## PENERAPAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL DALAM PENGENDALIAN KUALITAS KAWAT BAJA
Muhammad rizal 1* , Siti Muhimatul Khoiroh 2
12 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Univeritas 17 Agustus 1945 Surabaya Jl. Semolowaru No.45, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60118 *E-mail: 1411900016@surel.untag-sby.ac.id Diterima 19 Juni, 2023; Disetujui 23 Juni, 2023; Dipublikasikan 13 Oktober, 2023

## Abstrak
PT. Wonosari Jaya mengalami peningkatan cacat produksi kawat baja selama 4 bulan terakhir  tahun  2022,  dengan  persentase  cacat pada  bulan  September  mencapai  77%,  Oktober 15%,  dan  naik  kembali  menjadi  26%  pada  November  dan  Desember.  Analisis  menggunakan Statistical Process Control (SPC) melalui Check Sheet, Histogram, Pareto Chart, Peta Kendali, Diagram Sebab Akibat, dan analisis 5W+1H mengidentifikasi ketidaksesuaian pada beberapa variabel, seperti diameter kawat baja, kuat tarik, banyak puntir, dan berat lapisan seng, dengan cacat paling dominan pada kuat tarik sebesar 62%. Penyebab kecacatan teridentifikasi meliputi faktor  manusia,  metode,  bahan,  alat  ukur,  pencelupan,  lingkungan,  kecepatan  mesin, pemanasan  kawat,  dan  mesin  operator.  Upaya  perbaikan  melibatkan  pelatihan  operator, penggunaan bahan baku yang konsisten, konsistensi metode pelapisan, waktu perendaman yang konsisten,  dan  menjaga  suhu  lingkungan  yang  stabil.  Setelah  perbaikan  dilakukan  dengan menaikkan  kecepatan  mesin  Small  Drawing  gambar  kecil,  jumlah  sampel  cacat  kuat  tarik berkurang  dari  8  sampel  menjadi  3  sampel.  Dengan  meningkatkan  kecepatan  mesin  Small Drawing,  jumlah  sampel  cacat  kuat  tarik  berkurang,  dan  hasil  pengujian  menunjukkan peningkatan nilai kuat tarik di atas standar. Setelah perbaikan, proses menjadi lebih terkendali dan tidak ada penyimpangan signifikan pada Peta Kendali.
Kata Kunci : Statistical Process Control, Pengendalian Kualitas, Kawat Baja

## Abstract
PT. Wonosari Jaya experienced an increase in steel wire production defects during the last 4 months of 2022, with the proportion of defects in September reaching 77%, October 15%, and rising again to  26%  in  November  and  December.  Analysis  using  Statistical  Process  Control  (SPC)  through Check Sheets, Histograms, Pareto Charts, Control Charts, Cause and Effect Diagrams, and 5W+1H analysis identified discrepancies in several variables, such as steel wire diameter, tensile strength, amount of twist, and zinc coating weight , with the most dominant defect in tensile strength of 62%. Causes  of  defects  identified  include  human  factors,  methods,  materials,  measuring  instruments, immersion, environment, machine speed, wire heating, and machine operators. Improvement efforts involve training operators, consistent use of raw materials, consistent coating methods, consistent soaking times, and maintaining a stable ambient temperature. After the repair was carried out by increasing the speed of the Small Drawing small drawing machine, the number of samples of tensile strength defects was reduced from 8 samples to 3 samples. By increasing the speed of the Small Drawing machine, the number of samples of tensile strength defects is reduced, and the test results show  an  increase  in  the  tensile  strength  value  above  the  standard.  After  the  improvement,  the process becomes more controllable and there are no significant deviations on the Control Chart.
Keywords: Statistical Process Control, Quality Control, Steel Wire

## 1. Pendahuluan
Dalam industri manufaktur menciptakan produk dengan kualitas yang baik adalah suatu keharusan. Kualitas produk tidak hanya penting bagi  produsen,  tetapi  juga  memiliki  dampak signifikan  bagi  kepuasan  konsumen  dan keberlanjutan  perusahaan.  Produk  yang
berkualitas tinggi dapat menjadi faktor penentu dalam  mempengaruhi  keputusan  konsumen untuk memilih atau membeli produk, sementara kualitas yang rendah dapat merugikan reputasi perusahaan dan mengurangi daya saing di pasar global (Naibaho et al., 2022).
Dalam menjaga kualitas perlu mengontrol  untuk  mengendalikan  kualitas,
untuk  mengontrol  kualitas  penting  dalam persaingan;  efisiensi  dalam  implementasi menghilangkan  pengawasan,  tetapi  kegagalan menghadirkan  hambatan  pemasaran  karena persaingan  produk  unggul,  dan  produk  yang tidak  disukai  disebabkan  oleh  jumlah  cacat perusahaan  (Ahmad  et  al.,  2023). Kualitas berkaitan dengan barang, produk, dan jasa yang memberikan  kepuasan  kepada  konsumen,  dan pengendalian  kualitas  diperlukan  untuk memenuhi  harapan  pasar  atau  konsumen dengan  mengurangi  produk  cacat  melalui kerjasama di semua lini perusahaan (Alif et al., 2016).
