## EVALUASI PEMBOROSAN MESIN JUMBO LOOM BERBASIS PENDEKATAN STATISTICAL PROCESS CONTROL
Taraz Atillah Nofanda 1) , Nina Aini Mahbubah 2)
1, 2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra No. 101 GKB Randuagung, Gresik – Indonesia 61121 E-mail: taraznofanda14@emailcom 1 , n.mahbubah@umg.ac.id 2

## ABSTRAK
Kontrol kualitas berkesinambungan di sepanjang lini produksi merupakan factor krusial mencapai produktivitas  tinggi.  PT.  TRZ  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi  berbagai  jenis  produk perbahan dasar plastic menerapkan standarisasi control kualitas ketat. Akan tetapi masih dijumpai target produksi yang tidak tercapai dikarenakan kerusakan mesin. Hal tersebut menyebabkan perusahaan tidak mampu memenuhi pesanan konsumen secara tepat waktu. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi defect produk akibat kerusakan mesin Jumbo Loom. Statistical process control merupakan pendekatan yang digunakan  guna  mengevaluasi  factor  terjadinya  defeck  mesin  rantas,  bekas  sambungan  benang,  dan sheet  mengkerut.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adapun  permasalahan  yang  dihadapi  perusahaan mengenai  kecacatan  pada  mesin,  diantaranya  mesin  rantas,  bekas  sambungan  benang,  dan  sheet mengkerut.  Dari  hasil  pengolahan  pada control  chart terdapat  kecacatan  harian  yang  melebihi  batas kendali, maka dari itu dilakukan menggunakan fishbone diagram , Hasil pengolahan yang didapatkan 23 indikator penyebab ketiga jenis defect tersebut.
Kata kunci: Fishbone diagram , Kualitas, Seven Tools

## ABSTRACT
Continuous quality control along the production line is a crucial factor in achieving high productivity. PT. TRZ is a producer of various types of plastic-based products that implement strict quality control standards. However, it is still found that production targets still need to be achieved due to machine damage. This machine breaks. The company needs to be able to fulfill consumer orders on time. This research  aims  to  evaluate  product  defects  resulting  from  damage  to  the  Jumbo  Loom machine. Statistical process control evaluates factors in cutting machine defects, thread splice marks, and sheet shrinkage. The research results show that the company faces problems regarding machine defects, including machine running, thread splice marks, and shriveled sheets. The Seven Tools method was used to make repairs. From the processing results on the control chart, there were daily defects that exceeded the control limits. Therefore, it was carried out using a fishbone diagram. The processing results obtained 23 indicators of the causes of the three types of defects.

