Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 03, No. 02, (November 2022) 136 – 150
*Corresponding author Alamat email: felix.panjaitan18169@student.unsika.ac.id https://doi.org/10.35261/gijtsi.v3i02.7565 Diterima 15 November 2022; Disetujui 30 November 2022; Terbit online 30 November 2022
Usulan Peningkatan Kualitas Imprabox Menggunakan Pendekatan Lean Six Sigma dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus: Perusahaan Packaging )
Felix Yohannes Panjaitan * , Winarno, Fahriza Nurul Azizah Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361

## Abstrak
Ketatnya persaingan industri pada saat ini membuat setiap perusahaan harus berupaya untuk  meningkatkan  mutu  kualitas  pada  setiap  produknya.  Dalam  upaya mengoptimalkan proses produksi tersebut, waste menjadi faktor penghambat utama yang dapat menurunkan citra perusahaan. PT Jaya Prakarsa adalah salah satu perusahaan packaging yang saat ini menghadapi permasalahan munculnya waste pada setiap proses produksinya untuk produk akhir yang disebut Imprabox. Penelitian ini bertujuan untuk menurunkan waste dalam proses produksi Imprabox tersebut menggunakan metode lean six  sigma dengan  tahapan Define , Measure , Analyze , Improve & Control (DMAIC)  dan simulasi Monte Carlo . Hasil dari tahap define menunjukkan bahwa waste defect menjadi waste kritis dengan nilai sebesar 42,3%. Pada tahap measure , hasil dari peta kendali p menunjukkan bahwa kualitas yang ada masih belum terkendali sepenuhnya. Level sigma untuk proses rata-rata bulan Februari sampai Maret 2022 sebesar 2,63 dan kemampuan memproses dengan nilai Process capability index (Cpk) 0,1532. Nilai Cpk tersebut masih kurang dari 1,31 yang menunjukkan bahwa kapabilitas proses produksi pada perusahaan masih kurang. Penyebab munculnya defect kemudian dianalisa menggunakan diagram fishbone pada tahap analyze yang akan dilakukan perbaikan menggunakan 5W+1H pada tahap improve .  Berdasarkan  hasil  simulasi  MC  dengan  tiga  skenario  keberhasilan perbaikan  kualitas  sebesar  50%,  75%  dan  100%,  menunjukkan  adanya  peningkatan kemampuan memproses pada perusahaan masing-masing sebesar 403,9%; 425,5%; dan 426,9%.
Kata kunci: Defect ; Waste ; Lean six sigma ; DMAIC; Monte carlo

## Abstract
The  tight  competition  in  the  industry  at  this  time  makes  every  company  must  strive  to improve the quality of each product. To optimize the production process, waste becomes the main  inhibiting  factor  that  can  reduce  the  company's  image.  PT  Jaya  Prakarsa  is  a packaging company which is currently facing the problem of the emergence of waste in each of its production processes for the final product which is called Imprabox. This study aims to reduce waste in the Imprabox production process using the lean six sigma method with the  Define,  Measure,  Analyze,  Improve  &  Control  (DMAIC)  stages  and  Monte  Carlo simulation. The results of the define stage show that the defect waste becomes critical waste with a value of 42.3%. At the measure stage, the results from the p control chart show that the existing quality is still not fully controlled. The sigma level for the average process from February to March 2022 is 2.63 and the  Process capability index (Cpk) value is 0.1532. This Cpk value is still less than 1.31,  indicates that the company lacks production process
capability.  The  cause  and  effect  of  the  emergence  of  defects  are  then  analyzed  using  a fishbone diagram at the analyze stage which will be repaired using 5W + 1H at the improve stage. Based on the results of the MC simulation with three successful scenarios of quality improvement of 50%, 75% and 100%, it shows that there is an increase in the processing capability for the company by 403.9%, 425.5%, and 426.9%, respectively.
Keywords: Defect ; Waste ; Lean six sigma ; DMAIC; Monte carlo

