Vol. 15, No. 2, June 2022, pp. 151~161 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i2.13429  151

## PENINGKATAN KUALITAS PRODUK NORMAL NOODLE

## DENGAN METODE SIX SIGMA DAN FUZZY FMEA
Ririn Regiana Dwi Satya¹, Nurdeni ²
¹ Departement of Industrial Engineering, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia ² Departement of MIPA, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia)
Article Info ABSTRACT Article history: Received April 24, 2022 Revised June 28, 2022 Accepted June 30, 2022
PT  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk  is  one  of  the  companies engaged  in  the  food  sector,  namely  producing  instant  noodles. Preliminary research shows that PT Indofood Tbk Sukses Makmur Tbk has  products  that  are  not  suitable  and  are  formed  as  a  result  of sampling  the  production  process,  sometimes  even  exceeding  the standards  set  by  the  company.  The  four  production  processes  are cutting, frying, cooling, and wrapping. The four processes produced several different defective products, namely: In the cutting process the defective products produced were 30,586 pcs, in the frying process as many as 21,569 pcs, in the cooling process as many as 11,735 pcs and in the wrapping process as many as 42,000 pcs. %. In improving the quality, Six Sigma and fuzzy FMEA methods are used. The results of calculations using the conventional FMEA method and  the results of calculations  with  fuzzy  logic  for  the  value  of  FRPN  using  MATLAB software,  it  has  different  results,  where  the  highest  FRPN  value  is failure mode 1 (F1) or a risk factor for product defects because many noodle blocks are tucked away which can result in material wasteful with a value of 150 as a rating of 1. With this method, it is hoped that using the Six Sigma method and fuzzy FMEA the company can improve quality  and  reduce  the  percentage  risk  of  defects  in  the  production process.
Keywords: First six sigma Second FMEA
Third Fuzzy Logic Fourth keyword Fifth keyword
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Nurdeni, Department of MIPA, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: anien_thea@yahoo.co.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era modern seperti sekarang ini, kebutuhan masyarakat akan berbagai macam produk pangan semakin  meningkat.  Semakin  banyak  produk  pangan  dengan  tingkatan  harga,  kualitas,  dan  menawarkan kelebihannya  yang  berbeda-beda.  Salah  satu  kelebihan  yang  biasanya  diperlihatkan  sebuah  produk  ialah kemudahan dalam penyajian  yang ditawarkan. Dan salah satu produk itu ialah normal noodle yang dikenal selain  praktis  juga  memiliki  kandungan  gizi  karbohidrat  serta  kalori.  Setiap  perusahaan  yang  memproduksi normal  noodle  pasti  memiliki  beberapa  proses  untuk  membuat  sebuah  produk  mi  yang  dapat  dikonsumsi seorang konsumen dan memberikan kepuasan pada konsumen tersebut. Salah satu tujuan dan usaha perusahaan ialah meningkatkan produk dengan mengurangi pemborosan maupun scrap .
152
Usaha  peningkatan  produk  pangan  salah  satunya  dapat  dilakukan  dengan  menghilangkan  berbagai pemborosan ( waste ) dan mengurangi banyaknya scrap yang dihasilkan saat proses maupun setelah selesainya proses  produksi.  Salah  satu tools atau  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  pemborosan  bisa menggunakan  konsep green  manufacturing [1].  Perusahaan  pangan  mi  selalu  mencoba  mengembangkan produknya  dengan  berbagai  rasa  dan  kemasan  yang  menarik.  Dalam  proses  produksi  mi  instant  terdapat kendala yang cukup tinggi yaitu terhadap scrap yang ditimbulkan pada saat proses produksi.  Oleh karena itu peningkatan produktivitas sangat diperlukan.  Pengendalian kualitas yang   baik   akan   menghasilkan   produk yang sesuai standar konsumen secara terus menerus [2]. Salah satunya dengan menggunakan metode six sigma untuk mengendalikan dan meningkatkan kualitas produk.
Six  Sigma adalah  suatu  alat  manajemen  baru  yang  digunakan  untuk  mengganti Total  Quality Management (TQM), yang sangat terfokus kepada pengendalian kualitas dengan mendalami sistem produksi perusahaan  secara  keseluruhan  [3]. Six  sigma bertujuan  untuk,  menghilangkan  cacat  produksi,  memangkas waktu pembuatan produk, dan mehilangkan biaya. Six sigma juga disebut sistem comprehensive, maksudnya adalah strategi, disiplin ilmu, dan alat untuk mencapai dan mendukung kesuksesan bisnis[4]. Six Sigma disebut strategi karena terfokus pada peningkatan kepuasan pelanggan, disebut disiplin ilmu karena mengikuti model formal,  yaitu  DMAIC  ( Define,  Measure,  Analyze,  Improve,  Control )  dan  alat  karena  digunakan  bersamaan dengan  yang  lainnya,  seperti  Diagram  Pareto  ( Pareto  Chart )  dan  histogram  [5].  Kesuksesan  peningkatan kualitas dan kinerja bisnis, tergantung dari kemampuan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah.