## Keyword: Fishbone diagram, Quality, Seven Tools

## 1. PENDAHULUAN
Di era modern, persaingan industry mendorong perusahaan untuk terus meningkatkan kualitas  produknya.  Namun  kualitas  produk  itu
sendiri  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  proses- proses  yang  berlangsung  di  lini  produksi  saja, melainkan juga melibatkan serangkaian alur mulai dari pemasukan bahan baku hingga pengoperasian mesin  [1].  Mutu  adalah  derajat  baik  atau
buruknya, mutu, tingkat atau luasnya suatu varian [2]  [3],  [4].  Kualitas  produk  sangat  penting  bagi perkembangan  usahadan  menjadi  kunci  utama bagi pelaku usaha untuk mencapai pendapatan dan keuntungan  yang  besar  [5].  Kualitas  merupakan faktor  penting  dalam  meningkatkan  kepuasan pelanggan  [4],  [6].  Setiap  perusahaan  pasti mempunyai permasalahan yang berkaitan dengan desain  industri,  salah  satunya  adalah  masalah pengendalian  kualitas,  yang  penting  dalam pembuatan  suatu  produk  agar  berkualitas  tinggi dan mengurangi jumlah cacat produk tersebut [7].
PT.  TRZ  merupakan  perusahaan  yang memproduksi  berbagai  jenis  kain  tekstil  plastik, dimana  produksinya  diproses  terlebih  dahulu sesuai  pesanan  pelanggan.  PT.  TRZ  menerapkan metode  make  to  order  sebagai  basis  produksi harian.
Proses produksi menggunakan mesin Jumbo Loom  yang  dioperasikan  selama  dua  shift  setiap hari.  Manajemen  perawatan  mesin  menggunakan metode predictive maintenance, dimana perawatan  rutin  dan  standar  harian  diterapkan sesuai  dengan  manual  guidance  maintenance perusahaan.    Kegagalan  mesin  disebabkan  sama berlebihan  kejadian,  ada  kejadian  pada  operasi pembuatan  ataupun  ada  cara  kurang  dalam pembuatan  disana  [8].  Meskiun  telah  dilakukan autonomus  maintenca  sesuai  standar  perawatan, akantetapi  masih  dijumpai  permasalan  yaitu kerusakan mesin yang mengakibatkan berhentinya beroperasi  mesin  utama  Jumbo  Loom.  Dampak dari  kerusakan  mesin  yaitu  hasil  produksi  tidak sesuai  dengan  standar  produksi  yang  diterapkan. Gambar  1.  Menunjukkan  informasi  mengenai target  produksi  dan  output  produksi  harian  pada Bulan Mei 2023.
Gambar 1 , Data Target Produksi dan Output Produksi Bulan Mei 2023
Gambar 1.menunjukkan data produksi bulan Mei  2023.  Dari  pendataan  tersebut  terdapat informasi  mengenai  target  produksi  dan output produksi. Sebagai contoh dalam tanggal 2, volume pada target produksi terdapat 11,165 kg dan output nya pada hari itu 9,082 kg benang, sehingga yang perlu  dicapai  pada  target  produksi  di  hari  itu sebanyak 2,083 kg. Mayoritas target harian tidak tercapai  sesuai  dengan  informasi  yang  ada  di Gambar 1, tersebut. Dampak dari ketidaksesuaian target adalah perusahaan mengalami keterlambatan  dalam  mengirimkan  pesanan  pada pelanggan.  Keterlambatan  tersebut  jika  tidak
dicarikan  solusi  maka  akan  menyebabkan pelanggan pindah ke perusahaan pesaing.
Pendekatan  pengendalian  kualitas  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  teknik matematika  berbasis  statistic.  Seven  Tools merupakan  salah  satu  pendekatan  pengendalian kualitas  yang  banyak  diterapkan  pada  usaha manufaktur dan jasa.
Implemenati Statistical Process Control pada perusahaan  CPO  terbukti  mampu  meningkatkan kualitas  perusahaan  tersebut,  faktor  yang  paling berpengaruhi  adalah  kadar  asam  lemak  bebas, dengan meningkatkan  ketelitian  karyawan  dalam mengatur  mesin,  menjaga  kebersihan,  dan meningkatkan  ketelitian  dalam  proses  lanjutkan
[8].  Bukti  empiris  implementasi  menggunakan metode seven tools untuk menentukan RPN yang paling  tinggi  agar  bisa  memperbaiki  dan mengatasi cacat pada produk yang dia analisis [9]. Berdasarkan  bukti  empiris  dari  dua  penelitian terdahulu,  maka  peneltiian  ini  mengadopsi pendekatan  control  kualitas.  Pendekatan  kontrol kualitas yang diterapkan di penelitian ini mengacu pada  kesamaan  metode  dan  obyek  usaha  skala pesar dari peneltiian terdahulu.
Meskipun  penelitian  ini  memiliki  kesamaan dengan penelitian terdahulu, kebaharuan penelitian  ini  dapat  dilihat  dari  sudut  pandang obyek  yang  diteliti.  Penelitian  ini  fokus  pada evaluasi  pemborosan  mesin  Jumbo  Loom,  dan berbeda  dengan  peneltiian  terdahulu  yang  fokus pada keseluruhan lini produksi.  Dari kedua bukti empiris  tersebut  menganalisis  hal  yang  berbeda, dengan  menggunakan  metode  seven  tools diterapkan di metode ini untuk menentukan defect pada  mesin  jumbo  loom.  Penelitian  ini bertujuan untuk  mengevaluasi  pemborosan  pada  mesin Jumbo Loom menggunakan pendekatan Statistical Process Control.

## 2. LANDASAN TEORI
Seven tools merupakan salah satu tools untuk pengendalian kualitas, metode ini juga digunakan untuk mendeteksi penyebab masalah, seven tools memiliki  tujuh  alat  pengendalian  kualitas  untuk mengetahui kegagalan produk yaitu Check Sheet, Stratifikasi, Histogram, Scatter Diagram, Control Chart,  Diagram  Pareto,  Diagram  Fishbone  [5]. Terdapat  perkembangan  menggunakan  metode seven  tools,  penelitian  yang  pertama  membahas perusahaan bergerak dibidang furniture, perusahaan tersebut memiliki permasalahan defect pada produknya, diterapkanlah metode seven tools ini  untuk  mencari  penyebabnya,  dengan  dibantu dengan  metode  tersebut  perusahaan  furniture sudah mendapatkan akar permasalahan [7].
Penelitian yang kedua membahas perusahaan produksi kayu yang sering kali ditemukan produk yang  tidak  sesuai  spesifikasi  perusahaan,  maka diterapkan metode seven tools untuk mendapatkan solusi kegagalan produk dari kadar air yang sangat berlimpah, mereka mendapatkan solusi penanganannya  [6].  Penelitian  yang  ketiga membahas  perusahaan  pengelasan  pipa  yang memiliki  lima  masalah  yang  dihadapi,  dengan
dibantu  metode  seven  tools  mendapatkan  hasil penyebab  faktor  mesin  yang  tidak  beroperasi maksimal, terbantunya metode ini sudah mengembangkan perusahaan tersebut agar mendapatkan  peningkatan  kualitas  produk  [5], Penelitian  yang  keempat  membahas  perusahaan dibidang setengah jadi yang memiliki permasalahan kegagalan produk, dengan menggunakan  metode  seven  tools  mendapatkan hasil  batas  kendali  yang  disebabkan bahan baku, manusia, mesin, dan lingkungan kerja yang tidak sesuai,  hasil  yang  didapat  bahwa  mutu  produk lebih meningkat dan sesuai pada target perusahaan [10].

