## ANALISA PENINGKATAN PRODUKTIVITAS DENGAN PENERAPAN METODE MARVIN E. MUNDEL DAN SIX SIGMA YANG BERKAITAN DENGAN PENGENDALIAN DAN PERBAIKAN KUALITAS PRODUK DI PT XYZ
Nofitasari Damayanti Karini 1 , Babay Jutika Cahyana 2
1,2) Teknik industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Sains dan Teknologi Al- Kamal Email: nofitasaridamayanti@gmail.com

## Abstrak
Pengukuran produktivitas merupakan tahap awal yang dilakukan dalam upaya peningkatan produktivitas. Faktor yang mempengaruhi produktivitas yaitu: tenaga kerja, energi, modal, metode/  proses  dan  lingkungan  baik  internal  ataupun  eksternal.  PT  XYZ  merupakan perusahaan  yang  memproduksi  bumbu  tabur  siap  makan.  Bumbu  tabur  yang  dihasilkan diolah  dari  cabe  kering  yang  telah  diberi bumbu.  Pada  proses  pengemasan  masih banyak ditemukan  produk  cacat  yang  disebabkan  oleh  berbagai  macam  faktor.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  yaitu  Metode  Marvin  E.  Mundel  dan  Six  Sigma.  Metode Marvin E. Mundel menggunakan periode dasar sebagai pembanding pada periode terukur. Metode ini menitikberatkan pada penilaian indeks parsial Energi, Tenaga Kerja, Bahan Baku Penyusutan  Modal,  Pengembalian  Langsung  Modal  dan  Total  Keseluruhan.  Indeks Produktivitas tertinggi Dicapai pada bulan Desember 2016 dan Mei 2017 sebesar 100.22% dan  terendah  dicapai  pada  bulan Juli  2016  sebesar  99.66%.Tingkat  Sigma  yang diperoleh perusahaan  adalah  3,16  dengan  DPMO  sebesar  47878.  Cacat  disebabkan  oleh  3  masalah yaitu  kemasan  melipat  dan  bocor,  produk  kosong  dan  expired  tidak  jelas.  Cacat  terbesar adalah kemasan melipat dan bocor yang disebabkan oleh material susah turun, penngaturan pada  former  tidak  pas,dan  pengaturan  antar  operator  berbeda.  Tingkat  kapabilitas  proses yang dihasilkan bernilai 0,74 yang berarti bahwa kapabilitas proses rendah, sehingga perlu ditingkatkan performansinya melalui perbaikan proses.
Kata Kunci : bumbu tabur, produktivitas, kapabilitas, Marvin E. Mundel, Six Sigma, DPMO

## Abstract
Measurement of productivity is an early stage in an effort to increase productivity. Factors that  affect  productivity  are:  labor,  energy,  capital,  methods  /  processes  and  environment both  internal  and  external.  PT  XYZ  is  a  company  that  produces  ready-to-eat  sprinkles. Seasoned spices are processed from dried chillies that have been seasoned. In the packaging process is still found many defective products caused by various factors. The method used in this research is Marvin E. Mundel and Six Sigma Method. The Marvin E. Mundel method uses the base period as a comparison in the measured period. This method focuses on the assessment of partial index of Energy, Labor, Raw Materials, Capital Depreciation, Capital Returns and all total. Highest productivity index reached in December 2016 and May 2017 of  100.22% and  the  lowest  reached  in  July  2016 of 99.66%. Sigma  level  obtained  by  the company is 3.16 with DPMO of 47878. Defects caused by 3 problems of folding and leaking packaging,  empty  and expired  products are not clear.  The biggest  flaw is the folding  and leaking  packaging  caused  by  the  material,  the  setting  on  the  former does not  fit,  and  the settings between the different operators. The resulting process capability level is worth 0.74 which  means  that  the  capability  process  is  low,  so  it  needs  to  be  improved  performance through process improvement.
Keywords:  sprinkle  seasoning,  productivity,  capability,  Marvin  E.  Mundel,  Six  Sigma,

## DPMO

## PENDAHULUAN
Perkembangan  Industri  makanan  pada  saat  ini  berkembang dengan  pesat  sehingga para pelaku  bisnis  dituntut  untuk  dapat  mengantisipasi  setiap  perubahan  yang terjadi. Hal ini  membuat  pelaku  usaha  saling  meningkatkan  keunggulan  agar  dapat  bersaing  secara kompetitif  di  pasar  nasional  maupun  internasional.  Produksi  merupakan  fungsi  pokok dalam  satu  mata  rantai  organisasi  industri,  yang  mencakup  aktifitas  yang  bertanggung jawab untuk penciptaan nilai tambah produk yang merupakan output  dari setiap organisasi industri (Tjiptono,2003).