Six Sigma dapat diimplementasikan dengan fuzzy FMEA. Fuzzy adalah adalah suatu cara yang tepat untuk menentukan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output [4],[6]. Setelah diperoleh nilai efek kegagalan (S), peluang kegagalan (O) dan deteksi kegagalan (D) dari tahap FMEA ( Failure Mode and Effects Analysis ) , maka nilai tersebut dijadikan sebagai input dalam perhitungan fuzzy . Nilai fuzzy RPN tertinggi akan dijadikan usulan  tindakan  perbaikan.  Penggunaan  metode  FMEA  itu  sendiri  akan  dapat  mengidentifikasi  potensi kegagalan  yang  timbul  dalam  proses  produksi normal  noodle dengan  tujuan  untuk  meminimalkan  resiko kegagalan  produksi.  Seberapa  serius  kondisi  yang  diakibatkan  jika  terjadi  kegagalan,  tingkat  kemungkinan terjadinya  kegagalan  dan  metode  apa  yang  sudah  diterapkan  untuk  mengantisipasi  kegagalan  tersebut merupakan  dasar  untuk  menentukan  komponen  penting  untuk  dilakukan  tindakan  perbaikan.  Dari  beberapa tindakan perbaikan yang didapat dari hasil pengolahan FMEA, kemudian metode FMEA dintegrasikan dengan metode fuzzy untuk mendapatkan prioritas.
PT  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang pangan  yang  memproduksi  mie  instan. Pengamatan  menunjukan bahwa  PT Indofood  CBP Suskes  Makmur Tbk  terkadang  menghasilkan  produk  dengan  melebihi  standar  bahan  baku  yang  telah  ditentukan  oleh perusahaan.  Ini  menunjukkan  salah  satu  kecacatan  produksi  yang  ada  yaitu  terbentuknya scrap.  Scrap merupakan mie yang tidak lolos dibagian akhir yaitu pengemasan dikarenakan oleh berbagai macam hal yaitu scrap adonan, mi basah, HH (Hancur Halus) penggorengan, HH kotor, HH bersih, HP (Hancur Pecah) bersih. Salah satu metode yang dapat dilakuan untuk menekan scrap pada produk adalah melakukan pendekatan untuk mengintegrasikan konsep Lean Six Sigma dan Fuzzy FMEA untuk mengidentifikasi penyebab potensial defect guna mengurangi produk defect. Berikut adalah data reject pada saat proses cutting, frying , dan wrapping dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah reject pada shift 1 dan 2 selama 15 hari pada proses cutting, frying, cooling , dan wrapping No
Proses Produksi Jumlah Produksi Jumlah Reject 1. Cutting 1.277.609 30.586 2. Frying 1.277.609 21.659 3. Cooling 1.277.609 11.735 4. Wrapping 1.277.609 42.000
Sumber : PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk.
Berdasarkan data tersebut masih banyak terjadi reject pada proses wrapping, maka tujuan penelitian ini  yaitu  melakukan  penelitian  dengan  metode six  sigma, FMEA  dan fuzzy  logic agar  perusahaan  dapat meningkatkan kualitas serta menurunkan nilai persentase risiko kecacatan dan pemborosan pada proses produksi.

## 2. METODE

## Six Sigma
Six  Sigma  adalah  metodologi  yang  terstruktur  untuk  memperbaiki  proses  yang  difokuskan  pada  usaha mengurangi variasi pada proses sekaligus mengurangi defect pada produk dengan menggunakan pendekatan statistik dan Problem solving  tools secara intensif [2], [3], [5]. Metodologi six sigma yaitu; pertama, define
153 mengidentifikasi secara jelas problema-problema yang dihadapi; kedua, measure mendasarkan dan menyaring masalah, menekankan dua pertanyaan kunci yaitu apa fokus dan luas masalah dan apa data kunci yang dapat membantu  mempersempit  masalah;  ketiga, Analysis merupakan  fase  DMAIC  yang  paling  tidak  dapat diprediksi; keempat, Improve fase  meningkatkan proses dan menghilangkan sebab-sebab cacat; dan kelima, Control membantu mengurangi variabilitas, memonitor kinerja setiap saat, dan memungkinkan proses koreksi untuk mencegah penolakan [4].