## 2.2.1 Lembar Pemeriksaan (Check Sheet)
Lembar  kendali  adalah  suatu tools analisis disajikan dalam bentuk tabel yang berisi informasi tentang jumlah barang yang diproduksi dan jenis penyimpangan  serta  jumlah  yang  diproduksi. Tujuan  penggunaan check  sheet ini  adalah  untuk menyederhanakan  proses  pengumpulan  dan analisis  data  serta  mengidentifikasi  area  masalah berdasarkan  penyebab  atau  frekuensinya  serta mengambil  keputusan  apakah  akan  dilakukan perbaikan  atau  tidak.  Keuntungan  menggunakan formula  cek  dapat  mempermudah  pengumpulan informasi untuk  mengetahui permasalahan, mengumpulkan informasi  jenis masalah, dan bisa mengatur  data  otomatis  agar  mempermudah pengumpulan informasi [11].

## 2.2.2 Stratifikasi
Saat  mengelompokkan  data  ke  dalam  data yang dapat dikelola, pelapisan ini memungkinkan data  masuk  ke  dalam  kategori  yang  dapat dipersempit  agar  data  terlihat  lebih  jelas berdasarkan  pengumpulan  data  tentang  jumlah penarikan kembali dan masalah padarusak mesin. Data distratifikasi berdasarkan kriteria kegagalan mesin  dan  diurutkan  dari error terbesar  hingga error terkecil [11].

## 2.2.3 Histogram
Histogram adalah  alat  untuk  membantu menentukan variasi dalam suatu proses. Berbentuk  diagram  batang  yang  menampilkan tabel data yang diurutkan berdasarkan ukurannya. Tabel  data  ini  biasa  disebut  dengan  distribusi
frekuensi. Histogram menunjukkan  karakteristik data  yang  dibagi  ke  dalam  kategori. Histogram bisa dalam format "biasa" atau berbentuk lonceng, menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  datanya adalah  rata-rata.  Bentuk histogram yang  miring atau asimetris menunjukkan bahwa sebagian besar data  tidak  berada  pada  batas  tengah,  namun sebagian  besar  data  berada  pada  batas  atas  atau batas bawah.
Keuntungan histogram untuk  memberikan gambaran  popolasi,  menampilkan  data  variable, mengembangkan pengelompokan yang logis, dan mengungkap fakta produksi [11].

## 2.2.4 Diagram Sebar (Scatter Diagram)
Diagram sebar merupakan diagram menunjukkan hubungan antara dua variabel, kuat atau  tidaknya  hubungan  kedua  variabel  tersebut yaitu  antara  faktor  proses  yang  mempengaruhi proses dan kualitas produk. Pada dasarnya scatter diagram  merupakan  alat  interpretasi  data  yang digunakan untuk menguji hubungan dua variabel dan  menentukan  jenis  hubungan  kedua  variabel tersebut, apakah positif, negatif atau tidak. Kedua variabel  yang  ditampilkan dalam  scatter  diagram dapat  menjadi  karakteristik  kuat  dan  faktor  yang mempengaruhinya [11].

## 2.2.5 Peta Kendali
Peta  kendali  adalah  alat  yang  digunakan untuk  pemecahan  masalah  dan  peningkatan kualitas untuk memantau dan menilai secara grafis apakah  suatu  operasi/proses  berada  di  bawah kendali mutu statistik. Peta kendali menunjukkan perubahan data dari waktu ke waktu, namun tidak menunjukkan penyebab penyimpangannya, meskipun  penyimpangan  tersebut  terlihat  pada peta  kendali.    Kelebihan  dari  peta  kendali  ialah dapat memberikan informasi dalam batas kendali maupun  luar  kendali,  menstabilkan  proses produksi,  menentukkan  karakteristik  proses, mengevaluasi  kinerja  pelaksanaan  produksi,  dan dapat  menentukan  criteria  mutu  produk  sebelum didistribusikan [11].