PT  XYZ  bergerak  di  bidang  makanan  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi tepung  bumbu  sejak  37  tahun  yang  lalu.  Dalam  menghadapi  persaingan,  PT  ini mengeluarkan  produk  baru  yaitu  bumbu  tabur  yang  siap  makan.  Bumbu  tabur  yang dihasilkan diolah dari cabe kering yang telah diberi bumbu. Pada proses pengemasan masih banyak  ditemukan  produk  cacat  yang  disebabkan  oleh  berbagai  macam  faktor  yang menyebabkan  menurunnya  kualitas  produk.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, perlunya suatu metode yang tepat untuk melakukan perhitungan produktivitas antara sumber daya  yang  digunakan  dan  output  yang  dihasilkan,  serta  dapat  menurunkan  biaya  yang dianggap tidak diperlukan. Pada penelitian ini digunakan metode Marvin E.Mundel sebagai pengukuran tingkat  produktivitas  perusahaan  dengan  menitikberatkan  pada  aspek  biaya produksi sebagai  input  dan  hasil  produksi  sebagai  output.  Six  sigma  digunakan  untuk perbaikan pada proses  yang dianggap dapat menurunkan tingkat  produktivitas.

## TINJUAN PUSTAKA
Perusahaan harus mengelola dengan baik personil yang dimiliki, karena kemampuan perusahaan   untuk   bersaing   akan   ditentukan   oleh   SDM   yang  dimiliki.  Pengalaman, pengetahuan  dan know-how yang  dimiliki  SDM  merupakan  aset  utama  yang  menjadikan sebuah   perusahaan   lebih   unggul   dibandingkan   pesaing.   Dalam   upaya   peningkatan produktivitas,  tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  pengukuran produktivitas.  Jika  produktivitas  meningkat  berarti  hasil  yang  didapatkan  lebih  banyak sehingga memberikan keuntungan pada perusahaan dan semakin efisien perusahaan dalam mengolah  sumber daya.  Menurut  Reksohadiprojo,  1989:14  dalam  (Saputra,  2008) Faktor- faktor yang mempengaruhi produktivitas secara umum diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Faktor tenaga kerja
2. Faktor energi
3. Faktor modal
4. Faktor metode atau proses
5. Faktor lingkungan baik internal maupun ekternal

## METODE PENELITIAN
Produktivitas  yang  diukur  adalah  produktivitas  parsial,  produktivitas  parsial  yang diteliti adalah  material,  tenaga  kerja,  pengembalian  langsung  modal,  penyusutan  modal serta  energi  dijadikan  dalam  satuan  rupiah.  Periode  dasar  yang  digunakan  dalam perhitungan  Mei  2016,  karena  pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  produktivitas selama  1  tahun  terakhir,  yaitu  tahun  2016  dan  tahun  2017  dimulai  pada  bulan  mei, produktivitas  hanya  mengukur  biaya  operasional  yang  ada  di  perusahaan  selama  periode
pengukuran dan penelitian hanya dilakukan terhadap bumbu tabur dengan kemasan sachet 7,5 gram. Prosedur penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini seperti ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Prosedur  pelaksanaan  penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  yaitu, menentukan  nilai  dari  setiap  indeks harga  material,  tenaga  kerja,  depresiasi  mesin,  energi dan  pengembalian  modal  serta  total  keseluruhan.  Tahap  selanjutnya  adalah  perhitungan indeks  produktivitas  parsial  dengan  cara  membandingkan  nilai  indeks  salah  satu  input terhadap output. Perhitungan pada periode terukur dibandingkan dengan periode dasar (Mei 2016).

## Indeks Produktivitas Parsial
Pengukuran  produktivitas  dengan  menggunakan  Metode  Marvin  E.  Mundel  dapat dilakukan perhitungan dengan menggunakan rumus :
Dimana : IP           =  indeks produktivitas AOMP   =  output agregat untuk periode yang diukur AOBP    =  output agregat untuk periode dasar RIMP    =  input untuk periode yang diukur RIBP     =  input untuk periode dasar.
Indeks Parsial yang diukur yaitu:
1.   Indeks Parsial Material
Merupakan semua biaya bahan baku dan bahan kemas yang dikeluarkan secara langsung apabila memproduksi sejumlah output
2.   Indeks Parsial Energi
Merupakan energi yang digunakan untuk mendukung proses produksi
3.   Indeks Parsial Tenaga Kerja Langsung Merupakan hasil yang diperoleh secara langsung apabila memproduksi sejumlah output berkenaan  dengan  biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan  karena  pemakaian jasa tenaga kerja langsung
4.   Indeks Parsial Tenaga Kerja Tak Langsung Merupakan hasil yang diperoleh secara langsung apabila memproduksi sejumlah output berkenaan  dengan  biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan  karena  pemakaian  jasa  tenaga kerja tak langsung
5.   Indeks Parsial Pengembalian Modal Merupakan hasil yang diperoleh secara langsung apabila memproduksi sejumlah output dari  pengoperasian  fasilitas  atau  mesin  dengan  harga  pengorbanan  perusahaan  untuk penanaman modal.
