhan pelanggan dipastikan benar, hasil dengan mudah diproses  dalam  usulan  HOQ,  agar diperoleh  karakteristik  mutu  yang paling  efisien  untuk  meningkatkan a new  front  fork  assembly .    Penilaian pribadi dibutuhkan
ketika membangun  kebutuhan  pelanggan HOQ,  logika  fuzzy  telah  diadopsi sebagai  alat  yang  berguna.  Melalui logika  fuzzy  linguistik  penilaian diberi  bobot,  hubungan,  dan  korelasi telah    tepat  diterjemahkan  ke  dalam sebuah  nomor fuzzy  triangle .  Selain itu,  logika  fuzzy  berhubungan  baik dengan ketidakpastian dan
pemahaman  hubungan  yang  tidak lengkap antara ‘ hows ’ dan ' whats ’.
Konsep  dasar  QFD  adalah membuat pendekatan untuk mendesain produk agar dapat memenuhi kebutuhan konsumen. Konsep ini pertama kali didiperkenalkan  oleh  Yoji  Akao, Professor of Management Engineering dari Tanagawa
University.  Konsep  ini  pertama digunakan  oleh  Mitsubishi  tahun 1972 dan dikembangkan oleh Toyota dan  perusahaan  lainnya.  Menurut Oakland  (1995), Quality  Function
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
Deployment (QFD)  adalah  suatu
sistem  untuk  mendesain  sebuah produk atau jasa berdasarkan
permintaan pelanggan, dengan melibatkan  partisipasi  semua  fungsi yang  terdapat  dalam  organisasi. Metode QFD bertujuan mengembangkan  produk  yang  dapat memuaskan konsumen dengan menterjemahkan keinginan komsumen  dalam  karakteristik  mutu yang akan menjadi acuan pengendalian  mutu  di  seluruh  proses produksi. QFD  bukan  merupakan  suatu pemecahan masalah ( problem solving )  dan  bukan  pula  tim  yang bermaksud mencari kesukaran- kesukaran  terhadap  pemecahan  suatu masalah, melainkan mencari peluang-peluang ( opportunities ) yang dapat  dikembangkan  secara  efektif untuk memenuhi kepuasan pelanggan (Dale, 1990).
Untuk  memulai  proses  desain dalam QFD, tim desain mendengarkan suara dari para pelanggan, karena kepuasan
pelanggan adalah kunci sukses kompetisi.  Namun,  yang  perlu  kita jawab adalah
bagaimana menggabungkan  yang  diucapkan, tak terucapkan,  sekarang,  dan  kebutuhan masa  depan  pelanggan  menjadi produk atau jasa perusahaan. Banyak organisasi telah menemukan jawabannya  bila  mereka  menerapkan QFD  dengan  menggunakan  metode HOQ.
Menggabungkan  model  HOQ dan  Model  Kano  diharapkan  dapat mendefinisikan informasi tentang apa yang  diinginkan  dan  dibutuhkan konsumen sehingga dapat menghasilkan produk yang
berkualitas  seperti  yang  dibutuhkan oleh  konsumen  dengan  lebih  baik sehingga  bisa  menghasilkan  produk baik berupa barang ataupun jasa yang dapat  memberikan  kepuasan  bagi konsumen.  Terpenuhinya  harapan konsumen diharapkan dapat meningkatkan  loyalitas  konsumen terhadap produk dan menjaga
sustainability dari usaha yang dijalankan.

## REFERENSI
Aaker,  A.D.;  Kumar,  V.  and  Day,  G.S.
(2007 ),  Marketing  Research. 8 th ed., River Street, Hoboken: John Wiley & Sons Inc. Bai,  H.  and  Kwong,  C.K.  (2003),  “ Inexact genetic algorithm
Endah Pri Ariningsih: Implementasi Fuzzy Quality Function Deployment (QFD) dalam Mengurangi Risiko Produk Baru
approach to target values setting of  engineering  requirements  in QFD”, International  Journal  of Production  Research ,  Vol.  41, No. 16, pp. 3861-3881
Chen,  Y.;  Tang,  J.;  Fung,  R.  Y.  K.  and Ren, Z. (2004), “Fuzzy regression-based  mathematical programming  model  for  quality function deployment,” International Journal of Production  Research ,  Vol.  42,
No. 5, pp. 1009-1027
Cohen,  L.  (1995),  “ Quality  Function Deployment-How  to  Make  QFD Work  for  You,  Reading ,”  MA:
Addison-Wesley Publishing Fung,  R.  Y.  K.;  Chen,  Y.  and  Tang,  J. (2006),  “Estimating  functional relationship for product planning  under  uncertainties,” Fuzzy  Set  and  Systems ,  Vol. 157, pp. 98-120
Kim,  K.J.;  Moskowitz,  H.;  Dhingra,  A.
and  Evans,  G.  (2000),  “Fuzzy multicriteria  models  for  quality function deployment,” European Journal of Operational Research, Vol. 121, pp. 504-518 Revelle,  J.B.;  Moran,  J.  W.  and  Cox, C.A. (1998), The QFD Handbook ,  New  York:  John Wiley and Sons.
Tan,  B.L.;  Tang,  N.K.H.  and  Forrester, P.L. (2004), “Applicatin of QFD for e Business Planning,” Production Planning and Control ,  Vol.  15,  No.  8,  pp. 802-818
Zadeh,  L.A.  (1965),  “Fuzzy  sets,” Information and Control, Vol. 8, pp. 338-353