## 2.2.6 Diagram Pareto (Pareto Analysis)
Diagram  Pareto  pertama  kali  diperkenalkan oleh  Alfredo  Pareto  dan  digunakan  pertama  kali
oleh  Joseph  Juran.  Bagan Pareto adalah  bagan batang dan garis yang mengilustrasikan bagaimana setiap jenis data dibandingkan dengan keseluruhan. Bagan Pareto memungkinkan Anda melihat  masalah  mana  yang  mendominasi sehingga  mengetahui  prioritas  penyelesaian masalah.  Fungsi  bagan pareto adalah  untuk mengidentifikasi  atau  memilih  masalah  utama peningkatan  kualitas  dari  yang  terbesar  hingga yang terkecil [11].
Kegunaan diagram Pareto antara lain:
1. Menunjukkan masalah utama.
2. Bandingkan  setiap  masalah  dengan keseluruhannya. 3. Memperlihatkan perbaikan setelah tindakan korektifarea terbatas.
4. Menampilkan  perbandingan  tiap  soal sebelum dan sesudah koreksi.
2.2.7  Diagram Sebab  Akibat (Diagram Fishbone)
Peta  tulang  ikan  berguna  jika  peta  tersebut menunjukkan  faktor-faktor  penentu  kualitatif yang  paling  penting  yang  mempengaruhi permasalahan  yang  kita  selidiki.  Selain  itu,  kita juga  melihat  lebih  detail  faktor-faktor  yang mempengaruhi dan dipengaruhi oleh faktor-faktor kunci tersebut, yang dapat kita lihat dengan panah fishbone dalam diagram fishbone . Diagram sebab- akibat ini pertama kali dikembangkan pada tahun 1950  oleh  para  ahli  kualitas  Jepang  yang menggunakannya,  deskripsi  grafis  elemen  proses untuk menganalisis potensi sumber penyimpangan proses [11].
Faktor penyebab utama ini dapat dikelompokkan ke dalam kelompok berikut:
1. Manusia ( Man )
Penyebab  dari  manusia  karena  kurang teliti dalam bekerja,
2. Mesin ( Machine )
Penyebab  dari  mesin  karena  kurangnya perawatan  mesin  dan  mesin  kurang sesuai.
3. Baha mentah ( Materials )
Penyebab dari bahan baku karena material memiliki cacat..
4. Metode (Methods) Penyebab  dari  metode  karena  pekerja kurang menerapkan SOP perusahaan.
5. Lingkungan ( Environment )
November 2023 E-ISSN 2599-0616 P ISSN 2614-5979
Penyebab  dari  lingkungan  karena  area kerja yang kotor, kurangnya penerangan, dan  tempat  bahan  baku  terjadi  masalah [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Tujuh  alat  yang  digunakan dalam  penelitian ini,  data  dikumpulkan  pada  bulan  MEI  2023. Tujuh alat merupakan salah satu alat dalam proses pengendalian  mutu  [12].  Metode  tujuh  alat berguna dalam analisis kegagalan mesin sehingga perusahaan  mengetahui  penyebab  kegagalan mesin, dan  dapat memperbaiki  penyebab kegagalan  mesin.  Ada  7  langkah  dalam melakukan analisis tujuh alat [13].
Penelitian diawali dengan studi pendahuluan melalui  walk  through  survey  yang  dilanjutkan dengan  pengecekan  data  historis  dan  melakukan baristoreming  dengan  responden penelitian.  Data dari  hasil  pelaksanaan  pengumpulan  data  yaitu informasi mengenai proses produksi dan aktivitas mesin  jumbo  Loom,  data  historis  produksi bulanan,  dan  informasi  mengenai  penyebab pemborosan di mesin tersebut.
Dalam  penelitian  ini  alat  yang  digunakan adalah  metode Seven  Tools dalam  pengolahan data. Alat-alat tersebut dijelaskan sebagai berikut.
1) Check Sheet
Langkah  pertama  untuk  menganalisis pengendalian  kualitas  adalah  membuat tabel  check  sheet  untuk  mempermudah proses pengumpulan data
2) Stratifikasi Pembuatan stratifikasi untuk mengetahui jenis  defect  pada  mesin  dan  total  defect yang terjadi.
3) Histogram
Pembuatan  histogram  untuk  menjukkan jumlah  cacat  pada  sumbu  x  dan  y  agar lebih bervariasi.
4) Scatter Diagram
Pembuatan  diagram  tebar  untuk  melihat korelasi  dari  suatu  penyebab  terhadap akibat.
5) Peta Kendali Pembuatan peta kendali untuk memantau proses  mempunyai  karakteristik  data variabel dan menjelaskan perubahan yang terjadi dalam ukuran variabel. 6) Diagram Pareto
Pembuatan diagram pareto untuk mengetahui  jenis  cacat  paling  dominan pada  mesin  agar  mengetahui  jumlah presentase.
7) Diagram Sebab-akibat Pambuatan  fishbone  diagram  untuk mengetahui  sebab  akibat  dari  masalah yang timbul saat proses produksi [11].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  berbasis  pendekatan Seven Tools analysis dimulai dari hasil pembuatan check sheet sampai pembuatan diagram ikan / fishbone.