PT.  Wonosari  Jaya  adalah  perusahaan industri manufaktur kawat baja, tali kawat baja salah  satu  produk  yang  di  produksi.  Dalam menjaga  kualitas  telah  menerapkan  langkah- langkah kontrol kualitas untuk menjaga kualitas produknya.  Namun,  selama  empat  bulan terakhir  tahun  2022,  telah  terjadi  peningkatan jumlah  cacat  produksi  kawat  baja  di  mesin Small  Drawing .  Mesin  ini mengalami  kendala dalam menghasilkan produk berkualitas tinggi, ditunjukkan  dengan  persentase  cacat  yang tinggi  di  bulan  September  (77%),  meskipun terjadi  penurunan  di  bulan  Oktober  (15%), diikuti dengan peningkatan di bulan November dan  Desember  (26%),  kualitas  kawat  baja  di lihat  dari  sifat  mekanik  kawat  dengan  uji diameter,  kuat  tarik,  banyak  puntir,  dan  berat lapisan  seng  pada  kawat.  dari  permasalahan yang  di  temukan  maka  perlu  dilakukan pengendalian kualitas.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, peneliti  menggunakan  metode Statistical Process  Control (SPC)  dalam  menganalisis proses produksi kawat baja sebagai komponen utama dalam pembuatan tali kawat baja. Fokus analisis ini terutama pada mesin Small Drawing yang  merupakan  tahap  akhir  dalam  proses produksi  kawat  baja.  Dengan  menerapkan metode  SPC,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  penyebab  kecacatan  kualitas pada  kawat  baja  Steel  Wire  dan  merumuskan upaya  pengendalian  kualitas  dalam  proses produksi guna mengurangi kecacatan tersebut.
Pengendalian  kualitas  secara  statistik menggunakan  kombinasi  alat  bantu  statistika pada  SPC  dan  SQC,  termasuk  dalam  Seven Tools of Quality Control , yang merupakan alat grafik  dan  statistika  yang  populer  dalam
penyelesaian  masalah  pengendalian  mutu (Septiyan  et  al.,  2018).  Pengendalian  kualitas statistik  juga  dikenal  sebagai  pengendalian proses  statistik  (SPC)  yang  bertujuan  untuk mengendalikan dan mengelola proses produksi dan  layanan  dengan  memanfaatkan  prinsip- prinsip  statistik  (Devani  &  Wahyuni,  2017). Untuk mencapai kualitas produk yang optimal, diperlukan  perbaikan  yang  berkelanjutan terhadap  kemampuan  produk,  tenaga  kerja, proses  produksi,  dan  lingkungan  (Shiyamy  et al., 2021).
Terdapat  tujuh  alat  statistik  utama  yang digunakan  dalam  pengendalian  kualitas  secara statistik sebagai berikut:

## 1. Check Sheet
Check  Sheet merupakana  alatbantu  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  dan menganalisis  data  yang  memberikan informasi  tentang  jumlah  barang  yang diproduksi  dan  tingkat  ketidakcocokan terkait.  Penggunaan  Lembar  Periksa bertujuan  untuk  menyederhanakan  proses pengumpulan  dan  analisis  data,  serta mengidentifikasi  area  yang  bermasalah berdasarkan  frekuensi  jenis  atau  sebab. Informasi  yang  diperoleh  dari  Lembar Periksa digunakan untuk membuat keputusan dan menerapkan perbaikan guna meningkatkan kualitas produk (Bakhtiar et al., 2013).
2. Histogram Histogram adalah sebuah alat statistik yang berguna  untuk  menggambarkan  sebaran atau distribusi dari data pengukuran berat, kumpulan  individu,  ketebalan  plat  besi, atau  jenis  data  serupa.  Alat  ini menggunakan grafik batang yang menurun secara bertahap dari sebelah kiri ke kanan, sehingga memungkinkan visualisasi frekuensi  distribusi  data  dengan  jelas  dan mudah dipaham(Didiharyono, 2016).
3. Diagram Pareto
Diagram Pareto digunakan dalam
pengendalian kualitas untuk mengidentifikasi  dan  memprioritaskan penyebab utama cacat atau ketidaksesuaian dalam  proses  produksi,  dengan  tujuan untuk  mengetahui  jenis  cacat  yang  sering terjadi  dan  yang  paling  sedikit  terjadi
(Hidayat,  2019).  Melalui  grafik  batang yang  disusun  berdasarkan  frekuensi  atau dampak, diagram Pareto
memvisualisasikan proporsi kumulatif dari total  frekuensi  atau dampak  setiap penyebab  atau  jenis  cacat.  Hal  ini membantu  perusahaan  dalam  mengambil tindakan  perbaikan  yang  efektif  dengan fokus pada masalah-masalah yang memiliki dampak  terbesar,  sehingga  meningkatkan pengendalian  kualitas  dan  kinerja  proses produksi secara keseluruhan.
