Abstrak—Pada  Februari  2014,  produk  baja  terbanyak  yang diproduksi  PT.  Zenith  Allmart  Precisindo  (ZAP)  adalah  casing pompa  dengan  reject  sebesar  3,35%,  padahal  target  maksimal reject 2% per bulan, ada gap sebesar 1,35%. Analisis DMAIC Six Sigma  dilaksanakan  untuk  mengurangi  persentase  reject.  Pada define,  ditentukan  project  charter,  peta  proses  produksi,  dan SIPOC  diagram.  Dari  SIPOC  diagram  ditentukan  10 CTQ. Pada fase  measure  dilakukan  attribute  agreement  analysis  untuk  QC, hasilnya adalah repeability dan reproducibility sistem pengukuran sudah  baik.  Setelah  produksi  diamati  sebulan, dilakukan analisis kapabilitas  dan  sigma  proses  yang  menunjukkan  bahwa  saat  ini perusahaan  berada  pada  level  3,925  sigma  dan  dipping  adalah proses  dengan  level  sigma  terendah.  Defect  terbanyak  di  dipping adalah  bocor.  Hasil  two-way  ANOVA menunjukkan  shift dan tim tidak  memberikan  pengaruh  yang  berbeda  terhadap  proporsi reject karena bocor. Dari FMEA diketahui penyebab bocor paling potensial  adalah  cetakan  keramik  kurang  tebal  dan  pelapisan cetakan  keramik  tidak  merata  ketebalannya.  Rekomendasi kepada  perusahaan  adalah  mengecek  viscosity  slurry  dan ketebalan  setiap  layer  pasir,  maintenance  mesin  mixer  secara rutin, mengadakan training ISO 9001:2008, melakukan sosialisasi proyek  Six  Sigma,  dan  memperbaiki  robot  di  area  dipping  yang sedang  rusak.  Perusahaan  mengimplementasikan  pemeriksaan viscosity  slurry,  level  sigma  area  dipping  menjadi  3,878  sigma. Ada peningkatan level sigma sebesar 0,191 pada area ini.
Kata Kunci—casing pompa, DMAIC, level sigma, reject.

## I. PENDAHULUAN
ALAH satu perusahaan manufaktur baja di Sidoarjo adalah PT. ZAP. Perusahaan ini memproduksi berbagai sparepart kendaraan, pompa air, kaliber, dan sebagainya [1].
Masalah yang sering terjadi adalah banyaknya produk reject. Pada  Februari  2014,  diketahui  bahwa  produk  terbanyak  yang diproduksi  adalah  casing  pompa  (34,57%)  dengan  persentase reject    3,35%,  padahal  target  produk  reject  sebesar  2%  per bulan  [2].  Ada  gap  sebesar  1,35%.  PT.  ZAP  berkomitmen untuk  menjadi  perusahaan  terbaik,  sehingga  persentase  reject harus  dikurangi  menjadi  dibawah  2%.  Penelitian  dengan metode  Six  Sigma  dan  Kaizen  untuk  pengendalian  dan perbaikan  kualitas  produk  pakaian  Dadung,  menunjukkan DPMO  4.509,384.  Perusahaan  berada  pada  level  4,11  sigma. Critical  to  quality  (CTQ)  yang  paling  banyak  menimbulkan cacat  yaitu  Dek  (20,76%).  Penyebab  utamanya  adalah  faktor
manusia.  Berdasarkan  implementasi  Kaizen,  kebijakan  yang dilakukan adalah pengawasan lebih ketat di segala bidang [3].
Peneliti  mengamati  banyaknya  reject  yang  terjadi  di  PT. ZAP.  Dengan  metode  Six  Sigma  untuk  untuk  data  atribut, ditentukan  level  sigma  saat  ini,  dicari  penyebab  dari  defect terbanyak,  sehingga  diperoleh  saran  perbaikan  proses  untuk PT.  ZAP,  kemudian  diamati  kembali  prosesnya.  Sehingga jumlah reject akan berkurang dan level sigma meningkat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Metode  yang  berkaitan  dengan  pengelolaan,  summarizing, dan  penyajian  data  pada  tabel,  grafik,  &  diagram  disebut  sta- tistika deskriptif. Dalam statistika deskriptif, ada ukuran pemu- satan data (mean, median, modus) dan ukuran penyebaran data (variance, standard deviation, interquartile range) [4].