## 4.1CHECK SHEET
Check Sheet memudahkan pencatatan informasi  target  produksi, output produksi  dan cacat harian ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2 . Pengendalian data target produksi, output produksi, dan cacat per hari) Data Produksi Bulan Mei 2023 Tanggal Target Produksi (kg) Output Produksi (kg) Jenis defect mesin Total Defect Mesin (kg) Mesin Rantas (kg) Bekas Sambungan Benang (kg) Sheet Mengkerut (kg) 2 11,165 9,082 189 352 267 809 3 11,705 9,491 54 49 37,5 140,5 4 12,305 10,328 122 382 463 967 5 11,059 10,652 219 325 338 882 6 10,585 8,538 126 435,5 390,2 951,7
7 3,050 3,145 18 17 25,5 60,5 8 12,556 10,918 258 352,2 424 1,034,2 9 13,583 11,153 237 369,4 363,3 969,7 10 12,711 10,621 246 382,5 363,1 991,6 11 12,307 10,172 190 289 386 865 12 11,61 11,165 126 403,3 299 828,3 13 10,824 9,104 123 389,5 361 873,5 14 5,184 4,738 4 21 13 38 15 11,934 9,88 97 403 308 808 16 12,348 9,668 145 469 334 948 17 13,057 10,746 168 639,7 329 1,136,7 19 11,357 10,488 124 493 378,2 995,2 20 10,204 8,551 83 236,3 179,2 498,5 21 1,914 1,977 5 17 11 33 22 10,74 9,379 103 371 296 770 23 12,397 10,469 129 419,2 209,4 757,6 24 11,723 10,452 238 568,5 210 1,016,5 25 12,535 11,181 147 390,1 339 876,1 26 10,959 11,156 164 343,2 203,1 710,3 27 9,189 9,201 112 420,2 358 890,2 28 2,523 2,697 3 16 8 27 29 13,181 10,386 173 338,2 336,5 847,7 30 12,052 9,669 142 457 369 968 31 11,729 9,444 74 223,4 125,4 422,8 Total 306,486 264,451 3819 9572,2 7724,4 17929,2
Dari  kumpulan  data  pada  tabel  2  terlihat target  produksi  sebanyak  306,486  kg,  output produksi  sebanyak  264,451  kg  dan  jumlah  cacat sebanyak  17929.2  kg  yang  meliputi  data  mesin rantas  sebanyak  3819  data,  bekas  sambungan benang sebanyak 9572.2 kg dan sheet mengkerut sebanyak 7724.4 kg.

## 4.2 STRATIFIKASI
Dari  data  yang  diperoleh  dari  hasil  yang ditunjukkan  pada  Gambar  1,  jenis  kegagalan mesin  terbesar  adalah  bekas  sambungan  benang yang  disebabkan  oleh  kegagalan  mesin  pada mesin Jumbo Loom.
Tabel 3. Diagram Stratifikasi
NO Jenis Defect Mesin Total Defect 1 Mesin Rantas 3819 2 Bekas Sambungan Benang 9572,2 3 Sheet Mengkerut 7724,4 Pada tabel 3 stratifikasi diketahui jumlah defect mesin yang berbeda, mesin rantas sebanyak 3819  kg,  bekas  sambungan  rantas  sebanyak 9572,2 kg, sheet mengkerut sebanyak 7724,4 kg.

## 4.3 HISTOGRAM
Histogram adalah  diagram  batang  yang digunakan  untuk  menunjukkan  kesalahan  paling umum. Barang gagal ditunjukkan paday dankegagalan  mesin  pada  x.  Gambar  2 memperlihatkan  histogram  kegagalan  mesin dalam analisis.
November 2023 E-ISSN 2599-0616 P ISSN 2614-5979
Gambar 2. Diagram Batang
Pada  Gambar  2  diketahui  jenis  kegagalan yang  dominan  pada  mesin  Jumbo  Loom  adalah bekas  sambungan  benang  dengan  total  cacat sebesar 9572,2 kg.

## 4.4 SCATTER DIAGRAM
Secara scatter  diagram tersebut  menentukan korelasi  antara  hasil  produksi  dengan  kegagalan mesin  pada  bulan  Mei  2023,  sehingga  sumbu  X adalah  jumlah  kegagalan  mesin  dan  sumbu  Y adalah jumlah hasil produksi mesin Jumbo Loom.