## Fuzzy Logic
Fuzzy Logic adalah suatu cara pengenalan yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output dengan adanya batas yang tidak jelas atau batas yang tidak tegas [7], [8], [9].
Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) Failure  Mode  and  Effects  Analysis (FMEA)  adalah  pendekatan  sistematik  yang  menerapkan  suatu  metode pentabelan untuk  membantu  proses pemikiran  yang digunakan oleh engineers untuk  mengidentifikasi  mode kegagalan potensial dan efeknya [4], [10]. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Observasi, yaitu dengan mengamati langsung alur proses produksi di PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk., khususnya pada mesin wrapping. Selain dengan observasi langsung, penulis juga  melihat catatan  hasil produksi dan jumlah reject yang sering terjadi pada mesin-mesin di PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. Selain observasi dan melihat data perusahaan, penulis juga bertanya langsung kepada operator, supervisor produksi dan supervisor lapangan.  Dengan  demikian  penulis  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  untuk  menyusun  laporan  seminar, sehingga  penulis  mengumpulkan  data  terkait  jumlah reject pada  mesin wrapping, guna  melakukan  analisis kualitas produk normal noodle dengan menggunakan metode six sigma, fuzzy logic, FMEA, dan DMAIC.
Gambar 1. Kerangka Berpikir
Sesuai  dengan  Gambar  1.  peneliti  akan  merancang  perbaikan  proses  pada  pembuatan  mie    dengan memperhatikan kualitas produk yang dihasilkan, sehingga selain proses pembuatan dan jaminan akan kualitas produk pun akan lebih optimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah pertama dalam pengolahaan data yaitu Tahap Define . 1. Tahap Define Pada tahap pengolahan data metode pertama yaitu diagram Supplier, Input, Process, Output, Customer (SIPOC).  Metode  ini  diurutkan  proses  pembuatan  normal  noodle  dari  supplier  hingga  customer. Diagram SIPOC dapat di lihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram SIPOC Sumber : PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk
Identifikasi masalah Quality Control pada proses produksi di perusahaan. DMAIC (Define, Measure, Improvement,
Control) Six Sigma dan Fuzzy Fmea Evaluasi dan Perbaikan dengan 5 W + 1H Menghasikan perbaikan proses dan kualitas sehingga akan mengurangi pemborosan Supplier : PT Bogasari Flour Mills PT Salim Ivomas PT Food Ingredient Development PT Raci Pack PT Supernova Input : Tepung Terigu Minyak Goreng Bumbu Karton Packing Etiket Process  : Screw
Mixing Presing Slitting
Streaming Cutting and Folder Frying Wrapping Output : Normal Noodle Customer  : Indomaret Alfamart Giant
Carefour SuperIndo Hypermart Tip Top
154
Dari  Diagram  Diatas,  PT  Indofood  CBP  memesan  Material Normal  Noodle yaitu  Tepung  Terigu,  Minyak Goreng, Bumbu, Karton Packing dan Etiket kepada Suplier PT Bogasari Flour Mills, PT Salim Ivomas, PT Food Ingredient Development, PT Raci Pack dan PT Supernova. Dan customer yang dituju dari PT Indofood adalah Indomaret, Alfamart, Carefour, Giant, SuperIndo, Hypermart dan Tip Top.