4. Control chart Control  Chart ,  adalah  alat  penting  dalam pengendalian kualitas yang memonitor dan memvisualisasikan kinerja proses produksi secara  statistik.  Dengan  batas  kendali  atas dan bawah yang dihitung berdasarkan data sampel,  peta  kendali  memungkinkan perusahaan  untuk  melihat  pola  dan  tren dalam proses produksi. Ketika data sampel berada  dalam  batas  kendali,  menunjukkan bahwa  proses  berjalan  secara  stabil  dan sesuai dengan standar kualitas. Namun, jika ada  data  di  luar  batas  kendali,  ini mengindikasikan  adanya  penyimpangan atau  variasi  yang  tidak  diinginkan,  yang perlu  ditindaklanjuti  dengan  tindakan perbaikan.  Dengan  demikian,  peta  kendali membantu perusahaan dalam mengidentifikasi  dan  mengatasi  masalah yang  mungkin  terjadi  dalam  proses produksi, dengan tujuan mencapai kualitas produk yang konsisten(Susanti et al., 2023).
5. Diagram sebab akibat Diagram  sebab-akibat,  juga  dikenal sebagai Cause and Effect Diagram  atau Fishbone Diagram, berguna bagi perusahaan  dalam  menganalisis  hubungan antara faktor-faktor penyebab masalah dan efeknya  dalam  proses  produksi.  Dengan menggunakan  diagram  ini,  perusahaan dapat dengan jelas melihat dan mengidentifikasi  akar  penyebab  masalah, sehingga  dapat  mengambil  tindakan perbaikan yang tepat dan efektif (Hardiyanti et al., 2021).
Alat-alat ini membantu dalam mengendalikan  kualitas  produk  dengan  cara memvisualisasikan data, mengidentifikasi
penyebab permasalahan, dan membuat keputusan berdasarkan analisis statistik.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  metode Statistical  Process  Control (SPC)  sebagai pendekatan  untuk  mengendalikan  kualitas kawat baja yang digunakan sebagai konstruksi tali  kawat  baja.  Lokasi  penelitian  pada  PT. Wonosari  Jaya  Surabaya  pada  bulan  Januari 2023. Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan data  dilakukan  melalui  dua  metode,  yaitu pengambilan data secara primer dan sekunder. Data  primer  merupakan  data  yang  diperoleh langsung  dari  pengamatan  langsung  terhadap proses  produksi  yang  sedang  diteliti,  terutama terkait  dengan  penyebab  risiko  dalam pengendalian  kualitas.  Data  yang  diambil mencakup  hasil  uji  sifat  mekanik  kawat  dan lapis  kawat,  seperti  diameter,  kekuatan  tarik, kekuatan  puntir,  dan  berat  seng  pada  kawat. Sementara  itu,  data  sekunder  diperoleh  dari pengamatan  pada  proses  produksi  serta  data yang  dimiliki  oleh  perusahaan,  termasuk standar  kualitas  yang  digunakan  dan  proses produksi yang telah ada sebelumnya.
Dalam  penerapan Statistical  Process Control (SPC)  untuk  pengendalian  kualitas kawat baja sebagai penyusun produk tali kawat baja, beberapa alat pengolahan data digunakan. Pertama, Check  Sheet digunakan  untuk mengumpulkan  data  hasil  pengujian  mekanik kawat  baja,  seperti  diameter,  kekuatan  tarik, puntir,  dan  berat  seng.  Kemudian,  histogram digunakan  untuk  menganalisis  distribusi kecacatan  yang  paling  sering  terjadi  sampai terendah. Pareto  Chart digunakan  untuk memprioritaskan  kecacatan  yang  paling signifikan, sementara peta kendali seperti peta kendali  X-bar  dan  R  membantu  dalam memantau  perubahan  dan  variasi  dalam  hasil pengukuran  kawat  baja  dengan  rumus  sebagai berikut.
