Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 37 - 44
37
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL
Jejak Artikel : Upload artikel 14 Oktober 2020 Revisi 14 September 2021 Publish
30 September 2021
Kata Kunci : Kegagalan Proses, FMEA, SAW, Cacat Produk

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  identifkasi  resiko terjadinya  kegagalan  proses  yang  berdampak  pada  terjadinya  cacat produk di suatu perusahaan. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu  integrasi  metode  FMEA  dengan  metode  SAW.  Metode  SAW digunakan untuk memberikan bobot pada faktor severity, occurance dan detection yang terdapat pada metode FMEA.Penelitian ini menggunakan studi  kasus  di  PT.  XYZ.  PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  manufaktur yang  memproduksi  kayu  lapis  (Plywood)  dengan  pasar  ekspor. Berdasarkan data penelitian awal, diketahui perusahaan ini hanya mampu menghasilkan  produk  dengan  kualitas  ekspor  sebesar  88,3%,  sisanya yaitu  berupa  produk  kualitas  lokal  dan  scrap.  Oleh  karena  itu,  dengan menggunakan  metode  FMEA-SAW  ingin  diketahui  jenis  kegagalan proses yang beresiko menyebabkan terjadinya produk cacat di PT.XYZ. Hasilnya  yaitu  bentuk  kegagalan  yang  menempati  prioritas  tertinggi yaitu  sebesar  25% dari  keseluruhan  failure  mode,  yaitu  kegagalan:  hasil potongan  genjang,  bahan  input  terlalu  lebar,  hasil  tidak  dapat  menyatu secara  sempurna,  lem  terlalu  encer,  rusak  fisik  pada  bahan,  bahan  tidak halus secara merata, veneer tebal tipis.

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-

## Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Identifikasi Resiko Kegagalan Proses Penyebab Terjadinya Cacat Produk dengan Metode FMEA-SAW
Ari Basuki 1* , Ichdal Chusnayaini 2
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Tenik, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, Kamal, Bangkalan 69162, Jawa Timur,  Indonesia aribasuki.utm@gmail.com 1* , naya.chusnaya11@gmail 2
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Target  dari  suatu  perusahaan  yaitu  bisa memberikan  kepuasan  konsumen  dan  bisa mendapatkan  keuntungan  sebesar-besarnya[1]. Ini  bisa  dicapai  dengan  cara  memberikan layanan/produk yang kualitasnya sesuai dengan  keinginan  konsumen.  Semakin  tinggi tingkat  kepuasan  konsumen,  maka  bisa memberikan  pengaruh  bagi  perusahaan  untuk bisa  mendapatkan  profit  yang  semakin  besar [2][3].
Kualitas  hasil  produksi  dipengaruhi  oleh berbagai  faktor,  diantaranya  yaitu  kualitas bahan  baku  [4]  dan  kondisi  proses  produksi [5].  Gangguan  ataupun  kegagalan  yang  terjadi dalam  proses  produksi  dapat  menyebabkan dampak  negatif  pada  proses  yang  lainnya ataupun hasil produksi [6].
FMEA  ( Failure  Mode  and  Effect  Analysis ) merupakan salah satu alat yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi dan memberikan rekomendasi  perbaikan  gangguan  yang  terjadi pada proses produksi [7][8]. Berdasarkan hasil penelitian  sebelumnya  tentang  implementasi FMEA, [9][10][11] menyatakan bahwa penggunaan metode ini pada bidang manufaktur  mampu  mengurangi  terjadinya jumlah produk cacat [12].