a. Identifikasi kecacatan pada Normal Noodle
Dalam proses pembuatan Normal Noodle terdapat kriteria kecacatan pada setiap proses produksinya. Berikut ini adalah Tabel 2. Karakateristik Kecacatan Proses Produksi
Tabel 2. Karakateristik Kecacatan Proses Produksi
Proses Karakteristik Kualitas Kriteria Cacat Cutting Pemotongan Mie Yang Sesuai Dengan Standar Mie Basah Frying Penggorengan  Mie  Yang  Sesuai  Dengan  Bentuk dan Standar
Hancur Halus Hancur Pecah Cooling Pendinginan Mie Yang Sesuai Dengan Standar Hancur Halus Hancur Pecah Wrapping Pembungkusan Mie Yang Sesuai Dengan Standar Hancur Halus Kotor Hancur Halus Bersih Hancur Pecah Kotor Hancur Pecah Bersih
Sumber : PT Indofood CBP Sukses Makmur

## 2. Tahap Measure
Dalam melakukan pengendalian kualitas secara statistik, langkah pertama yang akan dilakukan adalah membuat check  sheet . Check  sheet berguna  untuk  mempermudah  proses  pengumpulan  data  serta  analisis. Selain itu pula berguna untuk mengetahui area permasalahan berdasarkan frekuensi dari jenis atau penyebab dan  mengambil  keputusan  untuk  melakukan  perbaikan  atau  tidak.  Berikut  data  produksi  selama  bulan September 2021 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Laporan Produksi dan Produk Cacat Pada Bulan September 2021
No. Periode Bulan Jumlah Produksi Jumlah Produk Cacat % Produk Cacat 1 Cutting 1.277.609 30.586 2,4% 2 Frying 1.277.609 21.659 1,7% 3 Cooling 1.277.609 11.735 0,9% 4 Wrapping 1.277.609 42.000 3,3% Jumlah 105980 8,3% Sumber : PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk
Dari  Tabel  3  yang  telah  ditunjukkan,  dapat  dilihat  jenis  cacat  yang  sering  terjadi  adalah  proses produksi wrapping (pengemasasn) dengan jumlah cacat sebanyak 42.000. Jumlah jenis proses produksi cacat Cutting (pemotongan) sebanyak 30.586. Selanjutnya adalah jenis proses produksi cacat frying (penggorengan) adalah 21.659. Dalam tahap measure, pengukurran dibagi menjadi dua tahap yaitu : a. Analisis Diagram Kontrol (P-Chart)
Data diambil dari PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk yaitu pengawasan kualitas yang diukur dari jumlah produk akhir. Pengukuran dilakukan dengan Statistical Quality Control jenis P- Chart terhadap produk akhir pada bulan September 2021. Jumlah eksemplar yang dihasilkan selama bulan September 2021 adalah sebesar
1.277.609, dan ditemukan produk cacat sebesar 105.980 eksemplar. Dari data-data tersebut dapat dibuat peta kendali p-charts adapun perhitungan peta kendali P dapat di lihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Perhitungan Peta Kendali P
observasi ke- Jumlah Sampel (n) Total Cacat (np) Presentase Cacat CL UCL LCL 1 1.277.609 30.586 0,024 0,083 0,50 -0,33 2 1.277.609 21.659 0,017 0,083 0,50 -0,33 3 1.277.609 11.735 0,009 0,083 0,50 -0,33 4 1.277.609 42.000 0,033 0,083 0,50 -0,33 Sumber : Pengolahan Data
Dari hasil perhitungan Tabel 4. di atas, maka selanjutnya dapat dibuat peta kendali p yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses pembuatan normal noodle defect tertinggi
Berdasarkan gambar peta kendali di atas dapat dilihat bahwa data yang diperoleh seluruhnya berada dalam batas kendali yang telah ditetapkan. Hal ini menunjukkan pengendalian dari kerusakan yang stabil tetapi masih sangat tinggi  yaitu  sekitar  3,3 %. Hal juga  menyatakan bahwa pengendalian kualitas di  PT Indofood CBP  Sukses  Makmur  Tbk  memerlukan  adanya  perbaikan  untuk  menurukan  tingkar  kecacatan  sehingga mencapai nilai maksimal sebasar 0%.
b. Tahap pengukuran tingkat Six Sigma dan Defect Per Million Opportunities (DPMO)
Untuk mengukur tingkat Six Sigma dari hasil produksi Harian Tribun Timur dapat dilakukan dengan cara yang dilakukan oleh Gaspersz (2007:42) langkahnya sebagai berikut:
1) Menghitung DPU ( Defect Per Unit)
DPU = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖
2) Menghitung DPMO ( Defect Per Million Oportunities )
DPMO = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 x 1.000.000
3) Mengkonvesikan hasil perhitungan DPMO dengan tabel Six Sigma untuk mendapatkan hasil sigma.
Tabel 5. Pengukuran Tingkat Sigma Dan Defect Per Million Opportunities (DPMO) Periode September 2021
Periode Output Produksi Jumlah Reject DPO DPMO Nilai Sigma 1 1.277.609 30.586 0,02 23940,03 3,48 2 1.277.609 21.659 0,02 16952,76 3,62 3 1.277.609 11.735 0,01 9185,13 3,86 4 1.277.609 42.000 0,03 32873,91 3,34 Total 105980 0,08 82951,83 14,30 Rata-Rata 0,02 20737,96 3,57
Sumber : Pengolahan data
Dari  hasil  perhitungan  pada  table  4.5,  bagian  produksi  PT  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk memiliki tingkat sigma 3.57 dengan kemungkinan kerusakan sebasar 20737,96 untuk sejuta produksi. Hal ini
-0.50 0.00 0.50 1.00 1 2 3 4 Pr o p o rsi S cr ap Peta Kendali P UCL CL LCL P
156
tentunya  menjadi  sebuah  kerugian  yang  sangat  besar  apabila  tidak  ditangani  sebab  semakin  banyak  produk yang gagal dalam proses produksi tentunya mengakibatkan pembengkakan biaya produksi.