1. Peta kendali X-bar
𝑋 = ∑ 𝑋 𝑁 (1) CL = 𝜇 (2) UCL = 𝜇 + (𝐴2 𝑥 𝜎 ) (3)
LCL = 𝜇 − (𝐴2 𝑥 𝜎) (4)

## 2. Peta kendali R
R= X i mak - X i min (5)
CL =d 2 𝜎 (6) UCL = 𝐷2 𝑥 𝜎 (7) LCL = 𝐷1 𝑥 𝜎 (8)
Dalam  upaya  mengatasi  penurunan kualitas kawat baja, terdapat dua metode yang dapat  digunakan.  Pertama,  diagram  sebab- akibat  digunakan  untuk  menganalisis  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kecacatan  dalam proses  produksi.  Metode  ini  membantu mengidentifikasi hubungan sebab-akibat antara faktor-faktor  tersebut  dan  mengungkap  akar penyebab  penurunan  kualitas.  Kedua,  metode 5W+1H  melibatkan  penyusunan  pertanyaan What (apa), Why (mengapa), Who (siapa), When
(kapan), Where (di  mana),  dan How (bagaimana)  untuk  memahami  permasalahan yang  ada.  Dengan  menjawab  pertanyaan- pertanyaan ini, akan ditemukan informasi yang relevan  untuk  merumuskan  langkah-langkah atau  upaya  perbaikan  yang  diperlukan  dalam meningkatkan kualitas kawat baja (Syamsudin et al., 2022).
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pengolahan data
Dari  data  hasil Check  Sheet jenis diameter kawat 1,20mm dengan standar.
Dalam pengujian kawat baja selama 7 hari dengan total 35 sampel, terdapat 13 sampel cacat  pada  pengukuran  diameter,  kuat  tarik, puntir, dan berat lapisan seng.
Gambar 1 . Histogram pengukuran diameter
Dari  gambar  1  histogram  pengukuran diameter  kawat  baja  Berdasarkan  data pengukuran  diameter  kawat  baja  dengan  34 sampel, rentang rata-rata diameter yang diukur adalah antara 1,21-1,22 mm. Standar diameter
yang  ditetapkan  adalah  1,20  mm.  Dengan demikian,  dari  sampel  kawat  yang  diuji,  rata- rata  diameter  melebihi  standar  yang  telah ditetapkan.
Gambar 2 . Histogram hasil pengukuran kuat tarik
Dari  gambar  2.  histogram  hasil pengukuran  kuat  tarik  kawat,  terlihat  bahwa dari 35 sampel yang diuji, sebagian besar nilai rata-rata  kuat  tarik  kawat  baja  berada  dalam rentang 164,7 kgf/mm2 hingga 169,5 kgf/mm2
dengan  jumlah  12  sampel.  Standar  kuat  tarik yang  ditetapkan  adalah  165,0  kgf/mm2.  Oleh karena  itu,  sebagian  besar  sampel  kawat  baja yang diuji memiliki nilai kuat tarik yang lebih rendah daripada standar yang ditetapkan.
Gambar 3 . Histogram hasil pengukuran puntir kawat
Berdasarkan  data  pengukuran  rata-rata banyak  puntir  dengan  sampel  sebanyak  35, terlihat bahwa histogram menunjukkan rentang 33  kali  hingga  40  kali  untuk  banyak  puntir. Standar  yang  ditetapkan  adalah  20  kali.  Hasil
pengukuran  menunjukkan  bahwa  rata-rata banyak  puntir  berada  di  atas  standar  yang ditentukan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa sebagian besar sampel memiliki jumlah puntir yang lebih banyak daripada yang diinginkan.
Gambar 4 . Histogram hasil pengukuran berat seng
Dari  gambar  4.  grafik  histogram  nilai hasil uji berat lapisan seng menunjukkan bahwa rata-rata  berada  pada  rentang  103-116 gram/m2.  Dari  16  sampel  yang  diuji,  terlihat variasi  yang  signifikan  dari  standar  yang ditetapkan, yaitu 80 gram/m2. Hasil pengujian
menunjukkan  bahwa  berat  lapisan  seng  pada sampel-sampel  tersebut  memiliki  perbedaan yang cukup besar dari standar yang diharapkan. Berdasarkan  jumlah  cacat  pada Check  Sheet dapat di buat diagram Pareto sebagai berikut:
Gambar 5 . Diagram pareto jumlah cacat
Berdasarkan  analisis  diagram Pareto yang  terdapat  pada  gambar  5,  dapat disimpulkan  bahwa  dalam  produksi  kawat, terdapat satu jenis kecacatan yang mendominasi yang perlu mendapatkan perhatian utama. Jenis kecacatan tersebut adalah pada kuat tarik kawat dengan  diameter  1,20mm  pada  mesin Small Drawing. Proporsi  kecacatan  ini  mencapai 62%,  yang  menunjukkan  tingkat  signifikansi
dan dampak yang cukup besar terhadap kualitas produk.  Oleh  karena  itu,  dalam  upaya meningkatkan efisiensi dan kualitas keseluruhan  produksi  kawat,  peningkatan kualitas dan penanganan kecacatan pada proses tersebut  menjadi  prioritas  utama.  Dengan mengatasi  kecacatan  ini,  diharapkan  dapat memperbaiki kualitas keseluruhan variabel dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Gambar 6 . Peta kendali x-bar dan r kuat tarik
Pada  peta  kendali  X-bar  dan  R  kuat tarik,  terdapat  titik-titik  di  luar  batas  atas  dan bawah  pada  peta  kendali  sampel mean, yang mengindikasikan  adanya  penyimpangan  yang signifikan dalam nilai rata-rata proses. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat variasi yang tidak
terkendali dalam proses produksi. Oleh karena itu,  perlu  dilakukan  identifikasi  lebih  lanjut untuk memahami penyebab di balik penyimpangan  ini  dan  mengambil  tindakan yang tepat untuk mengatasinya.