Analisis FMEA dilakukan berdasarkan nilai Risk  Priority  Number (RPN).  Nilai  RPN merupakan    suatu  angka  yang  menyatakan tingkat  prioritas  resiko  dari  suatu  kegagalan proses.  Nilai  resiko  tersebut  dihitung  dari perkalian  antara  3  komponen,  yakni  nilai Severity (S) , Occurance (O) dan Detection (D)
[13].  Masing-masing  faktor  tersebut  memiliki bobot yang sama. Menurut Wu dkk.,[14] setiap faktor  tersebut  memiliki  pengaruh  yang berbeda  terhadap  besarnya  resiko  dari  suatu kegagalan.  Oleh  karena  itu  dalam  analisis FMEA,  perhitungan  nilai  RPN  akan  lebih obyektif  jika  masing-masing  faktor    S,  O,  D dihitung  terlebih  dahulu  bobotnya.  Apakah setiap organisasi memberikan nilai bobot yang sama  ataukah  berbeda  kepada  setiap  faktor tersebut.
Bobot ( weight ) suatu faktor dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan keputusan  [15].  Perhitungan  bobot  dapat dilakukan  dengan  berbagai  macam  metode, diantara  AHP,  ANP,  SAW[16].  Masing- masing metode pembobotan memiliki kelebihan ataupun kekurangan. Diantara ketiga metode  pembobotan  tersebut,  metode  SAW ( Simple Additive Weighting ) merupakan metode  pembobotan  yang  sederhana  dalam perhitungannya  dan  penggunaannya,  namun mampu memberikan hasil bobot yang baik[12].
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan dikaji  penggunaan  metode  FMEA  yang  akan diperbaiki  dengan  cara  memberikan  bobot pada  setiap  faktor  S,  O,  D.  Sebagai  wujud implementasinya,  maka  pada  penelitian  ini akan  digunakan  studi  kasus  di  PT.XYZ  yang berupa identifikasi terjadinya kegagalan proses dilantai produksi PT.XYZ dengan tujuan untuk meminimalkan terjadinya produk cacat.
PT. XYZ merupakan perusahaan manufaktur  yang  memproduksi  kayu  lapis ( plywood )  dengan  target  pasar  ekspor.  Oleh karena  itu,  dalam  proses  produksinya  dituntut untuk  bisa  menghasilkan  produk  dengan kualitas tinggi.
Berdasarkan hasil penelitian awal, diketahui bahwa terdapat beberapa gangguan yang masih terjadi  pada  proses  produksinya.  Beberapa gangguan  tersebut  menyebabkan  terjadinya kegagalan  proses  yang  berdampak  pada kualitas hasil produksi.
Pada  studi  kasus  penelitian  ini  yaitu  PT. XYZ  yang  merupakan  perusahaan  penghasil Plywood  dengan  target  pasarnya  adalah ekspor. Proses pembuatan Plywood di perusahaan  ini  belum  bisa  menghasilkan kualitas  produk  yang  seusai  dengan  harapan perusahaan.  Berdasarkan  data  perusahaan selama 6 bulan (Juli-Desember 2019) diketahui bahwa perusahaan ‘hanya’ mampu menghasilkan  produk  dengan  kualitas  ekspor (G1) rata-rata sebesar 88,3%, sisanya dikategorikan sebagai produk grade G2 (3,3%) dan  G3  (5,5%)  yang  dijual  di  pasar  lokal  dan produk scrap sebanyak 2,9%. Target
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 37 - 44
39
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
perusahaan  yaitu  menghasilkan  produk  100% grade  G1.    Terjadinya  penurunan  grade  ini menyebabkan  target  keuntungan  perusahaan tidak bisa tercapai secara maksimal.
Ketidaktercapaian target produksi ini disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya adalah terjadinya kegagalan proses yang terjadi di  lantai  produksi.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini    akan  diidentifikasi  berbagai resiko yang berpotensi menyebabkan terjadinya  kegagalan  proses  dan  pengaruhnya terhadap kualitas hasil produksi di PT. XYZ.