6.   Indeks Parsial Penyusutan Modal Adalah  biaya  depresiasi  perjam  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  berkenaan dengan perolehan asli dari suatu aktiva tetap (mesin produksi).
7.   Indeks Parsial Total Keseluruhan Merupakan jumlah total biaya keseluruhan dari point 1 hingga point 6
Tabel 1. Nilai Dari Indeks Parsial
Bulan material (dlm juta) energi (dlm juta) tenaga kerja langsung (dlm juta) tenaga kerja tidak langsung (dlm juta) penyusutan modal (dalam Rp dalam juta) pengembalian modal (dalam Rp dalam juta) total keseluruhan (dlm juta) output (dlm juta) Mei 2016  12,241  13,626  62,816 156,2 53,427 6,208 12,533 17,765 Juni 12 13,626  62,816 156,2 53,427 6,208 12,292 17,415 Juli 9,724 11,006  50,736 156,2 43,152 5,014 9,99 14,112 Agustus 12,712  14,151  65,232 156,2 55,481 6,447 13,009 18,448 September  12,211  13,626  62,816 156,2 53,427 6,208 12,503 17,721 Oktober 12,254  13,626  62,816 156,2 53,427 6,208 12,546 17,784 November  13,22 14,675  67,648 156,2 57,536 6,685 13,522 19,185 Desember  14,713  16,247  74,896 156,2 63,701 7,402 15,031 21,352 Januari 12,262  14,177  51,090 171,77 53,427 6,208 12,559 17,796 Februari 11,351  13,087  47,160 171,77 49,317 5,73 11,638 16,473 Maret 13,289  15,268  55,020 171,77 57,536 6,685 13,595 19,286 April 14,328  16,358  58,950 171,77 61,646 7,163 14,643 20,793 Mei 2017  14,815  16,904  60,915 171,77 63,701 7,402 15,136 21,501
Tabel 2. Nilai Dari Indeks Produktivitas Parsial
Bulan Material Energi Tenaga Kerja Langsung Tenaga Kerja Tak Langsung Penyusutan Modal Pengembalian Langsung Modal Total Keseluruhan Mei 2016  100,00 100,00  100,00 100,00 100 100 100 Juni 100,00 98,03  98,03 98,03 98,03 98,03 99,95 Juli 100,00 98,35  98,35 79,44 98,34 98,35 99,66 Agustus 100,00 100,00  100,00 103,85 100 100 100,05 September  100,00 99,75  99,75 99,75 99,75 99,75 99,99 Oktober 100,00 100,11  100,11 100,11 100,11 100,11 100 November  100,00 100,28  100,28 107,99 100,28 100,28 100,10 Desember  100,00 100,81  100,81 120,19 100,80 100,81 100,22 Januari 100,00 96,28  123,17 91,10 100,18 100,18 99,97 Februari 100,00 96,55  123,51 84,32 100,45 100,46 99,86 Maret 100,00 96,89  123,94 98,72 100,81 100,81 100,08 April 100,00 97,50  124,72 106,44 101,44 101,44 100,18 Mei 2017  100,00 97,57  124,81 110,06 101,51 101,51 100,22
Gambar 2. Grafik Indeks Produktifitas Parsial
Grafik  2  menunjukkan  bahwa  indeks  parsial  material,indeks  parsial  energi,  indeks penyusutan  modal,  indeks  parsial  pengembalian  langsung  modal  dari  bulan  Mei  2016 hingga Mei 2017 tidak mengalami kenaikan secara signifikan. Tetapi untuk indeks parsial tenaga  kerja  baik  tenaga  kerja  langsung  maupun  tak  langsung  mengalami  fluktuasi dikarenakan  upah  dari  tahun  2016  dan  tahun  2017  berbeda  dan  jumlah  tenaga  kerja  yang digunakan juga berbeda. Pada tahun 2017 terdapat efisisensi tenaga kerja.
Indeks  Produktivitas  Total  merupakan  hasil  total  dari  perhitungan  Indeks  Parsial diatas, grafik ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Indeks Produktifitas Total Keseluruhan
Berdasarkan  pengolahan  data  pada  gambar  2  tentang  grafik  Indeks  Produktifitas Parsial diatas  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Marvin  E. Mundel  dapat dilihat bahwa Indeks Produktivitas parsial masing- masing mengalami fluktuasi dari periode dasarnya yaitu bulan Mei 2016.