## Gambar 3. Scatter Diagram

## 4.5 CONTROL CHART
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengendalian proses  produksi  secara  umum,  sehinggap-card merupakan  pilihan  yang  tepat  karena  data  yang
digunakan  berbeda.  Perhitungan  kendali  adalah sebagai berikut:
Perhitungan:
𝜌 = 𝐷𝑖 𝑛𝑖 = 9,062 809 = 0,011
Keterangan:
P = Proportion of disability
Di = Number of samples taken in observation ni: The size of the sample or production quantity
𝐶𝐿 = ρ̅ = ∑ 𝐷 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑛 𝑛 𝑖=1 = 4001,188 21314,2 = 0,188 Keterangan: CL= Center line ρ̅ = Average defect
∑ 𝐷𝑛𝑖 =1 = Number of defective products ∑ 𝑛𝑛𝑖 =1 = Number of samples or production
𝑈𝐶𝐿 = 0,188 + √0,188(1 − 0,188) 809 = 0,229 UCL: Upper control limit ρ̅: Average defect ni: The size of the sample or production quantity 𝐿𝐶𝐿 = 0,188 − 3√0,188(1 − 0,188 809 = 0,147
LCL= Lower control limit ρ̅ = Average defect ni = The size of the sample or production quantity Penghitungan hari selanjutnya, penghitungan p-chart  UCL,  LCL  sampel  yang  berbeda  pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Control Chart N o Tanggal Output Produksi/kg Total Defect/kg Proporsi Cacat CL LCL UCL 1 2-Mei-2023 9,082 809 0,011 0,01 1 0,000 0,02 3 2 3-Mei-2023 9,491 980 0,010 0,01 1 0,001 0,02 2 3 4-Mei-2023 10,328 967 0,011 0,01 1 0,001 0,02 2
4 5-Mei-2023 10,652 882 0,012 0,01 1 0,001 0,02 2 5 6-Mei-2023 8,538 951,7 0,009 0,01 1 0,001 0,02 2 6 7-Mei-2023 3,145 990 0,003 0,01 1 0,001 0,02 2 7 8-Mei-2023 10,918 980 0,011 0,01 1 0,001 0,02 2 8 9-Mei-2023 11,153 969,7 0,012 0,01 1 0,001 0,02 2 9 10-Mei- 2023 10,621 991,6 0,011 0,01 1 0,001 0,02 2 10 11-Mei- 2023 10,172 865 0,012 0,01 1 0,001 0,02 2 11 12-Mei- 2023 11,165 828,3 0,013 0,01 1 0,000 0,02 3 12 13-Mei- 2023 9,104 873,5 0,010 0,01 1 0,001 0,02 2 13 14-Mei- 2023 4,738 150 0,032 0,01 1 - 0,015 0,03 8 14 15-Mei- 2023 9,88 808 0,012 0,01 1 0,000 0,02 3 15 16-Mei- 2023 9,668 948 0,010 0,01 1 0,001 0,02 2 16 17-Mei- 2023 10,746 973 0,011 0,01 1 0,001 0,02 2 17 18-Mei- 2023 10,488 995,2 0,011 0,01 1 0,001 0,02 2 18 19-Mei- 2023 8,551 498,5 0,017 0,01 1 - 0,003 0,02 6 19 20-Mei- 2023 1,977 180 0,011 0,01 1 - 0,012 0,03 5 20 21-Mei- 2023 9,379 770 0,012 0,01 1 0,000 0,02 3 21 22-Mei- 2023 10,469 757,6 0,014 0,01 1 0,000 0,02 3 22 23-Mei- 2023 10,452 962 0,011 0,01 1 0,001 0,02 2 23 24-Mei- 2023 11,181 876,1 0,013 0,01 1 0,001 0,02 2 24 25-Mei- 2023 11,156 710,3 0,016 0,01 1 - 0,001 0,02 3 25 26-Mei- 2023 9,201 890,2 0,010 0,01 1 0,001 0,02 2 26 27-Mei- 2023 2,697 238 0,011 0,01 1 - 0,009 0,03 2 27 28-Mei- 2023 10,386 847,7 0,012 0,01 1 0,000 0,02 2 28 29-Mei- 2023 9,669 968 0,010 0,01 1 0,001 0,02 2
P ISSN 2614-5979
29 30-Mei- 2023 9,444 422,8 0,022 0,01 1 - 0,004 0,02 7

## Gambar 4. Grafik Control Chart
Pada  tabel  4  tabel  kendali  dilihatkan  contoh awal  bulan  mei  mempunyai  sebesar  output 9,080kg, jumlah kegagalan mesin sebesar 809kg, persentase kegagalan 0,011 dan hasil CL sebesar 0,011,  LCL  sebesar  0,000,  UCL  sebesar 0,023.Setelah  melakukan  perhitungan  CL,  LCL, UCL dan  rasio  gagal,  Peta  kendali  menunjukkan masih  terdapatbatasan  UCL  dan  LCL  sehingga harus  dilakukan  kontrol  kualitas  di  PT.  TRZ. Tindakan  korektif  juga  harus  dilakukan  yaitu menghilangkan  data  yang  berada  di  luar  batas kendali  seperti diagram  Pareto dan fishbone diagram.

## 4.6 PARETO DIAGRAM
Diagram Pareto digunakan untuk mengidentifikasi  penyimpangan  yang  terjadi. Grafik batang tentang kegagalan ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 5. Diagram Pareto
Gambar 5 menunjukkan proporsi cacat mesin rantas  sebesar  15,1%,  bekas  sambungan  benang 45,3%,  dan sheet mengkerut  36,6%  yang  terjadi selama proses produksi.

## 4.7 FISHBONE DIAGRAM
Diagram  tulang  ikan  digunakan  untuk mengidentifikasi  penyebab  kegagalan.  Faktor kegagalan  yang ditunjukkan  pada  gambar  6, 7,8.
Gambar  6.  Diagram  Fishbone  Defect Mesin Rantas
November 2023 E-ISSN 2599-0616 P ISSN 2614-5979
Gambar 7. Diagram Fishbone Defect Bekas Sambungan Rantas
Gambar 8. Diagram Fishbone DefectSheet Mengkerut Dari hasil pengolahan data menggunakan fishbone diperoleh 23 faktor penyebab terjadinya defect,  pada  gambar  6  terdapat  masalah  man kelalaian  terhadap  mesin,  material  yang  tidak sesuai  standar,  machines  yang  kurang  terawatt, methods yang kurang diterapkan SOP, environment yang sempit, pada gambar 7 terdapat masalah  man  yang  kurang  teliti,  material  yang banyak  putus,  machines  delay,  methods  kurang diterapkan SOP, environment tata letaknya kurang sesuai  standar,  pada  gambar  8  terdapat  masalah man  kelelahan  dalam  bekerja,  material  tidak sesuai  standar,  machines  perlu  diganti,  methods kurang  memahami  SOP,  environment  kurang maksimal.