Penggunaan  metode  FMEA  pada  proses perhitungan nilai RPN menggunakan perkalian dari nilai S, O, D dengan bobot faktor S, O, D adalah  sama.  Sedangkan  pada  kenyataannya faktor-faktor  tersebut  bisa  jadi  oleh  analis memiliki  bobot  yang  tidak  sama  (berbeda). Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan pembobotan  dengan  menggunakan  metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  untuk mengetahui prioritas resiko kegagalan berdasarkan pembobotan yang ditentukan pada masing-masing faktor S, O, dan D.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang digunakan pada  penelitian  ini yaitu  integrasi  antara  metode  FMEA  dan metode SAW. Metode FMEA digunakan untuk mendapatkan  nilai  RPN  yang  menyatakan tingkat  resiko  kegagalan  proses.  Dalam  studi ini,  nilai  RPN  tersebut  menyatakan  resiko kegagalan  proses  yang  terjadi  pada  lantai produksi yang menyebabkan terjadinya kecacatan produk.
Nilai  RPN  dalam  metode  FMEA  diperoleh dengan mengalikan faktor S, O, dan D dengan menggunakan formula berikut:
𝑅𝑃𝑁 = 𝑆 𝑥 𝑂 𝑥 𝐷 ................................... (1) Dimana:
RPN : Risk Priority Number S : Severity
O : Occurance D : Detection
Untuk  mendapatkan  nilai  RPN  yang terbobot, maka masing-masing faktor(S, O, D) akan  ditentukan  terlebih  dahulu  nilai  bobot
awalnya (Wi). Nilai ini diperoleh dari beberapa responden  yang  memahami  tentang  proses produksi  dan  hubungannya  dengan  kualitas produk  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan tersebut.
Penilaian  bobot  tersebut  dilakukan  dengan cara  memberikan  kuisioner  berskala  1-10. Masing-masing  responden  diminta  untuk memberikan nilai bobot S, O, D.
Hasil  penilaian  tersebut  kemudian  akan digabungkan  menjadi  sebuah  nilai  bobot  awal (Wi) untuk setiap faktor S, O, dan D.
Nilai  Wi  ini  kemudian  akan  digunakan  dalam perhitungan  nilai  RPN  terbobot  dengan menggunakan metode SAW.
Perhitungan  nilai  bobot  SAW  dilakukan dengan tahapan sebagai berikut [17]:
1. Membuat  matrik  keputusan  yang  akan dinormalisasikan.
Hasil  penilaian  tingkat  SOD  untuk  setiap jenis  kegagalan  proses  disusun  dalam bentuk matrik dengan ordo (m x n), dimana m  menyatakan  banyaknya  jenis  kegagalan yang  terjadi;  dan  n  adalah  nilai  dari  setiap faktor S, O, dan D.
2. Melakukan  normalisasi  matrik  dengan menggunakan persamaan:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 max (𝑥 𝑖𝑗 ) .................................. (2)
Dimana: r ij = matrik dinormalisasikan [i][j] x ij = matrik keputusan [i][j] i = 1, 2, 3, ..., m j = 1, 2, 3, ..., n max  x i =  nilai  tertinggi  setiap  kolom matrik.
Perhitungan normalisasi matriks
dilakukan untuk memperoleh nilai normalisasi  dari  setiap  nilai  S,  O,  dan  D pada setiap jenis failure mode .
3. Menghitung  nilai  akhir  alternatif  dengan menggunakan persamaan:
𝑣 𝑖𝑗 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 ............................ (3)
Dimana:
Vij = nilai akhir alternatif Wi = nilai bobot
r ij = nilai yag dinormalisasikan
n = jumlah kriteria
Yang  dimaksud  dengan  nilai  akhir alternatif  yaitu  nilai  relatif Risk  Priority
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Index (RPI).  Nilai  RPI  merefleksikan  nilai RPN  terbobot  (nilai  yang  sudah  diolah melalui  proses  pembobotan).  Nilai  ini diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan (3),  yaitu  dengan  menjumlahkan  setiap hasil perkalian bobot yang sudah ditentukan sebelumnya  (Wi)  dengan  nilai  hasil normalisasi  matriks  (langkah 2)  setiap  nilai S, O, dan D.