Indeks  Produktivitas  Material  untuk  periode  terukur  tercapai  100%  sama  dengan periode dasar, ini disebabkan  oleh  harga  bahan  baku dari  Bulan  Mei  2016 sampai dengan bulan Mei 2017 tidak mengalami perubahan harga.
Indeks  Produktivitas  Tenaga  Kerja  Langsung  tertinggi  dicapai  pada  bulan  Mei 2017 sebesar 124,81 % terjadi peningkatan sebesar 24,81 % dibandingkan dengan periode dasar.  Indeks  Produktivitas  terendah  dicapai  pada  bulan  Juni  2016  sebesar  98,03%, Peningkatan Indeks Produktivitas dipengaruhi oleh agregat output tertinggi yaitu pada bulan Mei 2017 dan tenaga kerja yang digunakan mulai berkurang dibandingkan dengan periode dasar. Sedangkan  indeks Produktivitas Terendah  disebabkan  oleh  kinerja  tenaga  kerja yang  kurang  baik  dan  adanya  beberapa  tenaga  kerja  yang  menganggur  sehingga menyebabkan turunnya tingkat produktivitas.
Indeks  Produktivitas  Tenaga  Kerja  Tak  Langsung  tertinggi  dicapai  pada  bulan Desember  2016  sebesar  120,19  %  terjadi  peningkatan  sebesar  20,19%  dibandingkan dengan  periode dasar. Indeks  Produktivitas  terendah  terjadi pada bulan  Juli 2016  sebesar 79,44%,  Peningkatan  Indeks  Produktivitas  dipengaruhi  oleh  agregat  output  tertinggi sedangkan input   yang   digunakan   rendah. Pada  bulan  Desember 2016, Gaji Tenaga Kerja Tak Langsung belum  naik. Indeks Produktivitas terendah disebabkan  oleh  Jumlah agregat output yang rendah sedangkan tenaga kerja yang digunakan sama dengan periode dasar.
Indeks  Produktivitas  Energi  tertinggi  dicapai  pada  bulan  Desember  2016  sebesar 100,81%  terjadi  peningkatan  sebesar  0,81%  dibandingkan  dengan  periode  dasar.  Indeks Produktivitas terendah dicapai pada bulan Januari 2017 sebesar 96,28%, Peningkatan atau penurunan  produktivitas  energi  yang  terjadi  dapat  dikendalikan  dengan  cara  penggunaan energy  yang  hanya  dibutuhkan  saja.  Jika  pengawasan  terhadap  produksi  (penggunaan energi)  terus-menerus  dilakukan,  maka  pelaksanaan  produksi akan berjalan  sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
Indeks  Produktivitas  Penyusutan  Modal  tertinggi  dicapai  pada  bulan  Mei  2017 sebesar  101,51%  terjadi  peningkatan  sebesar  1,51%  dibandingkan  dengan  periode  dasar. Indeks Produktivitas terendah dicapai  pada  bulan Juni  2016 sebesar  98,03%. Peningkatan Indeks Produktivitas dipengaruhi oleh agregat output tertinggi  yaitu pada bulan Mei 2017. Sedangkan  Indeks  Produktivitas  Terendah  disebabkan  oleh  Agregat  output  rendah sedangkan Agregat Inputnya tinggi yaitu pada bulan Juli 2016.
Indeks  Produktivitas  Pengembalian  Langsung  Modal  tertinggi  dicapai  pada  bulan Mei 2017 sebesar 101,51 % terjadi peningkatan sebesar 1,51% dibandingkan dengan periode
dasar.  Indeks  Produktivitas  terendah  dicapai  pada  bulan  Juni  2016  sebesar  98,03%. Peningkatan  Indeks  Produktivitas  dipengaruhi  oleh  agregat  output  tertinggi  yaitu  pada bulan  Mei  2017.  Sedangkan  Indeks  Produktivitas  Terendah  disebabkan  oleh  Agregat output rendah sedangkan Agregat Inputnya tinggi yaitu pada bulan Juli 2016.