## Pendahuluan
Persaingan industri juga membawa dampak pada berbagai perkembangan perusahaan manufaktur di Indonesia [1]. Perusahaan harus dapat meningkatkan mutu dan tingkat produktivitasnya.  Adanya  penyimpangan  produk  dari  proses  produksi  dengan  adanya proses yang tidak sesuai dengan standar perusahaan maupun kebutuhan konsumen [2]. Penyimpangan berlebih dari suatu produk akan berpengaruh ke sisi kualitas, dan bisa menjadikannya  menjadi  kualitas  yang  tidak  baik  [3].  Adapun  tujuh  jenis waste yang harus dihindari atau diminimalkan yaitu defect, overproduction, waiting, transportation, inventor, motion, dan excess processing [4]. Waste dapat terjadi karena terdapat waktu non value added yang terjadi [5].
PT  Jaya  Prakarsa  adalah  salah  satu perusahaan packaging yang  saat  ini menghadapi permasalahan munculnya waste pada setiap proses produksinya untuk produk akhir yang disebut Imprabox. Permasalahan yang terjadi di perusahaan tersebut adalah kekurangan dalam manajemen terkait dengan proses produksi, sehingga permasalahan yang terjadi belum  dapat  diindentifikasi  penyebabnya.  Berdasarkan  hasil  penelitian  awal,  dalam memproduksi Imprabox diketahui bahwa waste defect yang memiliki bobot tertinggi  di antara waste - waste lainnya. Adanya produk defect yang berlebih dan sering tersimpan ke dalam inventory perusahaan menjadi permasalahan yang belum dapat diselesaikan dan kurangnya  pemahaman  karyawan  tentang  produk defect menyebabkan  jumlah  produk defect semakin meningkat. Dengan demikian upaya penurunan waste tersebut di dalam penelitian ini sangat penting untuk meningkatkan kinerja perusahaan.
Metode peningkatan kualitas yang digunakan pada penelitian ini adalah konsep lean six sigma karena menjadi salah satu tools yang dapat mengidentifikasi dan menghilangkan aktivitas waste pada kegiatan yang tidak memiliki nilai tambah ( non value added) bagi perusahaan.  Konsep  ini  menggunakan  siklus Define , Measure , Analyze , Improve ,  dan Control (DMAIC), siklus ini merupakan siklus dari six sigma yang diintegrasikan dengan konsep lean .  Hasil  yang  diharapkan  dapat  memberikan  usulan  perbaikan  untuk meminimalisir waste pada  sistem  kerja  proses  produksi  sehingga  yang  belum  optimal dapat diperbaiki.
Pada  penelitian  sebelumnya  seperti  dalam  Najib,  et  al.  [6]  menunjukkan  bahwa pendekatan lean six sigma dapat meminimalkan waste kritis pada suatu proses dengan menggunakan  siklus  DMAIC.  Selanjutnya  dalam  Astuti  dan  Lathifurahman  [7] membuktikan bahwa lean six sigma berpengaruh untuk mengurangi pemborosan yang ada. Sedangkan dalam  Pangestu dan Fahma [8] menyajikan tiga skenario jika usulan perbaikan  berhasil  meningkatkan Process  Capability  Index (Cpk),  yaitu  skenario keberhasilan  50%,  75%,  100%.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini,  penerapan  DMAIC dipadukan dengan simulasi Monte Carlo (MC).

## Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di perusahan packaging yang berlokasi di Tegal Danas, Cikarang Bekasi, Jawa Barat. Dalam penelitian ini, siklus DMAIC digunakan untuk melakukan pendekatan lean six sigma sehingga dapat melakukan upaya untuk meminimalisir waste yang  ada.  Penyebab waste kritis diidentifikasi  sedemikian  rupa  agar  perbaikan  yang diusulkan sesuai dengan akar permasalahan yang terjadi.
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini dibagi menjadi data kualitatif dan data  kuantiatif.  Data  kualitatif  didapat  dari  hasil  wawancara  dan  observasi  untuk mendapatkan informasi yang relevan dengan penelitian Riani dan Afandi [9], dan dalam penelitian  ini  berupa  data  sejarah  perusaahaan,  pendapat  karyawan.  Data  kuantitatif merupakan data yang dapat diukur dalam skala numerik [10], dan dalam penelitian ini berupa  data  hasil proses  produksi,  data produk  yang  diterima, data  yang ditolak,  alur proses produksi, dan tahapan dalam setiap prosesnya.
Tahap  pengolahan  data,  analisis  dan  usulan  perbaikan  mengikuti  tahapan  DMAIC. Tahap define dilakukan  untuk  mendifinisikan  permasalahan  yang  ada  pada  proses produksi  imprabox.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  identifikasi  terkait  alur  proses menggunakan Value  Stream  Mapping (VSM),  identifikasi  bobot waste menggunakan Analytical  Hierarchial  Process (AHP),  dan  identifikasi  karakteristik  kualitas  (CTQ). Dalam  mengidentifikasi waste yang  ada,  aktivitas-aktivitas  dikategorikan  apakah bersifat Value Added (VA), Necessary Non Value Added (NNVA), dan Non Value Added (NVA).  Tahap  ini  juga  mendefinisikan Critiqal  To  Quality (CTQ).  Selanjutnya  dalam tahap measure , data-data hasil produksi Imprabox diplotkan dalam peta kendali p, dan dilanjutkan  menghitung  kapabilitas  proses  produksi  ( Process  capability  index ). Selanjutnya  untuk  tahap analyze ,  melakukan  analisis  sebab  akibat  terjadinya  cacat menggunakan fishbone  diagram .  Pada  tahap improve ,  melakukan  perbaikan  kualitas agar defect turun menggunakan 5W+1H dan dilanjutkan simulasi MC. Tahap terakhir yaitu control , berupa pengendalian terhadap perbaikan-perbaikan yang telah diusulkan.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan siklus DMAIC dalam melakukan pendekatan lean six sigma pada proses produksi imprabox. Siklus tersebut diuraikan dalam subbab-subbab berikut.