4. Merangking  nilai  akhir  alternatif  (RPI) secara descending (dari  nilai  terbesar  ke nilai  tekecil).  Nilai  terbesar  menunjukkan jenis  kegagalan  proses  paling  beresiko
sebagai  penyebab  utama  terjadinya  cacat produk.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengamatan  di  lantai produksi  PT.XYZ,  diketahui  terdapat  28  jenis kegagalan  proses  yang  pernah  terjadi  dalam kurun  waktu  6  bulan  (2019).  Ke  28  bentuk kegagalan tersebut berakibat terjadinya berbagai  macam  bentuk  kecacatan  produk. Hasil  FMEA  dari  penilaian  faktor  S,  O,  D untuk setiap jenis kegagalan tersebut ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 . Hasil penilaian aspek Severity (S), Occurance (O) dan Detection (D) di PT.XYZ Proses ( Work Station ) Failure Mode Kode Effect S O D RPN Rotary veneer tebal tipis F1 terjadi uneven thickness dan rawan delaminasi 9 2 1 18 veneer berjamur F2 pori-pori veneer tertutup sehingga lem susah masuk
4 2 3 24 Hot press veneer veneer tumpang tindih ketika dipress F3 thickness plywood & kerataan lem saat di proses
3 2 2 12 kering veneer tidak merata (spot mc) F4 lem tidak dapat melekat secara sempurna 4 2 2 16 Core Builder bahan input terlalu lebar F5 bahan tidak dapat masuk/diproses oleh mesin 9 2 2 36 temperatur bahan panas F6 benang tidak menempel secara maksimal 2 2 1 4 Scraf hasil amplas terlalu tipis F7 terdapat cekungan pada sambungan 3 3 3 27 benang putus-putus F8 bahan ada yang teramplas dan tidak 4 4 3 48 Scraf Veneer Composer Lem M.A 204 lawas F9 sambungan veneer tidak lengket secara maksimal 4 4 3 48 Hasil tidak dapat menyatu sempurna F10 bahan tidak terpakai dan menjadi reject 9 2 2 36 Repair terdapat bahan mc tinggi F11 menyebabkan plywood delaminasi 4 2 3 24 terdapat bahan uneven thickness F12 menyebabkan lem tidak rata saat di GS 4 2 3 24 Shikumi benang CB terbalik saat setting F13 menyulitkan operator GS 3 1 3 9 sisa-sisa benang/sampah tidak dibuang F14 lem banyak terbuang 4 2 2 16 Glue Speader bahan tidak siku F15 ukuran kurang panjang setelah dipotong double saw 4 2 2 16 MC tinggi F16 veneer tidak menempel secara sempurna 3 2 3 18 Suhu tinggi F17 terjadi precure sebelum masuk hot press
3 2 3 18 Mixer lem terlalu encer F18 menyebabkan delaminasi dan pre bonding jelek 9 2 2 36 waktu mixer kurang F19
viskositas lem rendah, daya rekat berkurang
4 2 2 16
Cold press
Tatanan bahan tidak rata/miring F20 pre bonding kurang baik 3 3 2 18 Hot Press Plywood Bahan output delaminasi F21 bahan down grade 8 2 1 16 Rusak fisik pada bahan F22 bahan output harus diperbaiki ulang 9 2 2 36 Double Saw hasil potongan hitam F23 grade kurang bagus 3 2 2 12 hasil potongan genjang F24 bahan down grade 9 2 3 54 Putty 1 dempul susut F25 permukaan bahan tidak rata 4 2 3 24
Sander Calibration bahan tidak halus secara merata F26 bahan down grade
4 1 1 4
Putty 2 putty smir
F27 bahan down grade
4 2 2 16 Sander Finish bahan tidak halus secara merata F28 bahan down grade
8 2 2 32 Sumber: Hasil Pengolahan Data 2019
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 37 - 44
41
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Penilaian  bobot  awal  (Wi)  untuk  setiap faktor  S,  O,  D  diperoleh  dari  pihak owner , manajer produksi, manajer QC, staff produksi, dan  staff  QC,  dan  setelah  digabungkan menghasilkan  nilai  masing-masing  sebesar 0,518; 0,272; 0,210.