## Gambar 7 . Peta kendali X-bar R nilai banyak puntir
Pada  peta  kendali  X-bar  R  untuk pengukuran  banyak  puntir,  terdapat  titik-titik yang  berada  di  luar  batas  atas  rata-rata  yang ditetapkan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa terdapat  variasi  yang  signifikan  dalam  proses produksi  yang  mengakibatkan  jumlah  puntir melebihi batas yang ditetapkan. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  identifikasi  untuk  mengetahui
penyebab  penyimpangan  tersebut.  Dengan mengidentifikasi  faktor  -  faktor  yang mempengaruhi  variasi  tersebut,  langkah- langkah  perbaikan  yang  tepat  dapat  diambil untuk mengurangi jumlah puntir yang melebihi batas  yang  ditetapkan  dan  meningkatkan kualitas proses produksi secara keseluruhan.
Gambar 8 . Peta kendali X-bar R nilai uji berat lapisan seng
Pada  peta  kendali  X-bar  R  untuk pengukuran  banyak  puntir,  terdapat  titik-titik yang  berada  di  luar  batas  rata-rata  dan range . Hal  ini  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang signifikan dalam rata-rata produksi dan variasi dalam  proses  produksi.  Untuk  memahami
penyebab  kecacatan  tersebut,  diperlukan analisis  lebih  lanjut.  Dengan  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  menyebabkan  variasi tersebut,  langkah-langkah  perbaikan  yang sesuai dapat diambil untuk mengatasi kecacatan dan meningkatkan kualitas proses produksi.
Gambar 9 . Peta kendali X-bar R hasil pengukuran diameter
Peta kendali X-bar R untuk pengukuran diameter  menunjukkan  bahwa  variasi  dalam hasil pengukuran diameter tetap terkendali dan tidak  melampaui  batas  yang  telah  ditetapkan. Rentang variasi yang diamati dalam
pengukuran diameter berada dalam batas yang dapat  diterima.  Oleh  karena  itu,  tidak diperlukan  tindakan  perbaikan  lebih  lanjut karena  proses  pengukuran  diameter  telah memenuhi standar yang ditetapkan.
Gambar 10 . Diagram sebab akibat kuat tarik
Gambar 11. Diagram sebab akibat berat lapisan seng
Gambar 12 . Diagram sebab akibat banyak puntir Diamter kawat Kurang teliti dalam produksi Korosi karena suhu dan kelembapan ruangan Ketidakakuratan dalam pengukuran Pengaturan parameter
produksi yang tidak tepat
Gambar 13 . Diagram sebab akibat diameter kawat
Dari  analisa  diagram  sebab  akibat menyajikan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi berbagai  karakteristik  kawat  baja.  Dalam  hal kuat  tarik  kawat  baja,  faktor-faktor  yang memainkan peran penting meliputi ketidaksesuaian teknik pengoperasian, parameter-proses  yang  tidak  sesuai,  kadar karbon  pada  kawat,  dan  ketidakstabilan  tuas mesin.  Untuk  berat  lapisan  seng  pada  kawat baja, faktor-faktor seperti pelapisan yang tidak konsisten,  lama  perendaman  yang  tidak konsisten,  suhu  yang  berubah-ubah,  dan kurangnya perawatan pada mesin mempengaruhi  hasilnya.  Dalam  hal  banyak
puntir  pada  kawat  baja,  faktor-faktor  seperti tekanan  pembentukan  kawat  yang  tidak konsisten  atau terlalu tinggi,  panas  yang  tidak stabil,  kurangnya  pemahaman  proses  oleh operator  mesin,  dan  korosi  akibat  suhu  yang tidak  stabil  berperan.  Sedangkan  dalam menentukan diameter kawat baja, faktor-faktor seperti tekanan parameter produksi yang tidak konsisten  atau terlalu tinggi,  panas  yang  tidak stabil, kurangnya ketelitian dalam produksi oleh operator  mesin,  dan  korosi  akibat  suhu  dan kelembapan  ruang  dapat  mempengaruhi  hasil akhir.