## Define
Aktivitas yang tergolong dalam aktivitas NVA bersifat waste karena terjadi kegagalan dalam  aktivitas  tersebut.  Ilustrasi  VSM  disajikan  dalam  Gambar  1.  Dalam  gambar tersebut  PBK,  PB,  PP  dan  P  masing-masing  menunjukkan  bagian  Penerimaan  Bahan Baku, Pemotongan Bahan, Pembuatan Pola dan Printing . Sedangkan W, PK, PH dan PCF masing-masing  mewakili  bagian Welding ,  Pemasangan  Kanban,  Pemasangan Handle , dan Pemasangan Corner dan Frame . Setiap bagian kecuali PBK dilengkapi data jumlah operator, cycle time (C/T), waktu VA dan NNVA (VA/T), waktu NVA (NVA/T), dan jam kerja (WH). Karena keterbatasan area penulisan data-data tersebut di dalam Gambar 1 hanya diwakili tiga titik, dan selanjutnya data selengkapnya disajikan dalam Tabel 1. Sedangkan ringkasan hasil pemilahan aktivitas tersebut dicantumkan dalam Tabel 2.
Gambar 1. Ilustrasi value stream mapping produksi imprabox
Tabel 1. Informasi rinci setiap bagian proses produksi imprabox Bagian proses Jumlah operator (orang) Cycle time (menit) Waktu VA dan NNVA (menit) Waktu NVA (menit) Jam kerja (jam) Pemotongan bahan (PB) 2 0,05 330,35 10 10 Pembuatan pola (pp) 1 0,06 398,42 0 10 Printing (p) 2 0,3 1842,1 427,2 10 Welding (w) 2 1 5832 376 10 Pemasangan kanban (pk) 2 1,4 8159,8 456,2 10 Pemasangan handle (PH) 2 0,3 3534,2 0 10 Pemasangan corner & frame (PCM) 1 2 11639 369 10 Tabel 2. Jenis dan jumlah aktivitas proses produksi Imprabox Aktivitas Jumlah Persentase  Persentase kumulatif NNVA 16 46 46 VA 10 29 75 NVA 9 25 100 Total 35 100 100
4 min 4 min 5 min 3 min 2 min 2 min PPIC Sales Customer Supplier PB PP P W PK PH PCF PBK .. C/T ... VA/T ... NVA/T ... WH ...
C/T ... VA/T ... NVA/T ... WH ...
C/T ... VA/T ... NVA/T ... WH ...
C/T ... VA/T ... NVA/T ... WH ...
C/T ... VA/T ...
NVA/T ... WH ... C/T ...
VA/T ... NVA/T ... WH ... C/T ...
VA/T ... NVA/T ... WH ...
Dari hasil VSM yang telah dibuat, terlihat bahwa besaran nilai aktivitas NNVA sebesar 46%, aktivitas VA sebesar 29%, dan aktivitas NVA sebesar 25%. Adanya aktivitas NVA sebesar  25%  menunjukkan  adanya  aktivitas waste yang  menyebabkan  kerugian  pada perusahaan.
Untuk  mengetahui  bobot waste kritis,  digunakan  metode  AHP  dengan  menyebarkan kuesioner  pembobotan waste kepada  kepala  produksi,  kepala engineering ,  kepala  QC, manajer, dan PPIC. Hasil rekapitulasi dari kelima responden tersebut ditunjukkan pada Tabel  3. Dalam  Tabel 3, kolom  (baris)  kriteria D, OP,  W  dan  T  masing-masing  adalah Defect , Over Production , Waiting dan Transportation . Sedangkan kolom (baris) kriteria I, M dan EP masing-masing menyatakan Inventory , Motion dan Excess Processing .
Tabel 3. Rekapitulasi pembobotan waste kritis Kriteria D OP W T I M EP D - 4,7 3,3 6,1 6,3 5,1 3,8 OP 4,7 - 3,1 1 1 2,1 1,2 W 3,3 3,1 - 3 2,8 2,7 2,6 T 6,1 1 3 - 1 1,7 1,7 I 6,3 1 2,8 1 - 2,1 1,2 M 5,1 2,1 2,7 1,7 2,1 - 1 EP 3,8 1,2 2,6 1,7 1,2 1 -
Berdasarkan  bobot  yang  telah  diberikan  dari  kelima  responden,  data  diolah menggunakan bantuan software Expert Choice untuk mendapatkan hasil yang akurat. Hasil pengolahan kuesioner pembobotan waste ditunjukkan pada Gambar 2.
Dari hasil pengolahan pembobotan waste yang telah dilakukan, diketahui bahwa defect menjadi waste kritis  yang  ada  pada  proses  produksi  dengan  bobot  sebesar  42,3%.  Hal tersebut menunjukkan bahwa produk yang terproduksi belum memenuhi kriteria yang diinginkan konsumen karena masih adanya kecacatan pada produk. Dalam mengetahui karakteristik  kualitas  yang  ada,  CTQ  ditentukan  untuk  mengetahui  parameter  yang sesuai  dengan  konsumen  sehingga  kepuasan  konsumen  dapat  tercapai.  Karakteristik- karakteristik tersebut ditunjukkan pada Tabel 4.
Gambar 2. Hasil pembobotan waste kritis
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 D OP W T I M EP Bobot Krite ria