Indeks Produktivitas Total Keseluruhan tertinggi dicapai pada bulan Desember 2016 dan Mei  2017  sebesar  100,22%  terjadi  peningkatan  sebesar  0,22%  dibandingkan  dengan periode dasar. Indeks Produktivitas terendah dicapai pada bulan Juli 2016 sebesar 99,66%. Indeks Produktivitas tertinggi disebabkan oleh agregat output yang tinggi sedangkan input yang  digunakan  rendah.  Indeks  produktivitas  terendah  disebabkan  oleh  agregat  output yang rendah sedangkan  agregat  input  yang digunakan tinggi. Dalam memproduksi bumbu tabur  masih  ditemukan  banyak  produk  cacat  pada  proses packing .  Nilai  cacat  dan perhitungan nilai sigma ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Nilai Sigma Unit Defect DPU=CACAT/ TOTAL PRODUKSI DPMO=DPU*1000000 nilai sigma 74022 3900 0,052687039 52687,03899 3,11 72566 3000 0,041341675 41341,67516 3,24 58800 4500 0,076530612 76530,61224 2,92 76869 3300 0,04293018 42930,17992 3,21 73840 3500 0,047399783 47399,78332 3,18 74100 2500 0,033738192 33738,19163 3,33 79940 3400 0,042531899 42531,89892 3,22 88970 3900 0,043835001 43835,00056 3,2 74152 4000 0,053943252 53943,2517 3,1 68640 2700 0,039335664 39335,66434 3.25 80360 3600 0,044798407 44798,40717 3.19 86640 3700 0,042705448 42705,44783 3.22 89590 3500 0,03906686 39066,86014 3.26 3.16
Dari tabel 3 terlihat bahwa cacat disebabkan oleh 3 masalah yaitu melipat dan bocor, produk  kosong  (mampet),  dan  expired  tidak  jelas.  Masalah  yang  paling  banyak menyebabkan cacat yaitu melipat dan bocor atau bisa dilihat pada gambar 4.
Dari  data  cacat  diatas  dapat  dilakukan  perhitungan  SPC  dengan  pembuatan  peta kendali  p  untuk  menganalisis  apakah  hasil  produksi  bumbu  tabur  sudah  berada  dalam pengendalian statistikal atau tidak, Peta kendali yang digunakan adalah peta kendali p karena data cacat yang  digunakan  berupa  data  variabel  ,  Data  yang  digunakan  adalah  data  dari bulan  Mei 2016 sampai  Mei 2017  , Perhitungan dengan peta kendali p dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Pareto Cacat Produk
Tabel 4 . Perhitungan dengan Peta Kendali p Bulan Jumlah Produksi (Karton) Jumlah Cacat (Karton) Bagian yang diperiksa Mei 2016 74022 3900 0,052687039 Juni 72566 3000 0,041341675 Juli 58800 4500 0,076530612 Agustus 76869 3300 0,04293018 September 73840 3500 0,047399783 Oktober 74100 2500 0,033738192 November 79940 3400 0,042531899 Desember 88970 3900 0,043835001 Januari 74152 4000 0,053943252 Februari 68640 2700 0,039335664 Maret 80360 3600 0,044798407 April 86640 3700 0,042705448 Mei 2017 89590 3500 0,03906686
Dari data diatas menunjukkan bahwa dari 13 sampel yang diambil jumlah item cacat pada  sample  tiap  bulan  bervariasi,  Jumlah  total  dari  semua  sample  adalah  998,489, sedangkan  jumlah  total  item  cacat  adalah  45,500,  Fraksi  cacat  P  =  45,500/  998,489= 0,045568855, Deviasi standar dari seluruh sampel adalah:
Setelah menentukan standar deviasi  kemudian  menentukan  batas kendali  atas (BKA)  dan batas kendali bawah (BKB), BKA  = p + 3(sp) = 0,045568855 + 3 (0,623307066)
= 0,054978021 BKB  = p - 3(sp) = 0,045568855 - 3 (0,623307066)
= 0,050396
Tabel 5. Tabel Hasil Perhitungan Peta Kendali p jumlah  yang diperiksa (n) jumlah yang diperiksa bagian yang diperiksa BKA = p+3 s BKB = p-3 s 74022 3900 0,052687039 0,054978021 0,05039606 72566 3000 0,041341675 0,043669341 0,03901401 58800 4500 0,076530612 0,079068532 0,07399269 76869 3300 0,04293018 0,045189884 0,04067048 73840 3500 0,047399783 0,049699979 0,04509959 74100 2500 0,033738192 0,036050755 0,03142563 79940 3400 0,042531899 0,044748234 0,04031556 88970 3900 0,043835001 0,045934423 0,04173558 74152 4000 0,053943252 0,056230706 0,0516558 68640 2700 0,039335664 0,041731475 0,03693985 80360 3600 0,044798407 0,047006325 0,04259049 86640 3700 0,042705448 0,04483417 0,04057673 89590 3500 0,03906686 0,041164216 0,0369695
Dari  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  proses  terkendali karena tidak  melebihi  batas  atas  ataupun  batas  bawah.  Presentase  cacat  paling  tingi  pada data diatas sebesar 7%, peta kendali p dapat digambarkan pada Gambar 5.
Tahap selanjutnya adalah perhitungan kapabilitas proses, data didapat dari berat per sachet  produk  yang ditimbang 10  sachet  per  bulan  untuk  mengetahui  stabil  atau  tidaknya berat per sachet.