Tabel 1. Usulan perbaikan variabel kuat tarik dengan metode 5 W 1 H Faktor What (apa) Why (Mengapa) Who (Siapa) When (Kapan) Where (Dimana) How (Bagai mana) Faktor manusia Tidak kesesuaian pengoperasian Operator menggunakan teknik yang tidak konsisten Operator proses produksi Di mesin Small Drawing Pelatihan Konsisten dan Prosedural. Faktor Metode Parameter- proses yang tidak sesuai Parameter- proses tidak sesuai dengan kebutuhan Operator proses produksi Di mesin Small Drawing Tingkatkan Kecepatan, Analisa Produksi. Faktor Bahan Kadar karbon pada kawat Kadar karbon yang rendah Pemasok bahan baku Salama pengadaan bahan Proses produksi Bahan baku konsisten, sesuai standar. Faktor alat ukur Tuas mesin tidak stabil Penetapan tuas longgar Staf QC Pengujian sampel Laboratorium (QC) Perbaikan, ganti komponen rusak. Tabel 2 .Usulan perbaikan variabel berat lapisan seng dengan metode 5 W 1 H Faktor What (apa) Why (Mengapa) Who (Siapa) When (Kapan) Where (Dimana) How (Bagai mana) Faktor metode Pelapisan yang tidak konsisten Metode pelapisan yang tidak konsisten dapat menghasilkan variasi dalam berat lapisan seng Operator proses produksi Di mesin Galvanis Memastikan konsistensi dan standarisasi dalam metode pelapisan Faktor pencelupan Lama perendaman yang tidak konsisten Lama perendaman yang tidak konsisten dapat mempengaruhi jumlah seng yang terdisposisi Operator proses produksi Di mesin Galvanis Mengatur waktu perendaman yang konsisten dan sesuai standar. Faktor lingkungan Kadar karbon pada kawat Perubahan suhu dapat mempengaruhi reaksi kimia dalam galvanisasi dan lapisan seng yang terdeposisi Lingkunga n produksi Selama produksi Pada area Galvanisin g Menjaga suhu lingkungan yang stabil dan sesuai persyaratan
Faktor mesin Kurangnya perawatan pada mesin Kurangnya perawatan pada mesin dapat menyebabkan ketidakstabilan dalam proses galvanisasi Operator Selama produksi Pada mesin Small Drawing Melakukan perawatan dan pemeliharaa n rutin pada mesin produksi Tabel 3 . Usulan perbaikan variabel banyak puntir dengan metode 5w 1h Faktor What (apa) Why (Mengapa) Who (Siapa) When (Kapan) Where (Dimana) How (Bagai mana) Tekanan Pembentukan Tekanan yang tidak konsisten atau terlalu tinggi Tekanan yang tidak konsisten atau terlalu tinggi dapat menghasilkan banyak puntir Operator proses produksi Di mesin Small Drawing Memantau dan mengatur tekanan pembentukan dengan cermat Pemanasan Kawat Panas yang tidak stabil Panas yang tidak stabil dapat mempengaruhi proses pembentukan dan banyak puntir Operator proses produksi Pada proses pemanasan Memastikan pengaturan suhu yang stabil dan sesuai dengan prosedur Operator Mesin Kurang ahli dalam pemahaman proses Kurangnya pemahaman operator dalam proses produksi dapat menyebabkan banyak puntir Operator Mesin Selama produksi Di mesin Small Drawing Memberikan pelatihan yang memadai kepada operator mengenai proses produksi dan cara mengendalika n mesin Lingkungan Korosi karena suhu yang tidak stabil Variasi suhu yang tidak stabil dalam lingkungan produksi dapat menyebabkan korosi Operator Selama produksi Lingkunga n produksi Memantau dan mengatur suhu lingkungan produksi
Tabel 4. Usulan perbaikan variabel diameter dengan metode 5w 1h
Faktor What (apa) Why (Mengapa) Who (Siapa) When (Kapan) Where (Dimana) How (Bagai mana) Tekanan Parameter Produksi Tekanan yang tidak konsisten atau terlalu tinggi Tekanan yang tidak konsisten atau terlalu tinggi dapat menyebabkan variasi dalam diameter Operator proses produksi Di mesin Small Drawing Memantau dan mengatur tekanan parameter produksi dengan cermat Pemanasan Kawat Kurang teliti dalam produksi Kurangnya ke telitian dan perhatian operator dalam produksi dapat menyebabkan variasi diameter Operator proses produksi Di mesin patenting Memastikan pengaturan suhu yang stabil dan sesuai dengan prosedur produksi Operator Mesin Kadar karbon pada kawat Kurangnya ke telitian dan perhatian operator dalam produksi dapat menyebabkan variasi diameter Operator proses produksi Di mesin Small Drawing Memberikan pelatihan yang memadai kepada operator dalam menentukan jenis kawat berdasarkan kadar karbon Lingkungan Korosi karena suhu dan kelembapa n ruang Variasi suhu dan kelembapan ruang dapat mempengaruhi proses pembentukan dan diameter kawat Operator proses produksi Pada lingkungan produksi Memantau dan mengatur suhu dan kelembapan ruang produksi dengan cermat 3.2 Langkah perbaikan faktor metode yang mempengaruhi kuat tarik kawat
Perbaikan di lakukan pada faktor yang
mempengaruhi kawat tarik dengan melakukan  menambah  kecepatan  mesin Samll Darwing.