Dari  nilai  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa pihak  perusahaan  menilai  aspek    tingkat kegawatan  atau  keparahan  ( severity )  yang dihasilkan  dari  kegagalan  proses  dinilai  lebih signifikan (dengan bobot nilai 0,518) berhubungan  dengan  terjadinya  cacat  produk jika    dibandingkan  dengan  aspek occurance (frekuensi  terjadinya  kegagalan  proses  dengan bobot  0,0272)maupun  aspek detection yang artinya   kemampuan sistem dalam mendeteksi terjadinya  suatu  kegagalan  proses  (dengan bobot 0,210).
Hasil  penilaian  S,  O,  D  setiap  jenis kegagalan  dijadikan  sebagai  sebuah  matriks yang  berordo  28  x  3.  Terdapat  28  jenis kegagalan  proses  (sebagai  baris  dalam  matrik) dan  3  aspek  yaitu  S,  O,  D  (sebagai  kolom dalam matriks).
Matrik  ini  kemudian  dinormalisasikan dengan  cara  mengalikan  bobot  Wi  dengan matrik  (Pers.  2)  Sebagai  contoh  perhitungan yaitu    untuk  memperoleh  nilai  normalisasi matriks  dari failure  mode F1  (veener  tebal tipis), dihitung dengan cara sebagai berikut:
r 11 = 9 max(9;4;3;4;9;2;3;4;4;9;4;4;3;4;4;3;3;9;4;3;8;9;3;9;4;4;4;8) = 1 r 12 = 2 max(2;2;2;2;2;2;3;4;4;2;2;2;1;2;2;2;2;2;2;3;2;2;2;2;2;1;2;2)
= 0,5
r 13 = 1
max(1;3;2;2;2;1;3;3;3;2;3;3;3;2;2;3;3;2;2;2;1;2;2;3;3;1;2;2) = 0,333
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  semua  jenis failure .
Selanjutnya  yaitu  mendapatkan  nilai Risk Priority  Index (RPI)  dengan  menggunakan persamaan  3.  Sebagai  contoh  perhitungan yaitu:
v 11 = 0,518 x 1 = 0,518 v 12 = 0,272 x 0,5
= 0,136 v 13 = 0,210 x 0,333 = 0,07 Jadi,  nilai  RPI  (V ij )  =  0,518  +  0,136  +  0,07  = 0,724
Perhitungan  tersebut  dilakukan  hingga diperoleh  nilai  setiap  V ij dan  dilakukan perangkingan.  Hasil  perhitungan  lengkapnya ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai RPI dan Rangkingnya Kode RPI Ranking F1 0.724 7 F2 0.576 12 F3 0.449 25 F4 0.506 19 F5 0.794 2 F6 0.321 28 F7 0.587 11 F8 0.712 8 F9 0.712 8 F10 0.794 2 F11 0.576 12 F12 0.576 12 F13 0.451 24 F14 0.506 19 F15 0.506 19 F16 0.519 16 F17 0.519 16 F18 0.794 2 F19 0.506 19 F20 0.517 18 F21 0.666 10 F22 0.794 2 F23 0.449 25 F24 0.864 1 F25 0.576 12 F26 0.368 27 F27 0.506 19 F28 0.736 6
Apabila  dilihat  perbandingan  nilai priority risk pada  tabel  1  dan  tabel  2,  maka  terlihat adanya  perbedaan  nilai  dan  urutan  ranking. Meskipun demikian, perbedaan ranking tersebut tidak jauh.