## Tabel 4. CTQ produksi imprabox
No Defect Keterangan Gambar CTQ Gambar standar 1 Welding putus Hasil welding putus karena kurang menempel 2 Printing rusak Hasil printing rusak saat proses dilakukan 3 Kanban terbalik Kanban terbalik saat proses pemasangan selesai 4 Screw terlewat Screw belum terpasang saat produk masuk ke penyimpanan
barang jadi (FG)

## Measure
Tahap measure dilakukan  untuk  mengukur  kapabilitas  proses  yang  ada  sehingga permasalahan yang telah didefinisikan sebelumnya dapat dipastikan ada. Pada tahap ini, dilakukan pengukuran kualitas menggunakan peta kendali-p, nilai DPO & DPMO, dan nilai Cpk. Data hasil pengamatan tersebut ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Data produk OK dan defect Imprabox
Data Jumlah barang (pcs) OK (pcs) Welding putus (pcs) Printing rusak (pcs) Kanban terbalik (pcs) Screw terlewat (pcs) NG (pcs) 1 225 179 4 21 12 9 46 2 174 102 8 33 23 8 72 3 40 5 8 19 3 5 35 ..... 44 164 108 7 19 20 10 56 Total 5807 3241 346 1124 727 369 2566
Dari hasil pengumpulan data hasil produksi Imprabox, terdapat 5807 pcs dengan jumlah produk  OK  sebesar  3241  pcs  dan  produk  NG  sebesar  2566  pcs.  Untuk  mengetahui stabilitas  proses,  digunakan  peta  kendali-p  unruk  mengetahui  apakah  proses  tersebut berada di dalam batas yang ada atau melebihi batas yang ada. Peta kendali-p menjadi jenis peta kendali  yang  digunakan  berdasarkan  jenis  inspeksi  yang dilakukan  bersifat 100%  dan tidak  berupa  sampel.  Untuk  melakukan  perhitungan  peta  kendali-p,  contoh perhitungan yang dilakukan seperti pada rumus (1) sampai (4) [1].

## 1. Untuk nilai 𝑃̅
𝑃̅ = ∑ 𝑃 ∑ 𝑛 ......................................................................................................... (1)
𝑃̅ = 2566 5807 = 0,4418805

## 2. Perhitungan nilai Upper Control Limit (UCL)
UCL = 𝑃̅ + 3√ 𝑃̅(1−𝑃̅) 𝑛 ..................................................................................... (2) UCL = 0,4418805 + 3√ 0,4418805 (1 − 0,4418805) 152,45
UCL = 0,5625433
3. Perhitungan nilai Lower Control Limit (LCL)
LCL = 𝑃̅ − 3√ 𝑃̅(1−𝑃̅) 𝑛 ..................................................................................... (3) LCL = 0,4418805 − 3√ 0,4418805(1 − 0,4418805)
152,45
LCL = 0,32121765

## 4. Perhitungan nilai proporsi cacat Hari ke-1
Proporsi cacat = Jumlah Produk Cacat Jumlah Produksi ............................................................... (4) Proporsi cacat = 46 225 = 0,2 Hasil peta kendali-p yang telah dihitung ditunjukkan pada Gambar 3 sampai Gambar 5. Gambar 3. Peta kendali-p produk imprabox
0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 Proporsi Cacat P bar UCL LCL
Gambar 4. Peta kendali-p revisi 1 produk imprabox
Gambar 5. Peta kendali-p revisi 2 produksi imprabox
Dari hasil peta kendali-p yang telah dibuat, dapat diidentifikasi bahwa masih terdapat data yang melebihi batas UCL dan LCL dalam revisi ke-2. Hal tersebut menunjukkan bahwa proses  yang dilakukan sebelumnya  masih  belum  sepenuhnya  stabil.  Untuk  itu, kapabilitas proses produksi perlu diketahui menggunakan Defect per Opportunities (DPO) dan Defect per Million Opportunities (DPMO) yang dikonversi menjadi nilai level sigma . Untuk  menghitung  nilai  DPO,  DPMO,  dan  nilai level  sigma ,  contoh  perhitungan  yang dilakukan menggunakan rumus (5) sampai (7) [1].