## 4.8 Rekomendasi perbaikan menggunakan pendekatan Why-Why Analysis berdasarkan diskusi dengan narasumber
Berdasarkan  hasil  metode Seven  Tools , penyebab  dan  jenis  kegagalan  mesin,  sehingga dapat merekomendasikan perbaikan untuk
menyelesaikan  permasalahan  bisnis  khususnya kegagalan  mesin.  Analisis Why-Why dapat ditingkatkan dari mengidentifikasi akar penyebab suatu  masalah  atau  penyimpangan  proses  hingga mengeksplorasi  akar  masalah  untuk  menemukan solusi.
Contohnya  adalah  sebagai  berikut.  Masalah: Mesin rusak/cacat.
1. Mengapa? Mesinotomatis tidak berfungsi. 2. Mengapa  ini  tidak  berhasil?  Usia mesintelah melampaui batas masa manfaat 12 bulan.
3. Mengapa  tidak  diganti  jika  sudah mencapai batasnya? Tidak ada yang tahu umur mesin ini.
4. Kenapa  tidak  ada  yang  tahu?  Informasi penggantian mesin tidak disimpan.
5. Mengapa tidak ada registrasi? Sebenarnya kita  telah  sampai  pada  salah  satu kemungkinan penyebab masalahnya,
yaitu kurangnya penyimpanan data mesin.

## 4.9 PEMBAHASAN
Tujuh  alat  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  data  dikumpulkan  pada  bulan  MEI 2023. Tujuh alat berguna dalam analisis kegagalan mesin  sehingga  perusahaan  penyebab  kegagalan pada mesin. Terdapat 7 langkah dalam melakukan analisis tujuh alat. Penelitian diawali dengan studi lapangan  yang  dilanjutkan  dengan  pengecekan data  dan  melakukan  branstorming  dengan responden  penelitian.  Data  hasil  pengumpulan data  yaitu  informasi  mengenai  proses  produksi mesin  Jumbo  Loom,  data  historis  produksi,  dan informasi mengenai penyebab pemborosan mesin.
Perbandingan  hasil  penelitian  terdahulu dengan  hasil  penelitian  ini  terdapat  pada  defect permasalahan  yang  terjadi,  data  produksi  juga berbeda dan permasalan yang berbeda, penelitian terdahulu  mengarah  penyebab  cacat  produk, sedangkan  penelitian  ini  cacat  pada  mesin, fishbone  diagram  yang  terdapat  pada  penelitian terdahulu  banyak  yang  beda  dikarenakan  faktor permasalahan  yang  diambil  [6].  Hasil  penelitian ini  merupakan  support  pada  permasalahan perusahaan  pembuatan  kayu  lapis  dikarenakan yang  memenuhi  hasil  ketujuh  alat  kualitas  yang lengkap dengan hasil diperoleh standar perusahaan  yang  diambil.  Penilitian  ini  memiliki permasalahan pemborosan pada mesin, data yang digunakan  lengkap  dan  detail  sesuai  isi  penlitian
yang diangkat, referensi yang kuat dalam sumber terpercaya, dan hasil yang detail.