Tabel 6. Data Hasil Observasi berat per sachet (gram) Bulan Berat per sachet (gram) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Mei 2016 6,8 7,2 6,9 6,9 6,9 7,1 6,8 6,8 6,8 6,9 Juni 6,8 6,7 6,7 6,7 6,7 7 6,9 6,6 6,9 6,8 Juli 6,9 7,1 7 7 7 6,8 6,9 7,1 7,1 6,9 Agustus 6,7 6,7 6,7 6,7 6,7 6,8 6,8 6,8 6,7 6,8 September 6,9 7 7,4 6,7 7,3 7,3 6,8 6,8 6,8 7,5 Oktober 6,8 7,2 6,7 6,8 7,7 6,9 6,9 6,9 6,9 6,8 November 7,4 6,9 6,9 7 7,1 6,8 6,9 7,3 7,1 7,1 Desember 6,7 6,7 6,7 6,8 6,7 6,7 6,8 6,7 6,8 6,8 Januari 6,7 6,7 7,3 6,7 7,4 7,4 7 6,9 7,2 7 Februari 6,9 7,2 7,2 6,8 7,2 7,3 7,1 7,2 6,8 7,2 Maret 6,7 6,7 6,7 6,7 6,6 6,6 6,7 6,6 6,6 6,6 April 7 7,1 7,4 7 6,9 6,9 6,7 6,6 7,2 6,7 Mei 2017 6,8 6,8 6,8 6,8 6,6 6,7 6,7 6,7 6,7 6,7
Perhitungan kapabilitas proses dimulai dengan mencari rata – rata dari sampel yang telah diambil,  Jumlah  total  dari  sample  ∑Xi =  896,6,  kemudian  rata- ratanya  dapat  dicari dengan formula:
Kemudian   mencari  nilai   standar   deviasi   dari   semua   sample,  dengan   formula sebagai berikut:
Batas – batas USL dan LSL sudah ditetapkan oleh perusahaan sebesar 6.5 gram- 7.5 gram. Indeks Kapabilitas Proses dapat dicari dengan formula sebagai berikut:
Kemudian untuk mencari Indeks Kapabilitas Proses satu sisi adalah sebagai berikut:
Nilai Cpk sama dengan nilai Cp menunjukkan bahwa rata- rata proses terletak tepat ditengah- tengah spesifikasi. Nilai sigma yang didapatkan adalah sebesar 3,16 Nilai sigma terendah  dicapai  pada  bulan  Juli  2016,  ini  disebabkan  oleh  jumlah  produksi  yang  paling rendah  sedangkan  jumlah  cacat  yang  dialami  oleh  perusahaan  paling  tinggi.  Cacat  yang biasa  ditemui  pada  produk  bumbu  tabur  adalah:  Kemasan  melipat  dan  bocor,  Produk kosong/mampet, dan Expired date pada kemasan tidak jelas.
Usulan  perbaikan  kualitas  dilakukan  dengan  menerapkan  fase  DMAIC  dalam metode Six Sigma:
1.   Tahap Define
Pada tahap pertama ini dilakukan identifikasi untuk memilih produk yang akan diteliti  dalam  usaha  peningkatan  kualitas  pada  PT.  XYZ  yang  memproduksi  bumbu tabur.  Berdasarkan  pengamatan  data  produksi  diperoleh  bahwa  bumbu  tabur  yang dipacking di mesin  multiline merupakan  produk yang paling banyak  diproduksi setiap bulan  serta  memiliki    total    cacat    paling    besar,    sehingga    fokus    penelitian    akan dilakukan    terhadap  produk  ini.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  pembuatan  diagram SIPOC untuk mengidentifikasi segala unsur penting dalam suatu proses produksi berupa informasi-informasi  mengenai  Suppliers,  Inputs,  Process,  Output  dan  Customer. Diagram SIPOC  untuk  proses  produksi  bumbu  tabur  di  PT. XYZ  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Tahap  definisi  merupakan  langkah  operasional  pertama  dalam  program peningkatan kualitas Six Sigma, Pada tahap ini akan dilakukan Penentuan  Sasaran  dan Tujuan    Perbaikan,  Pendefinisian    proses-proses    produksi    serta  input-output  yang terlibat dalam suatu kegiatan produksi. Penyusunan diagram SIPOC seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram SIPOC
2.  Tahap Measure
Pada tahap ini, dilakukan pengukuran terhadap proses dan mengukur kinerja dan performansi yang ada, dimulai dari penentuan Critical to Quality (CTQ) dan dilanjutkan dengan perhitungan Statistical Process Control (SPC), Penentuan CTQ bertujuan untuk mengidentifikasi  karakteristik-karakteristik  yang  berpotensi  menjadi  cacat  pada  hasil akhir, CTQ tree untuk produk bumbu tabur berkualitas tinggi seperti ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram CTQ
Setelah menganalisis produk, measure merupakan langkah operasional kedua dalam program peningkatan kualitas Six Sigma, Hal-hal yang dilakukan pada tahap Measure yaitu menentukan  karakteristik  kualitas  kunci  (CTQ)  yang  berhubungan  langsung  dengan kebutuhan spesifik dari konsumen, serta mengukur  kinerja  saat  ini  (current  performance) pada  tingkat  proses  untuk  ditetapkan sebagai baseline kinerja pada awal proyek Six Sigma.