## B. Six Sigma
Six sigma adalah level kinerja proses yang memproduksi 3,4 produk  cacat  dalam  1  juta  produk.  Model  umumnya  yaitu define, measure, analyze, improve, & control (DMAIC) [5].
Di  fase  define,  didefinisikan  permasalahan,  konsumen  & CTQ, pemetaan proses, lingkup penelitian, & membuat project charter.  CTQ  didapatkan  dari  voice  of  customer  (VOC)  pada supplier, input, process, output, and customer (SIPOC) [6].
Pada  fase  measure  dilakukan  measurement  system  analysis (MSA),  mengumpulkan  data,  membuat  capability  analysis,  & analisis sigma proses. Pada MSA diukur repeatability (variasi karena  gauge/alat  ukur)  dan  reproducibility  (variasi  karena karyawan yang berbeda) [7].
Jika  dari  penilaian  QC/appraiser  dihasilkan  data  atribut, di- gunakan attribute agreement analysis [8]. Beberapa QC meng- inspeksi kondisi (reject atau good) beberapa bagian dari suatu produk.  Inspeksi  dilakukan  berulang-ulang  pada  produk  yang sama.  Hasil  dari  inspeksi  masing-masing  saling  bandingkan (reproducibility),  dan  dibandingkan  dengan  penilaiannya  sen- diri dalam beberapa kali pengulangannya (repeatability) [7].
Kappa  ( κ )  adalah  ukuran  untuk  kesepakatan/pengelom- pokan penilaian dengan harapannya [9].

## Analisis Six Sigma pada Produk Casing Pompa sebagai Metode Perbaikan Kualitas (Studi Kasus: Pt. Zenith Allmart Precisindo)
Hafiedza P. Rakasiwi dan Haryono Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail: haryono@statistika.its.ac.id
j j ij ij j q p ) nm(m ) x (m n i x κ 1 1 1 ˆ − − ∑ = − = (1)
dengan ∑ = = k i ij m x 1 (2)
dimana: x ij : banyaknya penilaian di titik pengamatan ke-i (i=1,2,…,n) yang dikelompokkan ke dalam kategori ke-j (j=1,2,…,k) m  : banyaknya penilaian tiap titik pengamatan n  : banyaknya titik pengamatan
j p  :  proporsi  banyaknya  penilaian  secara  keseluruhan  yang
dikelompokkan ke dalam kategori j ( j j q p − = 1 )
Jika κ < 0,7, sistem penilaian perlu perbaikan dan jika κ > 0,9, sistem  penilaian  baik  [9].  Hipotesis  alternatifnya  yaitu  pe- ngelompokan penilaian sesuai ( κ j > 0), dengan statistik uji:
) 1 ( 2 ˆ ) ˆ ( ˆ 0 − = = m nm se Z j j j κ κ κ
(3)
Tolak H 0 jika Z > Z α .. Ukuran kapabilitas data atribut yaitu sebagai berikut,
Equivalent % PK P = 3 ) (
3 . p Z Z Equivalent LT MIN = (4)
6 . 10 × = p ppm LT TOTAL (5)
dimana  p  ialah  proporsi  reject  tiap  subgroup  dan ) ( p Z adalah inverse  cumulative  distribution  function (invcdf)  distribusi normal  standar  dengan  peluang p .  Semakin  kecil  Equiva- lent % PK P  berarti kondisi buruk untuk kapabilitas proses [10].
Level sigma dicari menggunakan rumus berikut [11],
Level sigma = 5 , 1 000 . 000 . 1 000 . 000 . 1
+       − DPMO Z (6) dengan 000 . 000 . 1 × = DPO DPMO (7) DO diamati yang produk jumlah reject produk jumlah DPO × =
(8)
dimana DO (defect opportunities) adalah CTQ.