## 1. Perhitungan nilai DPO
DPO = Jumlah Produk Cacat Jumlah Produksi ×CTQ Potensial ................................................................ (5) DPO = 46 225  × 4
DPO = 0,07012

## 2. Perhitungan nilai DPMO
DPMO = DPO × 1.000.000 ............................................................................ (6)
DPMO = 0,073593 × 1.000.000
DPMO = 70122

## 3. Perhitungan nilai level sigma
𝑆𝑖𝑔𝑚𝑎 = |𝑍 𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 | + 1.5 ..........................................................................  (7) 𝑆𝑖𝑔𝑚𝑎 = |𝑍 70122 1.000.000 | + 1.5
𝑆𝑖𝑔𝑚𝑎 = 3,13
Hasil perhitungan nilai DPO, DPMO, dan nilai level sigma ditunjukkan pada Tabel 6.
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Proporsi Cacat P bar UCL LCL 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Proporsi Cacat P bar UCL LCL
Tabel 6. DPO, DPMO, dan level sigma imprabox Hari Jumlah produksi Defect / NG CTQ potensial DPO DPMO Sigma 1 225 46 4 0,051111  51111,11 3,13 2 174 72 4 0,103448  103448,3 2,76 3 40 35 4 0,21875 218750 2,27 ….. 44 164 56 4 0,085366  85365,85 2,86 Rata2 114,1333333 58,3181818 4 0,127741  127741,3 2,63
Selanjutnya dilakukan pengukuran nilai Cpk untuk mengukur kemampuan proses dalam menghasilkan  produk.  Dalam  melakukan  pengukuran  nilai  Cpk,  digunakan software Minitab. Kriteria indeks kapabilitas proses dinyatakan kompetitif jika nilai Cpk ≥ 1.5; cukup mampu jika nilai 1,5 ≥ Cpk ≥ 0,5; dan dianggap tidak kompetitif jika nilai Cpk < 0,5. Hasil nilai Cpk dari setiap defect yang ada disajikan dalam Tabel 7 ditunjukkan pada Gambar 6 hingga Gambar 9.
Gambar 6. Nilai Cpk Defect Printing NG
Gambar 7. Nilai Cpk defect screw terlewat
Gambar 9. Nilai Cpk defect kanban terbalik Dari hasil pengukuran nilai Cpk, bahwa keseluruhan defect memiliki nilai Cpk di bawah 0,5  sehingga  proses  yang  ada  dianggap  tidak  kompetitif.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa perlu adanya perbaikan untuk mengurangi penyebab timbulnya defect sehingga kapabilitas proses dapat ditingkatkan.

## Analyze
Tahap analyze dilakukan untuk mengidentifikasi akar permasalahan berdasarkan defect yang ada. Pada tahapan ini, digunakan analisis menggunakan diagram fishbone untuk mengetahui  akar  permasalahan  dari  faktor  manusia,  mesin,  metode,  bahan  baku,  dan lingkungan.
Berdasarkan  pengamatan  yang  telah  dilakukan,  terdapat  empat defect yang menyebabkan waste berlebih pada produksi produk imprabox, yaitu defect printing rusak, defect kanban terbalik, defect screw terlewat, dan defect welding terputus. Sebab akibat dari setiap defect yang ada ditunjukkan pada Gambar 10 sampai Gambar 13.
Gambar 10. Diagram fishbone printing rusak
Gambar 11. Diagram fishbone kanban terbalik Printing Rusak MAN Kurangnya ketelitian saat melakukan proses Tidak adanya trial saat cetakan  selesai dibuat METHOD Adanya spot pada cetakan printing Kurangnya pelatihan  terkait pembuatan  cetakan MATERIAL Bahak cetakan sensitif terhadap cairan dan udara ENVIRONTMENT Tempat terbuka dan berdebu Bahan M4 menitik saat pembuatan screen Kanban Terbalik MAN Kurangnya ketelitian saat melakukan proses METHOD Penumpukan kanban sebelum dilakukan assy Posisi kanban saat tertumpuk tidak menghadap kearah yang sesuai ENVIRONTMENT Suhu panas membuat  operator sering kurang fokus Tidak adanya pengecekan posisi kanban sebelum dilakukan assy
Gambar 12. Diagram fishbone screw terlewat
Gambar 13. Diagram fishbone welding terputus