Oleh pihak perusahaan, penggunaan pendekatan  FMEA-SAW  menurutnya  dinilai lebih  mendekati  kondisi  riil  yang  dialami  oleh perusahaan.  Menurut  pihak  perusahaan,  salah satu  kejadian  resiko  yang  selama  ini  paling
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
sering dialami pada proses produksi yaitu pada komponen  bahan  baku,  diantaranya  yaitu bahan  baku  ter downgrade ,  bahan  baku  tidak bisa diproses oleh mesin (tidak dapat masuk ke mesin),  bahan  baku  tidak  bisa  dipakai  dan menjadi  bahan reject. Kejadian  resiko  ini, apabila dinilai dengan metode FMEA, hasilnya tidak berada pada tingkatan resiko yang sering terjadi  (bukan  pada  peringkat  teratas  dengan nilai  RPN  tinggi).  Akan  tetapi,  jika  resiko- resiko  tersebut  dinilai  dengan  menggunakan metode  FMEA-SAW,  maka  nilainya  berada pada  peringkat  teratas.  Oleh  karena  itu  dapat dikatakan bahwa pendekatan FMEA-SAW bisa digunakan sebagai alternatif penilaian prioritas terjadinya resiko dari suatu kegagalan.
Jadi,  pada  tabel  2  nilai  RPIini  bisa digunakan  sebagai  pengganti  nilai  RPN  yang menyatakan  tingkat  prioritas  resiko  dari  suatu failure  mode .  Semakin  besar  nilai  RPI  atau RPN,  maka  resiko  dari  suatu  kegagalan menjadi semakin kritis dan segera membutuhkan tindakan perbaikan.

## Usulan Perbaikan Jenis Kegagalan
Nilai RPI di tabel 2 dijadikan sebagai bahan diskusi  dengan  pihak  perusahaan  untuk menentukan  berbagai  rekomendasi  yang  bisa meminimalkan  terjadinya  cacat  produk.  Hasil diskusi  dengan  pihak  perusahaan,  perusahaan menyatakan  bahwa  upaya  solusi  bentuk kegagalan  yang  menempati  prioritas  tertinggi yaitu  sebesar  25%  dari  keseluruhan failure mode .  Sehingga  dipilih  ranking  1  sampai dengan  7  untuk  dilanjutkan  pada  tahap  usulan perbaikan. Hasilnya yaitu:
1. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  hasil potongan  genjang .  Melakukan  pengecekan secara berkala terhadap pelatuk pada mesin. Pengecekan  dilakukan  baik  sebelum  mesin beroperasi  maupun  ketika  mesin  sedang beroperasi.  Kemudian  operator  sebaiknya memperhatikan dan memeriksa feeding roll sebelum  mesin  digunakan  sekaligus  pada saat mesin beroperasi. Hal tersebut bertujuan  agar  apabila  terdapat  sampah yang  tertinggal  pada feeding  roll dapat dibersihkan  terlebih  dahulu  sehingga  hasil potongan  sesuai  dengan  ukuran  dan  tidak genjang.
2. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  bahan input  terlalu  lebar .  Operator  workstation core  builder  harus  memastikan  bahan  input yang  masuk  ke    workstation  core  builder
memiliki  ukuran  yang  sesuai  dengan standar  sehingga  dipastikan  dapat  diproses pada mesin core builder.
3. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  hasil tidak dapat
menyatu secara sempurna .Operator  lebih  memperhatikan dan  memeriksa  mesin  press  sebelum  mesin digunakan  sekaligus  pada  saat  mesin beroperasi.  Hal  tersebut  bertujuan  agar apabila  terdapat  sampah  yang  tertinggal dapat  dibersihkan  terlebih  dahulu  sehingga hasil  press  bisa  merekat  secara  sempurna dan  menghindari  hasil veneer yang  tidak menyatu.  Pengecekan  bisa  dilakukan  pula secara  rutin  agar  mesin  selalu  dalam keadaan bersih.
4. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  lem terlalu encer. Untuk meminimalisir kesalahan,  maka  operator  bisa  membuat petunjuk pencampuran lem beserta komposisinya di dekat tempat pencampuran lem,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai panduan dalam proses pencampuran lem.
5. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  rusak fisik pada bahan . Sebaiknya lebih teliti dan hati-hati  saat  memasukkan  bahan  ke  dalam hot  press  plywood.  Karena  apabila  posisi bahan  tidak  tepat  pada  tempatnya,  maka pada  saat  mesin  press  berfungsi,  bahan tertekan  dengan  posisi  salah  sehingga mengakibatkan  bahan  terlipat  atau  bahkan sobek.
6. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  bahan tidak  halus  secara  merata .  Memastikan bahan yang masuk ke workstation finishing sander  memiliki  ketebalan  yang  sama, sehingga  ketika  dilakukan  pengamplasan yang  terakhir  sebelum  dilakukan  grading maka  dapat  menghasilkan  plywood  dengan ketebalan yang sama.
7. Usulan  terhadap  bentuk  kegagalan  veneer tebal  tipis .  Setting  pisau  pada  mesin speandless  harus  sesuai  dengan  ketebalan yang diinginkan  sebelum  mesin  digunakan. Kemudian,  melakukan  penggantian  mata pisau  secara  rutin  agar  pisau  terjaga ketajamannya  dan  dapat  meminimalisir hasil peeling yang memiliki ketebalan tidak rata (tebal tipis).

## 4. Kesimpulan dan Saran
Metode  FMEA-SAW  dapat  dijadikan sebagai metode alternatif untuk
mengidentfikasi  potensi  resiko  kegagalan
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 37 - 44
43
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
proses beserta dampaknya. Dengan mengitegrasikan  metode  SAW  ke  metode FMEA,  maka  faktor  S,  O,  D  yang  merupakan faktor  penentu  besarnya  prioritas  resiko  akan dinilai  dengan  lebih  obyektif  dengan  cara memberikan bobot pada setiap faktor S, O, dan D. Dengan adanya bobot ini , maka perusahaan bisa menyesuaikan tingkat kepentingan pengaruh  S,  O,  D  terhadap  potensi  resiko terjadinya  kegagalan.  Hal  ini  tidak  bisa dilakukan  jika  menggunakan  metode  FMEA konvensional, karena faktor S, O, D  -nya akan diberi nilai bobot yang sama.
Hasil  dari  perhitungan  FMEA-SAW  pada studi  kasus  di  PT.XYZ  menunjukkan  bahwa terdapat  sedikit  perbedaan  hasil  dengan perhitungan FMEA.
Menurut pihak perusahaan, hasil FMEA-SAW lebih mendekati kondisi riil yang dihadapi perusahaan. Jika di rangking berdasarkan tujuh bentuk  kegagalan  dengan  prioritas  resiko terbesar, hasilnya yaitu bentuk kegagalan hasil potongan  genjang  menempati  posisi  teratas sebagai  penyebab  terjadinya  cacat  produk, kemudian  diikuti  dengan  bentuk  kegagalan bahan input terlalu lebar, kegagalan hasil tidak dapat  menyatu  secara  sempurna,  bentuk kegagalan  lem  terlalu  encer,  bentuk  kegagalan rusak  fisik  pada  bahan,  kegagalan  bahan  tidak halus  secara  merata,  bentuk  kegagalan  veneer tebal tipis.
Pihak perusahaan disarankan supaya melakukan pengecekan secara berkala terhadap pelatuk  pada  mesin.  Kemudian  operator sebaiknya  memperhatikan  dan  memeriksa feeding roll sebelum mesin digunakan sekaligus  pada  saat  mesin  beroperasi  sebagai upaya  untuk  mengurangi  terjadinya down grade atau banyaknya produk cacat.
Bagi  penelitian  selanjutnya,  bisa  dikaji efektifitas  penggunaan  metode  FMEA  dengan metode  pembobotan  yang  lain,  seperti  AHP, ANP ataupun dengan mengintegrasikan metode  perankingan  seperti  TOPSIS  atau metode lainnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1]   Hallowell,  R.  “The  relationships  of customer  satisfaction,  customer  loyalty, and profitability: an empirical study”. International  journal  of  service industry management, 1996.
[2] Zhang,  C.,  &  Pan,  F.  “The  impacts  of customer  satisfaction  on  profitability:  a study  of  state-owned  enterprises  in China”. Service Science , 1 (1), 22-30, 2009. [3]   Khadka,  K.,  &  Maharjan,  S.  “Customer satisfaction and customer
loyalty”. Centria  University  of  Applied Sciences, Business Management, 2017.