Tabel 5. Tahapan perbaikan No. Tindakan perbaikan Visualisasi tindakan 1 Menambah kecepatan mesin pada saat proses Produksi kawat dengan diameter 1,20mm sebesar 20% dari 350 RPM menjadi 550 RPM. 2 Melakukan uji kuat tarik pada sampel dari hasil produksi. banyak sampel yang
di uji 35 sampel.

## 3.3 Hasil perbaikan
Setelah  perbaikan,  beberapa  sampel kawat baja masih memiliki nilai uji kuat tarik di bawah standar dari 35 sampel di uji selam 7 hari
terdapat tiga sampel cacat satu pada hari ke tiga, satu hari ke empat, dan satu hari ke lima. Perlu dilakukan  dari  data  hasil  uji  kuat  tarik  maka dapat dibuat histogram.
Gambar 14 . Histogram hasil uji kau tarik setelah perbaikan
Setelah  dilakukan  perbaikan  pada kawat  baja,  hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  kuat  tarik  berada  di rentang 165,5 kgf/mm² - 167,2 kgf/mm² dengan
jumlah  13  data.  Standar  kuat  tarik  yang ditetapkan  adalah  165,0  kgf/mm².  Dengan demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil pengujian menunjukkan bahwa kuat tarik setelah  perbaikan  berada  di  atas  standar  yang ditetapkan.
Gambar 15 Peta Kendali X-bar R nilai uji kuat tarik setelah perbaikan
Pada  peta  kendali  X-bar  R  untuk pengukuran kuat tarik setelah perbaikan, tidak ada titik yang terletak di luar batas kendali. Hal ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  nilai  yang menunjukkan  penyimpangan  yang  signifikan. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa proses telah berada dalam kendali dan tidak ada perubahan  yang  signifikan  dalam  nilai  kuat tarik setelah dilakukan perbaiki.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data pengukuran  sifat  mekanik  kawat  di  temukan variabel  kuat  tarik  mengalami  kecacatan  yang dominan sebesar 62% , cacat pada berat lapisan seng  32%  dan  banyak  puntir  8%  sedangkan diameter  tidak  terdapat  kecacatan  dari  hasil pengukuran dari 35 sampel yang di uji.
Faktor  yang  mempengaruhi  kecacatan dari variabel  kuat tarik faktor manusia seperti tidak sesuai pengoperasian operator dan faktor metode  yang  tidak  sesuai  dapat  menyebabkan kecacatan. Selain itu, faktor bahan seperti kadar karbon yang rendah dan faktor alat ukur seperti ketidakstabilan  tuas  mesin  juga  dapat mempengaruhi kualitasnya. Untuk berat lapisan seng,  kecacatan  dapat  terjadi  akibat  pelapisan yang  tidak  konsisten,  lama  perendaman  yang tidak sesuai, variasi suhu lingkungan produksi, dan  kurangnya  perawatan  pada  mesin. Sedangkan untuk banyak puntir, faktor tekanan pembentukan yang tidak konsisten, panas yang tidak stabil, kurangnya keahlian operator mesin, dan  variasi  suhu  lingkungan  dapat  menjadi penyebab kecacatan.
Upaya  mengendalikan  kualitas  proses pembuatan kawat baja, dapat dilakukan dengan. Pelatihan kepada operator untuk menggunakan teknik  yang  konsisten,  peningkatan  kecepatan
mesin, penggunaan bahan baku yang konsisten, dan  perbaikan  alat  ukur  dapat  membantu mengurangi  kecacatan  pada  kekuatan  tarik. Selain  itu,  menjaga  konsistensi  metode pelapisan,  mengatur  waktu  perendaman  yang sesuai  standar,  menjaga  suhu  lingkungan produksi,  dan  melakukan  perawatan  mesin dengan  baik  dapat  membantu  mengontrol kecacatan  pada  berat  lapisan  seng.  Untuk mengurangi  kecacatan  banyak  puntir,  monitor secara  berkala  dan  pengaturan  tekanan pembentukan  yang  cermat,  pengaturan  suhu yang stabil, pelatihan operator mengenai proses produksi,  serta  pemantauan  suhu  dan kelembapan  ruang  produksi  diperlukan. Dengan  melakukan  langkah-langkah  ini, diharapkan dapat meningkatkan kualitas kawat baja yang dihasilkan dan mengurangi kecacatan yang mungkin terjadi.