## Improve
Tahap improve dilakukan  untuk  merencanakan  tindakan-tindakan  perbaikan berdasarkan akar penyebab masalah dari setiap defect yang ada. Tahapan ini bertujuan untuk  menghindari  permasalahan  yang  sama  terluang  kembali  sehingga  dapat meminimalisir defect yang ada. Tindakan perbaikan direncanakan menggunakan 5W+1H untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  sampai  bagaimana  cara  mengatasi masalah tersebut. 5W+1H dari setiap defect yang ada ditunjukkan pada Tabel 7 sampai Tabel 10.
Tabel 7. 5W+1H defect printing rusak Faktor Man Method Environment What ? Apa penanggulangan- nya? Melakukan training operator terkait pembuatan screen dan trial screen Penurunan toleransi limit kualitas Melakukan training operator terkait pembuatan screen Menyediakan tempat pembuatan screen Why ? Alasan penggunaan? Kurangnya pelatihan terhadap operator menyebabkan pembuatan screen seringali dilakukan dengan tidak teliti dan tidak melakukan trial screen Hasil printing yang bervariasi masih dapat tergolong limit sebagai standar kualitas Kurangnya pelatihan terhadap operator menyebabkan pembuatan screen seringkali berada diluar standar Pembuatan screen di tempat terbuka menyebabkan screen seringkali kotor Where ? Lokasi penggunaan? Proses Printing Proses Printing Proses Printing Proses Printing When ? Waktu? Apr-22 Apr-22 Apr-22 Apr-22 Who ? Penanggung jawab? Operator, kepala produksi Quality Control Operator, kepala produksi Operator, kepala produksi How ? Bagaimana caranya? Menjadwalkan pelatihan operator terkait proses pembuatan screen dan Melakukan penurunan toleransi limit hasil printing Menjadwalkan pelatihan operator terkait Menyediakan tempat pembuatan screen di dalam
Screw Terlewat MAN Kurangnya ketelitian saat melakukan proses METHOD Produk FG dan setengah jadi tercampur Pemisahan produk FG dan setengah jadi masih berdekatan ENVIRONTMENT Tempat  untuk produk FG  masih belum diperhatikan Produk yang akan di screw ditumpuk Welding Terputus MAN Belum dilakukan penungguan terhadap set - up suhu Tidak  adanya trial saat mesin baru dinyalakan METHOD Penempatan titik welding tidak sesuai standar Belum adanya  pemahaman terkait  posisi standar MACHINE Suhu pada mesin  kurang stabil Welding kurang turun saat proses dilakukan Belum adanya pemahaman setting mesin dari operator Part sudah mulai  aus Tidak adanya pengecekan  mesin MATERIAL Jenis bahan tidak menempel jika  suhu kurang ENVIRONTMENT Tempat terbuka dan berdebu
mensosialisasikan form trial screen yang masih dapat terbaca proses pembuatan screen ruangan untuk mencegah adanya debu dan kotoran masuk
Tabel 8. 5W+1H defect kanban terbalik Faktor Man Method Environment What ? Apa penanggulangan- nya? Melakukan pengecekan kanban sebelum assy dilakukan Melakukan sosialisasi kepada operator untuk mengecek posisi kanban dan penumpukan kanban ditumpuk menghadap satu sisi Menyediakan kipas pada lokasi proses Why ? Alasan penggunaan? Tidak adanya pengecekan assembly saat proses pemasangan kanban membuat kanban terbalik sering lolos saat proses dilakukan Operator yang seringkali tidak melihat posisi kanban saat assy dilakukan dan penumpukan menghadap kearah yang berbeda membuat kanban sering terbalik Suhu panas seringkali membuat operator kurang teliti dalam pemasangan kanban Where ? Lokasi penggunaan? Proses Pemasangan K anban Proses Pemasangan Kanban Proses Pemasangan Kanban When ? Waktu? Apr-22 Apr-22 Apr-22 Who ? Penanggung jawab? Quality Control Operator, kepala produksi GA How ? Bagaimana caranya? Melakukan inspeksi pada saat sebelum proses pemasangan kanban Menjadwalkan sosialisasi terkait pemasangan kanban dan melakukan penumpukan kanban menghadap satu sisi Menyediakan kipas pada proses pemasangan kanban
Tabel 9. 5W+1H defect screw terlewat Faktor Man Method What ? Apa penanggulangan- nya? Melakukan sosialisasi kepada operator untuk mengecek keseluruhan sisi box sebelum dipindahkan Menyediakan lokasi penyimpanan produk jadi yang berjarak dengan lokasi proses Why ? Alasan penggunaan? Kurangnya pelatihan terhadap operator menyebabkan proses seringkali terlewat Produk jadi yang bersebelahan dengan produk setengah jadi membuat produk yang belum terproses seringkali masuk kedalam penyimpanan Where ? Lokasi penggunaan? Proses Screw Proses Screw When ? Waktu? Apr-22 Apr-22 Who ? Penanggung jawab?
Karyawan, kepala produksi Karyawan, kepala produksi, quality control
How ? Bagaimana caranya? Menjadwalkan sosialisasi operator terkait pengecekan hasil screw Menyediakan lokasi penyimpanan produk jadi yang lebih berjarak dengan lokasi proses agar barang setengah jadi tidak tercampur Tabel 10. 5W+1H defect welding terputus Faktor Man Method Machine What ? Apa penanggulangan- nya? Melakukan training operator terkait set-up
suhu dan trial hasil set-up
Melakukan training operator terkait posisi produk saat proses welding Menjadwalkan maintenance pada mesin welding Why ? Alasan penggunaan? Kurangnya pelatihan terhadap operator menyebabkan suhu seringkali kurang dan tidak adanya trial membuat proses dilakukan secara langsung Kurangnya pelatihan terhadap operator menyebabkan proses welding dilakukan di titik yang tidak sesuai Tidak adanya perawatan pada mesin membuat suhu dan kepala welding tidak stabil serta tidak terdeteksinya part yang sudah mulai aus Where ? Lokasi penggunaan? Proses Welding Proses Welding Proses Welding When ? Waktu? Apr-22 Apr-22 Apr-22 Who ? Penanggung jawab? Operator, kepala produksi Operator, kepala produksi Engineering How ? Bagaimana caranya? Menjadwalkan pelatihan operator terkait set-up dan trial terkait suhu Menjadwalkan pelatihan operator terkait melakukan proses welding sesuai dengan posisi standar Menjadwalkan maintenance secara preventive untuk mencegah terjadinya ketidaksesuaian proses
Untuk  mengukur  keberhasilan  dari  usulan  yang  telah  diberikan,  dilakukan  simulasi berdasarkan  kondisi  yang  ada  saat  ini.  Dalam  melakukan  hal  tersebut,  simulasi  yang digunakan adalah simulasi monte carlo menggunakan Minitab Workspace. Simulasi ini menghitung  nilai-nilai  secara  acak  dari  variabel  dengan  berulang-ulang  untuk mendapatkan distribusi probabilitas dari model yang akan dilakukan simulasi. Skenario- skenario yang digunakan untuk mengukur keberhasilan simulasi pada monte carlo yaitu keberhasilan  perbaikan  sebesar  50%,  keberhasilan  perbaikan  sebesar  75%,  dan keberhasilan perbaikan sebesar 100%. Keberhasilan dari hasil simulasi yang didapatkan yaitu  berkurangnya  jumlah defect yang  dihasilkan  dari  proses  produksi.  Dengan melakukan  iterasi  sebanyak  50.000  kali,  hasil  simulasi  keberhasilan  perbaikan berdasarkan  scenario-skenario  yang  ditentukan  ditunjukkan  pada  Gambar  14  sampai Gambar 16.
Gambar 14. Hasil simulasi monte carlo skenario keberhasilan 50%
Gambar 15. Hasil simulasi monte carlo skenario keberhasilan 75%
Gambar 16. Hasil simulasi monte carlo skenario keberhasilan 100%
Berdasarkan  simulasi  yang  telah  dilakukan,  dapat  terlihat  bahwa  setiap  skenario keberhasilan  yang  disimulasikan  membawa  dampak  positif  terhadap  perusahaan.  Hal tersebut dapat dibuktikan dengan adanya peningkatan indeks Cpk dari setiap simulasi yang telah dilakukan.