[4]   Salim, R., & Johansson, J. “The influence of  raw  material  on  the  wood  product manufacturing”. Procedia  CIRP , 57 ,  764- 768, 2016.
[5] Afolabi, A., Johnson, O. T., & Abdulkareem,  A.  S.  “The  Effect  of  Raw Materials  and  Production  Conditions  on Glass  Quality”.  In Proceedings  of  the World  Congress  on  Engineering (Vol.  3, pp. 1-3), 2012.
[6] Ahmad, S., Badwelan, A., Ghaleb, A. M., Qamhan,  A.,  Sharaf,  M.,  Alatefi,  M.,  & Moohialdin,  A.  “Analyzing  critical failures  in  a  production  process:  Is industrial  IoT  the  solution?”. Wireless Communications and Mobile Computing , 2018 .
[7]   Görener,  A.,  &  Toker,  K.  “Quality Improvement  in  Manufacturing  Processes to  Defective  Products  using  Pareto Analysis  and  FMEA”. Beykent  University Journal  of  Social  Sciences-BUJSS , 6 (2),
2013.
[8]   Tsai,  S.  B.,  Zhou,  J.,  Gao,  Y.,  Wang,  J., Li,  G.,  Zheng,  Y.,  ...  &  Xu,  W. “Combining  FMEA  with  DEMATEL models  to  solve  production  process problems”. Plos  One , 12 (8),  e0183634, 2017.
[9]   Roesmasari,  R.  A.,  Santoso,  I.  &  S., “Strategi  Peningkatan  Kualitas  Leather Dengan  Metode  Lean  Six  Sigma  Dan Fuzzy  FMEA  (Studi  Kasus  Di  Sumber Rejeki)”.  Jurnal Teknologi  Pertanian ,
Volume 19 No. 3, pp. 183-192, 2018.
[10] Hanif, R. Y., Rukmi, H. S., & Susanty, S. “Perbaikan kualitas produk keraton luxury di  PT.  X  dengan  menggunakan  metode failure  mode  and  effect  analysis  (FMEA)
dan FAULT
TREE ANALYSIS (FTA)”. Reka Integra , 3 (3), 2015.
[11]  Dudek-Burlikowska,  M.  “Application  of FMEA  method  in  enterprise  focused  on quality”. Journal  of  achievements  in
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Materials and Manufacturing Engineering , 45 (1), 89-102, 2011.
[12] Suwandi, A., Zagloel, T. Y., & Hidayatno, A.  “Minimization  of  Pipe  Production Defects  using  the  FMEA  method  and Dynamic  System”. International  Journal of Engineering Research and Technology , 13 (5), 953-961, 2020.
[13] Agusta, R. D. “ Analisis Kecelakaan Kerja Pada  Pekerjaan  Pembersihan  ESP  Di Departement  Oleo  Chemical  Dengan
Menggunakan  Metode  Failure  Mode  And Effect  Analysis  (FMEA)  Dan  Root  Cause
Analysis  (RCA)  Study  kasus:  PT.  Wilmar
Nabati Indonesia”. (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah
Gresik,
2014). [14] Wu, J., Tian, J., & Zhao, T. “Failure mode prioritization by
improved RPN
calculation  method.  In 2014  Reliability and Maintainability  Symposium (pp.  1-6), 2014, IEEE.
[15]  Shanteau,  J. “ The  Concept  of  Weight  in
Judgment  and  Decision  Making:  A
Review and Some Unifying Proposals (No.  CRJP-228)”.  Colorado
Univ At Boulder Center For Research On
Judgment And Policy, 1980.
[16]  Velasquez,  M.,  &  Hester,  P.  T.  “An analysis  of  multi-criteria  decision  making methods”. International journal of
operations research , 10 (2), 56-66, 2013.
[17] Afshari,  A.,  Mojahed,  M.,  &  Yusuff,  R. M.  “Simple  additive  weighting  approach to personnel selection problem”. International Journal of Innovation, Management and Technology , 1(5), 511, 2010.