## 3. Tahap Analyze
a. Diagram Pareto
Data yang diolah untuk mengetahuit persentase jenis produk yang di tolak. Hasil perhitungan dapat digambarkan dalam diagram pareto yang ditunjukkan pada gambar 4 sebagai berikut:
Gambar 4. Pareto Jumlah Reject Normal Noodle
Dari  diagram  pareto  di  atas,  proses  produksi  yang  memiliki  tingkat  kecacatan  produk  ada  4  yaitu Cutting, Frying, Cooling dan Wrapping . Penyebab paling utama kecacatan yaitu Wrapping dengan persentase dari  total  kecacatan  adalah  56,21%.  Jadi  perbaikan  dapat  dilakukan  dengan  memfokuskan  pada  1  jenis penyebab  kecacatan  terbesar  yaitu  pada  proses Wrapping .  Hal  ini  dikarenakan  proses  tersebut  yang  sering terjadi kecacatan pada PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk bulan September 2021.

## b.
Diagram Sebab-Akibat
Diagram  sebab  akibat  memperlihatkan  hubungan  antara  permasalahan  yang  dihadapi  dengan kemungkinan  penyebabnya  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Adapun  faktor-faktor  yang mempengaruhi dan menjadi penyebab kerusakan produk secara umum dapat digolongkan sebagai berikut:
Gambar 5. Fishbone Sumber: Pengolahan Data
Setelah diketahui jenis-jenis kecacatan yang terjadi, maka PT Indofood CBP Sukses Makmur perlu mengambil langkah-langkah perbaikan untuk mencegah timbulnya kerusakan yang serupa. Sebagai alat bantu
157
untuk  mencari  penyebab  terjadinya  kerusakan  tersebut,  digunakan  diagram  sebab  akibat  atau  yang  disebut fishbone chart . Adapun penggunaan diagram sebab akibat untuk menelusuri jenis masing-masing kecacatan yang terjadi.

## 4. Tahap Improve
Merupakan  rencana  tindakan  untuk  melaksanakan  peningkatan  kualitas Six  sigma. Setelah mengetahui  penyebab  kecacatan  atas  produk  PT  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk,  maka  disusun  suatu rekomendasi atau  usulan tindakan perbaikan secara umum  dalam upaya  menekan tingkat kerusakan produk dengan menggunakan Fuzzy FMEA dan analisis 5w + 1H. Analisis yang digunakan yang pertama yaitu FMEA, untuk analisis FMEA dalam menentukan skor dapat menggunakan tabel skor FMEA sehingga dapat dilakukan pengamatan terhadap permasalahan yang ada diperusahaan PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk Jakarta dan di dapatkan hasil FMEA pada Tabel 6.
Tabel 6.  FMEA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Deskripsi Mode of Failure Cause of Failure Effect of Failure Frequency of Occurrence Degree of Severity Chance of Detection Risk Potential Number Ranking M en g u ra n g i C a ca t P a d a W ra p p in g Kurangnya Perawatan
Tidak dibuatkan jadwal  untuk perawatan mesin Banyaknya produk cacat 4 5 9 180 2 Operator kerja  terlalu terburu- buru Target produksi yang menumpuk Kurang teliti 9 5 6 270 1 Lantai Produksi Licin Uap  air  dari mesin suhu  mesin yang  terlalu tinggi 3 7 6 126 4 Blok Mie Banyak  yang Terselip Kurang efisiensi material boros 8 2 3 48 5 Laporan kerja yang menumpuk Terlambatnya penyerahan laporan laporan kerja  yang masih manual 4 6 6 144 3
Sumber : Pengolahan data
Setelah  dilakukan  analisis  FMEA,  langkah  selanjutnya  yaitu  analisis  Fuzzy.  Langkah  awal  untuk pengerjaan fuzzy yaitu Melakukan identifikasi masalah yang berhubungan dengan kualitas produk yang ada di Normal Noodle .  Mengumpulkan  data  terkait  kualitas  produk,  diantaranya  parameter-parameter  resiko  cacat pada produk yang dibatasi pada parameter severity dan occurance . Selain itu parameter detection digunakan sebagai  data  yang  akan  diproses  lebih  lanjut.  Melakukan brainstorming dengan  pakar  terkait  hubungan keterkaitan untuk aturan IF dan THEN . Masing-masing parameter terdiri dari 3 tipe seperti yang terlihat pada Tabel 7.