Di fase analyze, diterapkan alat analisis dalam bentuk grafik (Pareto  chart  dan  fishbone  diagram)  dan  identifikasi  sumber variance [5], serta dilihat peta kendali prosesnya (peta kendali p). Estimasi rata-rata proses peta kendali p sebagai berikut.
∑ ∑ = = = = k i i k i i i n np p p 1 1 ) ( ˆ (9)
dimana np ialah jumlah produk reject tiap subgrup dan n ialah ukuran  subgrup.  Jika  ukuran  subgrup  berbeda,  maka  batas kendali atas (UCL) dan batas kendali bawah (LCL) pada peta p juga berbeda-beda pada setiap subgrup [12].
i i n p p p LCL ) 1 ( 3 − − = (10)
i i n p p p UCL ) 1 ( 3 − + = (11)
Analysis of variance (ANOVA) dilakukan untuk mengetahui pengaruh  level  faktor  terhadap  respon.  Hipotesis  yang digunakan (misal faktor A) sebagai berikut.
0 : 2 1 0 = = = = a H τ τ τ K a , i τ H i 1 , 1,2, 0 satu ada minimal : K = ≠
Statistik uji:
Error A Square Mean Square Mean F = 0 (12)
Tolak H 0 jika F 0 > F a,a-1,ab(n-1) .
Pada  ANOVA,  ada  asumsi  error  yang  harus  dipenuhi  yaitu identik,  independen,  dan  berdistribusi  normal  ( 2 , 0 σ ). Pengecekan asumsi residual dilihat dari plot residualnya [13].
Di  fase  improve,  dibuat  solusi  umum  &  khusus,  peta perencanaan,  memperbarui  failure  mode  and  effect  analysis (FMEA),  dan  melakukan  analisis  biaya.  FMEA  bertujuan untuk  mengidentifikasi  kegagalan  potensial  proses  sebelum terjadi  dengan  menghilangkan  atau  meminimalkan  resikonya. Digunakan  kriteria  occurrence/kemungkinan  terjadi  (O), detectability/pendeteksian  (D),  dan  severity/tingkat  efek  (S) untuk mendapatkan nilai risk priority number (RPN).
D O S
RPN × × = (13)
Rentang skala penilaian untuk ketiga kriteria adalah 1,2,…,10. Nilai  10  di  setiap  kriteria  menunjukkan  penyebab  potensial sering terjadi, efek yang ditimbulkan besar, dan sulit dideteksi. Perbaikan  proses  fokus  pada  RPN  terbesar  [14].  Di  fase  ini juga diimplementasikan rekomendasi yang diberikan peneliti.
Di fase control, dilakukan pengembangan strategi pengendalian,  rencana  pengendalian,  dan  rencana  pelatihan. Selain  itu  juga  dibuat  peta  kendali  p,  level  sigma  baru,  dan usulan perubahan standard operational procedure (SOP) [5].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Data Penelitian
Data  primer  yang  digunakan  yaitu  hasil  inspeksi  visual casing  pompa oleh  QC  yang  diambil pada 21 April 2014  dan data  jumlah  produk  casing  pompa  produksi  22  April  2014  – 21 Mei 2014 yang reject berdasarkan variabel CTQ.
Variabel  yang  diteliti  pertama  adalah  data  atribut  hasil inspeksi visual 3 produk casing pompa dengan masing-masing 10  titik  pengamatan  oleh  4  QC  sebanyak  3  kali.  Variabel kedua  adalah  data  atribut  jumlah  produk  reject  berdasarkan CTQ,  yaitu  bocor,  cold  shut,  inklusi  keramik,  kurang  cairan, patah terbentur, patah tidak kuat, porosity, keramik jatuh, salah komposisi kimia, dan penetrasi logam.