Perbaikan  dilakukan  tindakan  yang terfokus  pada  peningkatan  kecepatan  tarikan pada  mesin Small  Drawing .  Tindakan  ini berhasil  menghasilkan  pengurangan  yang signifikan  dalam  jumlah  sampel  cacat  kuat tarik, menurun dari 8 sampel menjadi 3 sampel dari  35  sampel  mengalami  cacat.  Setelah perbaikan,  frekuensi  nilai  rata-rata  kuat  tarik berada  di  atas  standar  yang  ditetapkan,  dan tidak  terdapat  penyimpangan  yang  signifikan pada Peta Kendali.

## Referensi
Ahmad, A., Ridlo, A., Priyana, E. D., & Negoro, Y. P.  (2023). Analisis  Kualitas  Hasil Produksi Kawat Baja Single Wire di PT .  XYZ  dengan  Menggunakan  Metode FMEA . VIII (2), 5704 – 5710. Alif, M. I., Purtomo, T., & Khoiroh, S. M. (2016). Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk
Dengan Menggunakan Metode Statistical  Process  Control  (Spc)  Pada Ud.Barokah.  In Akademika (Vol.  14,
Issue 1, Pp. 1 – 10).
Bakhtiar,  S.,  Tahir,  S.,  &  Hasni,  R.  A.  (2013). Analisa  Pengendalian  Kualitas  Dengan Menggunakan Metode Statistical Quality  Control  (Sqc). Malikussaleh Industrial  Engineering  Journal , 2 (1),
29 – 36. Https://103.107.186.27/Miej/Article/Vi ewfile/26/17%0ahttps://Www.Mendele y.Com/Catalogue/090dd3e8-7ab9- 3d9d-A098- 98a8f093fd2a/?Utm_Source=Desktop& Utm_Medium=1.19.8&Utm_Campaign =Ope Devani,  V.,  &  Wahyuni,  F.  (2017).  Pengendalian Kualitas  Kertas  Dengan  Menggunakan Statistical  Process  Control  Di  Paper
Machine  3. Jurnal  Ilmiah  Teknik
Industri , 15 (2), 87. Https://Doi.Org/10.23917/Jiti.V15i2.15 04
Didiharyono.  (2016).  Penerapan  Metode  Statistical Processing Control Untuk Menganalisis Pengendalian Kualitas Produk Pada Pt. Asera  Tirta  Posidonia,  Kota  Palopo. Jurnal Equilibrium , 147 (March), 11 – 40.
Hardiyanti,  A.,  Mawadati,  A.,  &  Wibowo,  A.  H. (2021).  Analisis  Pengendalian  Kualitas Proses Penyamakan Kulit Menggunakan Metode  Statistical  Process  Control (Spc). Industrial  Engineering  Journal
Of  The  University  Of  Sarjanawiyata
Tamansiswa , 5 (1), 41 – 47. Https://Jurnal.Ustjogja.Ac.Id/Index.Php
/Iejst/Index
Hidayat,  R.  S.  (2019).  Analisis  Pengendalian Kualitas  Dengan  Metode  Statistical Process  Control  (Spc)  Dalam  Upaya Mengurangi Tingkat Kecacatan Produk Pada  Pt.  Gaya  Pantes  Semestama. Journal Of Management , 3 (3), 379 – 387. Http://Jurnal.Unigal.Ac.Id/Index.Php/M anagementreviewdoi:Http://Dx.Doi.Org /10.25157/Mr.V3i3.2906 Naibaho, U. A., Akbar, H., & Hadibrata, B. (2022). Determinasi  Kepuasan  Pelanggan : Analisis Kualitas Pelayanan , Harga Dan Kualitas  Produk  (  Literature  Review Strategic  Marketing  Management  ). Manajemen  Pendidikan  Dan  Ilmu Sosial , 3 (2), 1079 – 1089.
Septiyan,  H.,  Muslimin,  A.,  &  Khoiroh  Siti Muhimatul.  (2018). Analisis  Kualitas Produk Songkok Dengan Menggunakan Metode Statistical Process Control ( Spc ) Di Ud . Songkok Nizam Gresik . 1 – 19. Shiyamy, A. F., Rohmat,  S., &  Sopian, A. (2021). Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk Dengan  Statistical  Process  Control. Jurnal Ilmiah Manajemen , 2 (2), 32 – 45. Susanti, R., Ramadhan, D. S., Arwi, P. P., & Siregar,
M.  (2023). Analisis  Oil  Losses  Pada Stasiun  Perebusan  Produksi  Crude Palm Oil ( Cpo ) Menggunakan Metode Statistical Process Control ( Spc ) . 2 (2),
98 – 110. Syamsudin, S., Sucipto, E. H., & Sartika, H. (2022). Analisa  Produktivitas  Pada  Divisi Produksi Pt. Xyz Menggunakan Metode Objective  Matrix  (Omax). Jurnal Penelitian  Teknik  Industri , 1 (1),  1 – 12. Https://Doi.Org/10.51999/Jpti.V1i1.1