Pada  tahap  measurement  ini,  pengukuran  karakteristik  kualitas  dilakukan  pada tingkat proses, Pengukuran karakteristik kualitas proses diperoleh dengan membandingkan hasil dari suatu proses dengan karakteristik kualitas yang diinginkan konsumen (perhitungan DPM proses).
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  kapabilitas  proses  yang  diperoleh  dari perhitungan berat  per  sachet  produk  pada line  proses packing,  didapatkan  hasil  0,74  yang berarti bahwa kapabilitas proses rendah, sehingga perlu ditingkatkan performansinya melalui perbaikan proses,  Sedangkan  kapabilitas  proses  satu  sisi  (Cpk)  didapatkan hasil  0,88 dan 0,58  yang  berarti  bahwa  rata-  rata  proses  terletak  dalam  batas  spesifikasi  tetapi  beberapa bagian dari variasi proses terletak di luar batas spesifikasi.

## 3. Tahap Analyze
Pada tahap ketiga ini dilakukan identifikasi terhadap akar-akar penyebab cacat dan kegagalan pada proses pembuatan produk bumbu tabur, Untuk melakukan perbaikan, maka sebelumnya  perlu  diketahui  terlebih  dahulu  penyebab  dan  akar  penyebab  masalah  yang terjadi  agar  usaha  perbaikan  yang  dilakukan  dapat  lebih  terarah,  efektif,  dan  efisien, Pendefinisian penyebab dan akar penyebab masalah dapat dilakukan dengan menggunakan fish bone diagram (Diagram sebab-akibat).
Gambar 8. Diagram Fishbone Expired Tidak Jelas
Gambar 9. Diagram Fishbone Produk Kosong
Gambar 10. Diagram Fishbone Produk  Melipat dan Bocor
4.  Tahap Improve
Dibuat  rencana  tindakan  perbaikan  dan  peningkatan  kualitas  untuk menghilangkan  akar-akar penyebab kegagalan yang  bertujuan untuk   mempertahankan atau  meningkatkan  kualitas    proses.  Tahap    ini    merupakan    tahap    keempat    dalam peningkatan  kualitas  Six Sigma. Pada tahap ini akan diberikan solusi bagi masalah yang terjadi, yaitu: Mengembalikan standar settingan mesin untuk kembali ke output per satu renteng tiap line Membuat   standar   operasional   prosedur   untuk   penggunaan   mesin packing   agar   bisa dipahami oleh operator dan helper yang bersangkutan, Diadakannya training  untuk  operator  dan  mandor  yang  bersangkutan  tentang  mesin-mesin yang digunakan.
Penggunaan  komponen  yang  telah  distandarkan  dari  pihak  supplier,  jika  akan melakukan modifikasi agar dilakukan trial dengan validasi oleh pihak yang bersangkutan seperti QC, Maintenance dan RnD.
Membuat jadwal untuk maintenance setiap satu atau dua bulan sekali agar mesin lebih terawat dan tahan lama, Maintenance secara rutin dilakukan untuk   menghindari pengeluaran  cost  yang  tinggi  akibat  kerusakan  yang  terjadi  pada  mesin.  WIP  yang digunakan  tidak  lebih  dari  waktu  holding  time  yang  telah  ditentukan  yaitu  3 hari.