## Control
Tahap  terakhir  yang  dilakukan  dalam  siklus  DMAIC  adalah  tahap control yang dilakukan  untuk  melakukan  pengendalian  terhadap  perbaikan-perbaikan  yang  telah diusulkan.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  perbaikan  yang  akan dilakukan  terlaksana  dengan  baik  sehingga  mencapai  target  yang  diharapkan.  Tahap control yang dapat dilakukan yaitu:
1. Pembuatan Form Pengontrolan
Agar progress setiap harinya dapat terus terdokumentasi dengan baik, maka dibuat form pengontrolan  untuk  dapat  melakukan  pengendalian  pada defect yang  timbul dari  setiap  proses  yang  dilakukan.  Jika  timbul defect dari  proses  yang  sedang dilakukan,  maka  perusahaan  dapat  melakukan  perbaikan  segera  dan  terus melakukan improvement pada setiap prosesnya.
2. Melakukan Standarisasi Work Instruction (WI)
Untuk  dapat  membantu  operator  bekerja  sesuai  dengan  SOP  yang  ada,  maka dilakukan standarisasi WI yang akan dipasang berdekatan dengan lokasi proses. Hal tersebut  bertujuan  untuk  terus  melakukan  pengontrolan  terhadap  cara  kerja operator  secara  tidak  langsung  dan  menjalankan  sistem  perusahaan  yang  telah distandarkan sebelumnya.

## 3. Melakukan Rekam Data Perbaikan
Dalam  memantau  hasil  perbaikan,  dilakukan  perekaman  data  dari  proses  setelah perbaikan  sehingga  dapat  dilakukan  perbandingan  dengan  proses  sebelum perbaikan.  Dalam  melakukan  rekam  data, tools yang  dapat  digunakan  yaitu checksheet , peta kendali, dan alat-alat pengendalian kualitas lainnya.
4. Perhitungan Nilai Sigma Periodik
Untuk mengetahui hasil harian dari perbaikan, dilakukan perhitungan nilai sigma secara periodik agar kapabilitas proses yang telah dilakukan dapat diketahui.