158
Tabel 7. Tabel Parameter Fuzzy No Severity (S) Occurance (O) Detection(D) Risiko Kecacatan 1 Rendah [0, 2, 4] kali Rendah [0, 2, 4] kali Rendah [0, 2, 4] kali Kurang Baik [0, 45, 100] 2 Sedang [3, 5, 7] kali Sedang [3, 5, 7] kali Sedang [3, 5, 7] kali Sedang [99.99, 150, 200] 3 Tinggi [6, 8, 10] kali Tinggi [6, 8, 10] kali Tinggi [6, 8, 10] kali Baik [200, 250, 300]

## Sumber: Pakar Manajer Produksi
Dari  Gambar  4.7  di  atas,  dipilih  input Severity untuk  dibuat  fungsi  keanggotaan  yang  lebih  detail, yaitu  untuk  fungsi  keanggotaan rendah,  sedang  dan  tinggi, yang  ketiganya  mempunyai  range  antara  0-10 kali. Untuk fungsi keanggotaan rendah tipe variabelnya adalah segitiga dengan parametemya [0, 2, 4] kali, sedangkan fungsi keanggotaan sedang tipe variabelnya adalah segitiga dengan parametemya [3, 5, 7] kali dan fungsi keanggotaan tinggi tipe variabe1nya ada1ah segitiga dengan parametemya [6, 8, 10] kali.
Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa peringkat pertama yang sering terjadi yaitu pada manusia, mesin dan metode. Dan dibawah ini adalah menurut ahli pakar dari Manajer Produksi. Berikut ini adalah SOD penilaian dari pakar manajer produksi.
a. If ( severity is rendah) and ( occurance is rendah) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) b. If ( severity is rendah) and ( occurance is sedang) and ( detection is sedang) than (kualitas is sedang) c. If ( severity is rendah) and ( occurance is tinggi) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) d. If ( severity is sedang) and ( occurance is rendah) and ( detection is rendah) than (kualitas is kurang baik) e. If ( severity is sedang) and ( occurance is sedang) and ( detection is sedang) than (kualitas is sedang) f. If ( severity is tinggi) and ( occurance is rendah) and ( detection is rendah) than (kualitas is kurang baik) g. If ( severity is tinggi) and ( occurance is sedang) and ( detection is sedang) than (kualitas is sedang) h. If ( severity is tinggi) and ( occurance is tinggi) and ( detection is tinggi) than (kualitas is sedang) i. If ( severity is rendah) and ( occurance is sedang) and ( detection is rendah) than (kualitas is sedang) j. If ( severity is sedang) and ( occurance is rendah) and ( detection is sedang) than (kualitas is sedang) k. If ( severity is tinggi) and ( occurance is sedang) and ( detection is tinggi) than (kualitas is sedang) l. If ( severity is tinggi) and ( occurance is tinggi) and ( detection is rendah) than (kualitas is kurang baik) m. If ( severity is rendah) and ( occurance is rendah) and ( detection is rendah) than (kualitas is sedang) n. If ( severity is rendah) and ( occurance is rendah) and ( detection is s edang) than (kualitas is baik) o. If ( severity is sedang) and ( occurance is rendah) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) p. If ( severity is tinggi) and ( occurance is rendah) and ( detection is sedang) than (kualitas is kurang baik) q. If ( severity is tinggi) and ( occurance is sedang) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) r. If ( severity is rendah) and ( occurance is sedang) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) s. If ( severity is rendah) and ( occurance is tinggi) and ( detection is rendah) than (kualitas is kualitas baik)
t. If ( severity is rendah) and ( occurance is tinggi) and ( detection is sedang) than (kualitas is sedang) u. If ( severity is sedang) and ( occurance is tinggi) and ( detection is sedang) than (kualitas is sedang) v. If ( severity is sedang) and ( occurance is tinggi) and ( detection is tinggi) than (kualitas is sedang) w. If ( severity is tinggi) and ( occurance is sedang) and ( detection is rendah) than (kualitas is kurang baik) x. If ( severity is tinggi) and ( occurance is tinggi) and ( detection is sedang) than (kualitas is kurang baik) y. If ( severity is rendah) and ( occurance is rendah) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) z. If ( severity is sedang) and ( occurance is sedang) and ( detection is tinggi) than (kualitas is baik) aa. If ( severity is sedang) and ( occurance is sedang) and ( detection  is rendah) than (kualitas is kurang baik).