5.  Tahap Control
Merupakan  tahap  operasional  terakhir  dalam  proyek  peningkatan  kualitas  six sigma, Pada tahap control ini, dibuat mekanisme sistem kontrol dari hasil peningkatan kualitas serta mendokumentasikan proyek, Adapun tujuan dari tahap kontrol ini adalah untuk  menjaga  agar  sistem  perbaikan  dapat  dilakukan  secara  konsisten  dan  juga  akan dilakukan pemantauan proses untuk mengetahui apakah perbaikan yang telah dilakukan terjadi  peningkatan  nilai  sigma  atau  tidak  yaitu  dengan  membuat  standarisasi  operasi baru dengan ada nya standarisasi dimaksudkan untuk mencegah agar masalah yang sama atau  metode  kerja  yang  lama  tidak  terulang  kembali  serta  sistem  yang  dibuat  selama masa perbaikan tidak mengalami perubahan, oleh sebab itu sistem tersebut dibuat standar perbaikan secara tertulis.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka dapat disimpulkan bahwa, Tingkat Produktivitas  dengan  metode  Marvin  E,Mundel  meliputi  beberapa  aspek  sebagai  berikut: Indeks Parsial Material, Indeks Parsial Tenaga Kerja Langsung, Indeks Parsial tenaga kerja tak langsung, Indeks Parsial Energi, Indeks Parsial Pengembalian Langsung modal, Indeks Parsial Penyusutan  Modal, indeks Parsial Total keseluruhan, Indeks Produktivitas tertinggi tercapai  pada  bulan  Desember  2016  sebesar  100,22  %,  sedangkan  Indeks  Produktivitas terendah  pada  bulan  Juli  2016.  Nilai  Sigma  Level  berada  pada  angka 3,16.  Data  jumlah cacat  produk  pada  peta  kontrol  p  menunjukkan  bahwa  proses  dalam  keadaan  terkendali. Berdasarkan  diagram  pareto  didapatkan  kesimpulan  bahwa  cacat  terbanyak  terletak  pada produk melipat  dan  bocor.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  kapabilitas  proses  Cp  dan  Cpk didapatkan  hasil  0,74  yang  berarti  bahwa  kapabilitas  proses  rendah,  sehingga  perlu ditingkatkan performansinya melalui  perbaikan  proses.  Sedangkan  kapabilitas  proses  satu sisi  (Cpk)  didapatkan  hasil 0,88  dan  0,58  yang  berarti  bahwa  rata-  rata  proses  terletak dalam  batas  spesifikasi  tetapi  beberapa  bagian  dari  variasi  proses  terletak  di  luar  batas spesifikasi.  Faktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya  cacat  adalah:  settingan  berbeda antar operator, lingkungan produksi yang kurang kondusif, dan material yang digunakan.

## Saran
Saran yang bisa diberikan untuk perusahaan XYZ adalah sebagai berikut:
1.   Mengganti settingan mesin seperti awal trial yaitu keluaran per satu renteng,
2.   Training operator dan helper tentang cara penggunaan dan pembersihan mesin,
3.    Pengendalian  suhu  dan  RH  ruangan  untuk  mendaptkan  kondisi  lingkungan  yang disesuaikan dengan material yang digunakan,
4.   Penggunaan material yang sesuai dengan spesifikasi mesin,

## DAFTAR PUSTAKA
Ahyari. 1990. Manajemen Produk si. Jogjakarta. Edisi Keempat Jilid Kedua. BPFE. Assauri, S. 1998. Manajemen Operasi dan Produks i. Jakarta. LP FEUI. Gasperz, V. 2005. Total Quality Manage ment. Jakarta. PT Gramedia Pustaka Utama. 2007. Lean Six Sigma . Jakarta. PT Gramedia Pustaka Utama. Irpan, A. dan Hernadewita. 2015. Usulan Perbaikan Kualitas dengan Penerapan Metode  Six Sigma  dan  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA)  pada  Proses  Produksi Pembalut  Wanita  PT. Softex  Indonesia. Tesis  program  Magister Teknik Industri Universitas Mercu Buana.
Muhaemin,  A.  2012.  Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Dengan  Metode  Six  Sigma Pada Harian Tribun Timur, Skripsi Program Manajemen Universitas Hasanuddin.
Paul  De  Garmo,  Wiiliam  G,  Sullivan,  James  A,  Bontadelli,  and  Elin  M,  Wicks.  1997.
Engineering  Economy  10th  Edition ,  Prentice-  Hall  Inc  Upper  saddle  River.  New Jersey.
Purnomo, A. 2007. Analisa Penyebab Kecacatan Produk dengan Menggunakan Fault Tree Analysis  (FTA)  dan  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA)  di  CV.  Fragile Din, Co. Skripsi Program Teknik Industri Universitas Widyatama. Rismahardi,  G,  G.  2012.  Aplikasi  Fishbone  Analysis  dalam  Meningkatkan  Kualitas Pare Putih  di  Aspakusa  Makmur  Kabupaten  Boyolali. Skripsi  Program  Fakultas Pertanian Universitas Sebelas Maret.
Reksohadiprojo,  Soekanto  dan  Indriyo  Gito  Sudarmo.  2000. Manajemen  Produk si. Jogjakarta. Edisi Keempat BPFE.
Saputra,  A,  S.  2008.  Analisis  Tingkat  Produktivitas  Menggunakan  Metode  Marvin  E. Mundel  (Studi  Kasus:  CV  Sami  Sejati,  Jepara). Skripsi  Program  Teknik  Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Summanth,  D.  J.  1984. Productivity  and  Managemen t.  United  States  of  America:  Mc Graw- Hill Book Company.
Tjiptono, F. 2003. Total Quality Management Edisi ke 5. Jogjakarta: Andi Offset. Wignjosoebroto,  S.  2003. Pengantar  Teknik  &  Manajemen  Industri  Edisi  Pertama . Surabaya: Guna Widya.