## 5. KESIMPULAN
Berikut  ini  adalah  ringkasan  yang  diambil penelitian  dan  analisis  yang  telah  dilaksanakan. Tujuhalat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, alat  yang  digunakan  adalah  lembar  kendali, stratifikasi,  histogram,  diagram  sebar,  diagram kendali, diagram pareto, diagram ekor ikan. Pada form  pengecekan  terdapat  data  jumlah  produksi dan  jumlah  kegagalan  mesin  per  hari  selama kurang lebih 1 bulan.
Tingkat  kegagalan  ketiga  mesin  tersebut adalah 18,1% untuk jenis kegagalan mesin sekrup, sedangkan  45,3%  untuk  jenis  kegagalan  mesin sekrup. jenis kegagalan sambungan ulir dan 36,6% jenis  kegagalan  pelat  berkerut,  hasil  histogram memberikan  informasi  jenis  kegagalan  mesin, cacat  mesin  pantai  total  3819,  tanda  sambungan ulir  9572,2  kg,  lembaran  berkerut  dengan keterangan  tabel  kendali  7724,4  kg  maka  dapat disimpulkan bahwa masih terdapat informasi yang melebihi  batas  pemeriksaan,  sehingga  khusus untuk mengetahui faktor penyebab tingginya cacat tersebut,  salah  satunya  adalah  mengetahui indikator  apa  saja  yang  menyebabkan  terjadinya cacat. menggunakan diagram fishtail dalam proses produksinya.
Dari  hasil  diagram  fish  tail  ditemukan  23 indikator kegagalan. Dari data plot yang tersebar dapat  dibandingkan  jumlah  produksi  dan  jumlah jenis  kegagalan  mesin,  alat  tersebut  menentukan korelasi  antara  hasil  produksi  dengan  kegagalan mesin  pada  bulan  Mei  2023,  maka  sumbu  X adalah angkanya. Kegagalan mesin dan sumbu Y merupakan  hasil  dari  jumlah  produksi  mesin Jumbo.  Alat  tenun  yang  dihasilkan  berdasarkan data  layering  menunjukkan  bahwa  kesalahan mesin  terbesar  adalah  tanda  penyambungan benang yang disebabkan oleh dua kesalahan mesin pada mesin Jumbo Loom.
Keterbatasan penelitian ini yaitu hanya menganalisis pemborosan pada satu factor, obyek di  mesin  jumbo  loom.  Diperlukan  pengamatan lanjutan  mengenai  reliability  dan  pengelolaan perawatan  dan  analisis  erusakan  mesin,  delay mesin  yang  terjadi  di  mesin  itu  terdapat  defect yang  perlu  di  teliti.  Usulan  metode  yang digunakan  adalah  metode  FMEA,  metode
reliability perawatan mesin, dikarenakan implementasi metode tersebut dapat menunjukkan penyebab  prioritas  untuk  dilakukan  usulan perbaikan dengan nilai tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anggi Riska Devi and Widya Setiafindari, “Upaya  Peningkatan  Kualitas  Produk Engine  Pulley  Yst  Pro  Menggunakan Metode  Seven  Tools  Dan  Kaizen  Five  M Checklist Di Pt Mitra Rekatama Mandiri,”
J.  Ilm.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Komput. , vol.  3,  no.  2,  pp.  192–204,  2023,  doi: 10.51903/juritek.v3i2.1743.
[2] X. D. Crystallography,
“UPAYA
MENURUNKAN DEFECT SILVER STREAKS  PROSES  INJECTION  PADA PART  LENS  REFLECTOR  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  SEVEN TOOLS DI PT SANWA ENGINEERING,” vol. 7, no. 1, pp. 1–23,
2016.
[3] A.  D.  Wardana  and  N.  A.  Mahbubah, “View  of  Integrating  Seven  Tools  and Kaizen Approach in Evaluating Defects on Tofu Production Process,” J. E-KOMTEK , vol. 6, no. 1, pp. 101–113, 2022.
[4] A.  Hernawan  and  N.  A.  Mahbubah, “Integrasi  Statistical  Process  Control  dan Failure  Mode  And  Effect  Analysis  Guna Meminimalisasi  Defect  Pada  Proses Produksi  Pipa  PVC,” J.  Engine  Energi, Manufaktur,  dan  Mater. ,  vol.  5,  no.  2,  p. 65, 2021, doi: 10.30588/jeemm.v5i2.906.
[5] S.  S.  Dahda,  “Pengendalian  Kualitas Pengelasan  Pada  Konstruksi  Mechanical Piping Dengan Metode Seven Tool s,” vol. 9, no. 2, pp. 498–505, 2023.
[6] A.  Dewangga  and  S.  Suseno,  “Analisa Pengendalian  Kualitas  Produksi  Plywood Menggunakan  Metode  Seven  Tools, Failure  Mode  And  Effect  Analysis (FMEA),  Dan  TRIZ,” J.  Teknol.  dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. 3, pp. 243– 253, 2022, doi: 10.55826/tmit.v1iiii.42.
November 2023 E-ISSN 2599-0616 P ISSN 2614-5979
[7] M.  J.  Firmansyah et  al. ,  “Analisis Pengendalian  Kualitas  Produksi  Pada
PT.XYZ  Menggunakan  Metode  Seven Tools  Dan  FMEA,” SITEKIN  J.  Sains, Teknol.  dan  Ind. ,  vol. 20,  no. 1, pp.  231–
238, 2022.
[8] B.  Harma,  Farid,  Susriyati,  and  E.  P. Miliandini,  “Analisis  Kualitas  CPO Menggunakan Seven Tools dan Kaizen,” J. Teknol. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  13–20,  2022, doi: 10.35134/jitekin.v12i1.63.
[9] F.  S.  Pratama  and  S.  Suhartini,  “Analisis
Kecacatan  Produk  Dengan  Metode  Seven Tools Dan FTA Dengan Mempertimbangkan  Nilai  Risiko  Dengan Metode  FMEA,” J.  SENOPATI    Sustain.
Ergon. Optim. Appl. Ind. Eng. , vol. 1, no.
1, pp. 43–51, 2019, doi: 10.31284/j.senopati.2019.v1i1.534.
[10] D.  Novita,  D.  Dewiyana,  and  H.  Irawan, “Analisis  Pengendalian  Kualitas  Crumb Rubber  Dengan  Menggunakan  Metode
Seven  Tools  Di  Pt.  Batanghari  Tebing Pratama,” J. Ind. Samudra , vol. 3, no. 1, p.
8, 2022, doi: 10.55377/jis.v3i1.5869.
[11] R.  L.  Herlina  and  A.  Mulyana,  “Analisis Pengendalian  Kualitas  Produk  Waring Dengan Metode Seven Tools Di Cv . Kas Sumedang,”  vol.  16,  no.  1,  pp.  37–49, 2022.
[12] R. Prasetyo and Y. K. Bakhti, “Univeritas Veteran Bangun Nusantara /,” vol. 6, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[13] X.  Pt,  D.  G.  Kistianto,  and  I.  Prakoso,
“ANALISIS KUALITAS PRODUK JORAN PANCING DENGAN MENGGUNAKAN METODE NEW
SEVEN TOOLS ( STUDI KASUS :,” pp. 68–79, 2023.