Hasil  optimasi  dengan  memisalkan  S,  O  dan  D  dimisalkan  5,  5  dan  5,  maka  resiko  kecacatan diperlukan  dengan  sistem  pengambilan  keputusan  ini  adalah  150  dimana  resiko  kecacatan  tersebut  dapat diterima. Hasil program ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Optimasi SOD Sumber : Pengolahan Data
Dari hasil optimasi SOD pada Gambar 7 diatas dapat dihasilkan perhitungan untuk nilai FRPN pada permasalahan tersebut. Berikut nilai FRPN dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Fuzzy 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Deskripsi Mode of Failure Cause of Failure Effect of Failure Frequency of Occurrence Degree of Severity Chance  of Detection Fuzzy Risk Potential Number Ranking M en g u ra n g i C a ca t P a d a W ra p p in g
Kurangnya Perawatan mesin mengalami kerusakan banyaknya produk cacat 4 3 1 48,9 4 Operator kerja  terlalu terburu- buru lalai kurang teliti 6 3 3 150 1 Lantai Produksi Licin uap  air  dari mesin suhu mesin yang terlalu tinggi 4 3 6 150 2 Blok Mie Banyak  yang Terselip kurang efisiensi material boros 4 3 3 48,9 3 Laporan kerja yang menumpuk terlambatnya penyerahan laporan laporan  kerja yang masih manual 3 6 5 150 5
Sumber: Pengolahan Data
Setelah dilakukan perhitungan kemudian dianalisis dari perhitungan tersebut dengan  menggunakan analisis 5w+1h. Berikut adalah tabel 5w+1h :
160
Tabel 9.  5W+1H Akar Permasalahan (Manusia) Who (Siapa) What (Apa) Where (Dimana) When (Kapan) Why (Mengapa) How (Bagaimana) Operator  kerja terlalu  terburu- buru Operator pada mesin Wrapping Diberikan arahan  kepada operator agar fokus dalam bekerja Dilantai Produksi Pada  saat  jam operasional pabrik berjalan Agar  Operator fokus dalam bekerja Melakukan pelatihan  terhadap operator  menganai pentingnya berkonsentrasi pada saat bekerja Akar Permasalahan (Mesin) Who (Siapa) What (Apa) Where (Dimana) When (Kapan) Why (Mengapa) How (Bagaimana) Kurangnya Perawatan Maintance Dibuatnya jadwal ulang untuk perawatan mesin Dilantai Produksi Empat kali dalam Satu bulan Agar Pada saat proses produksi mesin tidak mengalami rusak Membuat  jadwal ulang pada perawatan mesin Akar Permasalahan (Metode) Who (Siapa) What (Apa) Where (Dimana) When (Kapan) Why (Mengapa) How (Bagaimana) Laporan  kerja yang menumpuk Section Produksi Membuat  SOP dan memberikan sanksi tegas pada pelanggaran terhadap  proses produksi Dilantai Produksi Sebelum berjalannya proses produksi Agar  laporan pada  produksi berjalan dengan lancar Membuat SOP dan memberikan sanksi  tegas  pada pelanggaran terhadap proses produksi
Sumber: Pengolahan Data

## 5. Tahap Control
Merupakan tahap analisis terakhir dari proyek six sigma yang menekankan pada pendokumentasian dan penyebarluasan dari tindakan yang telah dilakukan meliputi:
a. Melakukan perawatan dan perbaikan mesin secara berkala
b. Melakukan pengawasan terhadap bahan baku dan karyawan bagian produksi agar mutu barang yang dihasilkan lebih baik.
c. Melakukan pencatatan dan penimbangan  seluruh produk catat setiap hari dari  masing-masing jenis dan mesin, yang dilakukan oleh karyawan dalam proses produksi.
d. Melaporkan hasil penimbangan produk cacat berdasarkan type produk catat kepada supervisor.
Total  produk  cacat  dalam  periode  satu  bulan  dicantumkan  dalam montly  manager.  Scorecard atas pertanggung jawaban manajer produksi untuk dilaporkan general manager . . 4. PENUTUP
Penelitian  yang  dilakukan  di  PT  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk,  penulis  dapat  menemukan permasalahan dan dapat memberi kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari keempat proses produksi tersebut yang sering terjadi kecacatan ialah cutting, frying, cooling dan wrapping. Pada keempat proses tersebut dihasilkan sejumlah produk cacat yang berbeda, yaitu: Pada proses cutting produk cacat yang dihasilkan sebanyak 30.586 pcs, pada proses frying sebanyak 21.569 pcs, pada proses cooling sebanyak 11.735 pcs dan pada proses wrapping sebanyak 42.000 pcs.
2. Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  FMEA  konvensional  diperoleh  yang  memiliki  nilai  RPN tertinggi adalah faktor risiko kecacatan produk karena operator kerja terlalu terburu-buru yang dapat mengakibatkan kurang telitinya pekerjaan dengan nilai sebesar 270 sebagai peringkat 1. Dan dari hasil perhitungan dengan logika fuzzy untuk nilai FRPN dengan menggunakan software MATLAB mem- iliki hasil yang sama, dimana nilai FRPN tertinggi adalah faktor risiko kecacatan karena operator kerja terlalu terburu-buru yang dapat mengakibatkan kurang telitinya pekerjaan dengan nilai sebesar 150 sebagai peringkat 1.
3. Akar-akar permasalahan pada proses produksi disebabkan karena manusia, mesin, metode, material dan lingkungan. Dimana akar permasalahan yang disebabkan manusia karena operator yang bekerja terburu-buru, yang disebabkan mesin karena kurangnya perawatan, yang disebabkan metode karena laporan kerja yang menumpuk, yang disebabkan material karena blok mie banyak yang terselip, se- dangkan yang disebabkan lingkungan karena lantai produksi yang licin. Akar-akar permasalahan ini
161
yang menyebabkan banyaknya produk cacat pada setiap proses produksi. Oleh karena itu dillakukan- lah perbaikan.
4. Hal  yang  sebaiknya  dilakukan  perbaikan  pada  manusia  dengan  cara  melakukan  pelatihan  terhadap operator menganai pentingnya berkonsentrasi pada saat bekerja. Perbaikan mesin sebaiknya dilakukan dengan  cara  membuat  jadwal  ulang  pada  perawatan  mesin  dan  untuk  metode  dilakukan  perbaikan dengan cara membuat SOP dan memberikan sanksi tegas pada pelanggaran terhadap proses produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z. F. Ikatrinasari, S. Hasibuan, and K. Kosasih, "The implementation lean and green manufacturing through  sustainable  value  stream  mapping,"  in IOP  Conference  series:  materials  science  and engineering , 2018, vol. 453, no. 1, p. 012004: IOP Publishing.
[2] M. Kholil and E. D. Prasetyo, "Tinjauan Kualitas pada Aerosol Can Ø 65 X 124 dengan Pendekatan Metode Six Sigma pada Line ABM 3 Departemen Assembly," Sinergi, vol. 21, no. 1, pp. 53-58, 2017.
[3] S. Koeswara and H. R. Ardianto, "Implementasi Six Sigma Untuk Peningkatan Kualitas Sandal Di CV. Sancu Creative Indonesia," SINERGI, vol. 17, no. 3, pp. 274-280, 2013.
[4] M. S. D. Ellianto, P. B. Santoso, and A. A. a. Sonief, "Usulan Penerapan Lean Six Sigma, Fmea Dan Fuzzy  Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Produk  Botol  Sabun  Cair," Journal  of  Engineering  and Management in Industrial System, vol. 3, no. 1, 2015.
[5] M.  Mustakim,  S.  Soeparman,  and  S.  Surachman,  "Implementasi  Lean  Six  Sigma,  Multi  Atribut Failure  Mode  Analysis,  Dan  Fuzzy  Analitic  Hierarchy  Process  Untuk  Mengidentifikasi  Penyebab Potential Defect Pada Produk Particle Board," Journal of Engineering and Management in Industrial System, vol. 3, no. 1, 2015.
[6] A. Kaufman and M. M. Gupta, Introduction to fuzzy arithmetic . Van Nostrand Reinhold Company New York, 1991.
[7] S. Kusumadewi and H. Purnomo, "Aplikasi Logika Fuzzy untuk pendukung keputusan," 2004.
[8] T.  D.  Marimin,  S.  Hidayat,  D.  N.  U.  Suharjito,  S.  Martini,  and  R.  Astuti, Teknik  dan  Analisis Pengambilan Keputusan Fuzzy dalam Manajemen Pasok . PT Penerbit IPB Press, 2013.
[9] S. Kusumadewi, "Artificial intelligence (teknik dan aplikasinya)," Yogyakarta: Graha Ilmu, vol. 278, 2003.
[10] R. A. Roesmasari, I. Santoso, and S. Sucipto, "Strategi Peningkatan Kualitas Leather Dengan Metode Lean Six Sigma Dan Fuzzy Fmea (Studi Kasus Di Sumber Rejeki)," Jurnal Teknologi Pertanian, vol. 19, no. 3, pp. 183-192, 2018.