## Kesimpulan
Dari penelitian yang telah dilakukan, diketahui bahwa waste defect menjadi waste kritis dengan  persentase  sebesar  42,3%. Defect yang  teridentifikasi  pada  proses  yang  telah dilakukan  yaitu welding putus, printing rusak,  kanban  terbalik,  dan screw terlewat dimana primting rusak menjadi defect dominan dengan total nilai 44% dari keseluruhan defect yang  ada.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  DPO  dan  DPMO  yang  telah dikonversi  kedalam  nilai sigma sebelumnya, didapat  nilai sigma pada  proses produksi imprabox memiliki nilai rata-rata sebesar 2,63 serta nilai Cpk berada di bawah nilai 1,31. Hal tersebut menunjukkan bahwa masih kurangnya kapabilitas produksi yang ada. Jika dibandingkan  dengan  nilai  standar  perusahaan  sebesar  4.0,  terlihat  bahwa  perlu dilakukan analisis lebih lanjut terkait sebab akibat dari permasalahan yang ada.
Dari hasil analisis yang telah dilakukan, usulan perbaikan yang dapat diberikan kepada perusahaan  terkait defect yang  timbul  yaitu  melakukan  training  operator  terkait pembuatan  dan trial screen dan  menyediakan  tempat  pembuatan screen untuk defect printing rusak,  melakukan  pengecekan kanban sebelum assy dilakukan,  melakukan sosialisasi terkait posisi kanban, dan menyediakan kipas pada lokasi proses untuk defect kanban terbalik,    melakukan  sosialisasi  terkait  pengecekan  seluruh  sisi box dan menyediakan  lokasi  penyimpanan  yang  berjarak  untuk defect  screw terlewat,  serta
melakukan training operator  terkait set-up dan trial suhu,  proses  produksi,  dan menjadwalkan maintenance untuk defect welding terputus.
Dari hasil simulasi yang telah dilakukan dengan tiga skenario keberhasilan perbaikan sebesar 50%, 75%, dan 100%, menunjukkan adanya peningkatan kemampuan memproses pada  perusahaan  sebesar  masing-masing  403,9%,  425,5%;  dan  426,9%.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  pentingnya  dilakukan  perbaikan  kualitas  dalam  proses  produksi imprabox.
Saran yang dapat diberikan dari penelitian ini untuk penelitian selanjutnya yaitu untuk melakukan  penelitian  menggunakan  metode  yang  bervariasi  agar  hasil  dapat dibandingkan dan dapat melakukan pengimplementasian untuk membandingkan hasil simulasi dan hasil perbaikan secara aktual.

## Daftar Pustaka
[1] E.  P.  Lestari  and  I.  W.  S.  Utami,  “Analisis  Kinerja  Industri  Manufaktur  di Indonesia,” J.  Ris.  Ekon.  dan  Manaj. ,  vol.  17,  no.  1,  p.  183,  May  2017,  doi: 10.17970/jrem.17.170115.ID.
[2] M.  Kholil  and  T.  Pambud i,  “Implementasi  Lean  Six  Sigma  dalam  Peningkatan Kualitas dengan Mengurangi Produk Cacat NG Drop di Mesin Final Test Produk HL 4.8 di PT. SSI,” J. PASTI (Penelitian dan Apl. Sist. dan Tek. Ind. , vol. 8, no. 1, pp. 14 – 29, 2014.
[3] A.  S.  Rusdianto,  N.  Novi janto,  and  R.  Alihsany,  “Penerapan  Statistical  Quality Control (SQC) pada Pengolahan Kopi Robusta Cara Semi Basah,” J. Agroteknologi , vol. 5, no. 2, pp. 1 – 10, 2011.
[4] R. Novitasari and I. Iftadi, “Analisis Lean Manufacturing untuk Minimasi Waste pada Proses Door PU,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 6, no. 1, pp. 65 – 74, Jun. 2020, doi: 10.30656/intech.v6i1.2045.
[5] A.  Naro  and  N.  Halimah,  “Perancangan  Lean  P roduction  System  pada  Lini Produksi Panel Listrik Tipe Wall Mounting dengan Menggunakan Value Stream Mapping,” J. PASTI (Penelitian dan Apl. Sist. dan Tek. Ind. , vol. 13, no. 1, pp. 61 – 71, 2019.
[6] A.  H.  Najib,  M.  Choiri,  and  C.  F.  M.  Tantrika,  “Implement asi  Lean  Six  Sigma Sebagai Upaya Meminimasi Waste pada Pembuatan Webb di PT. Temprina Media Grafika  Nganjuk,” J.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist. Ind. ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  974 – 984, 2014.
[7] R. D. Astuti and L. Lathifurahman, “Aplikasi Lean Six -Sigma untuk Mengurangi Pemborosan di Bagian Packaging Semen,” JISI J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 2, p. 143, Sep. 2020, doi: 10.24853/jisi.7.2.143-153.
[8] P. Pangestu and F. Fahma, “Implementasi Six Sigma dalam Peningkatan Kualitas Proses Produksi LED TV di PT Sharp Ele ctronics Indonesia,” PERFORMA Media Ilm. Tek. Ind. , vol. 17, no. 2, Jul. 2019, doi: 10.20961/performa.17.2.30178.
[9] L. Pasca Riani and M. R. Afandi, “Forecasting Demand Produk Batik Di Tengah Pandemi Covid- 19 Studi Pada Usaha Batik Fendy, Klaten,” J. Nusant. Apl. Manaj. Bisnis , vol. 5, no. 2, pp. 122 – 132, Oct. 2020, doi: 10.29407/nusamba.v5i2.14441.
[10] D. R. Indah and E. Rahmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akunt. , vol. 2, no. 1, pp. 10 – 18, 2018.
[11]    V. Gaspersz, "Total Quality Management, Penerbit PT," Gramedia Pustaka Utama, 2001.