## B. Flowchart Penelitian
Langkah penelitian disajikan dalam flowchart di Gambar 1.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi Produk
Pada Februari 2014, produk yang paling banyak diproduksi adalah casing pompa, yaitu 3.280 unit dari 9.487 total produk (34,57%).  Persentase  reject  produk  casing  pompa  sebesar 3,35%  padahal  target  reject  per  bulan  sebesar  2%.  Penelitian ini fokus pada produk casing pompa.

## B. Analisis Six Sigma
Pada  fase  define  dilakukan  pembuatan  project  charter,  peta proses,  dan  menentukan  CTQ.  Project  charter  disajikan  pada Tabel  1.  Selanjutnya  adalah  membuat  peta  proses  produksi yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  SIPOC  diagram  untuk menentukan  CTQ  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  QC menentukan  CTQ,  yaitu:  bocor,  cold  shut,  inklusi  keramik, kurang  cairan,  patah  terbentur,  patah  tidak  kuat,  porosity, keramik jatuh, salah komposisi kimia, dan penetrasi logam.
Pada  fase  measure  dilakukan  attribute  agreement  analysis. Empat  QC  (Basuki,  Suwito,  Tantowi,  &  Totok)  melakukan inspeksi  visual  30  titik  pengamatan  pada  3  casing  pompa. Semua  QC  memberikan  penilaian  good  (0)  atau  reject  (1) secara bergantian & dengan pengulangan 3 kali.
Seorang  inspektor  perusahaan  telah  menyiapkan  kunci jawaban  (known  standard)  untuk  setiap  titik  pengamatan. Gambar  4  merupakan  hasil  analisis  attribute  agreement analysis. Pada bagian within appraisers, hasil inspeksi Basuki paling  konsisten  dari  3  kali  pengulangan,  diikuti  Suwito, Tantowi  dan  Totok.  Grafik  ketepatan  hasil  inspeksi  QC terhadap  known  standard,  menunjukkan  hasil  inspeksi  Basuki 100%  sama  dengan  known  standard,  sedangkan  Suwito  dan Tantowi  96,7%,  &  ketepatan  Totok  terendah  dibandingkan ketiga QC lainnya.
Pada  Tabel  2,  nilai κ Basuki  untuk  respon  good  &  respon reject  masing-masing  1,00.  Ini  menunjukkan  konsistensi sempurna & sistem penilaian sudah baik.
Gambar. 3.  SIPOC diagram
Gambar. 2.  Peta proses produksi
Tabel 1. Project charter analisis Six Sigma
Informasi Penelitian dan Tim Peneliti
Institusi Mulai Selesai : : : Jurusan Statistika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 1 Maret 2014 8 Juli 2014 Nama penelitian Peneliti Inspektor Pembimbing : : : : Analisis Six Sigma pada Produk Casing Pompa sebagai Metode Perbaikan
Kualitas (Studi Kasus: PT. Zenith Allmart Precisindo)
Hafiedza Pradana R Diksa Christyan H.A. Drs. Haryono, MSIE Permasalahan Tujuan dan Lingkup Penelitian
Selama  bulan  Februari  2014, jumlah  produk  casing  pompa yang  reject  adalah  sebesar 3,35%  atau  jika  dikonversikan ke  level  sigma  menjadi  3,33 sigma.  Padahal  perusahaan menetapkan  target  maksimal reject  produk  casing  pompa adalah  2%  per  bulan  (3,55 sigma). Hal  ini  mengindikasikan  ada- nya gap sebesar 1,35%.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan level sigma produk casing pompa saat ini setelah  melakukan  MSA,  kemudian  me- nentukan  hal-hal  yang  mempengaruhi defect  produk.  Setelah  itu  penelitian  ini akan  memberikan  saran  perbaikan  proses ke  perusahaan  untuk  mengurangi  jumlah casing  pompa  reject  supaya  dibawah target 2%.
Lingkup  penelitian  ini  adalah  pada  kua- litas  produk,  dan  tidak  menghitung  biaya produksi.
Studi literatur dan survei ke perusahaan
Menentukan permasalahan utama Mendeskripsikan data Define
1. Identifikasi permasalahan spesifik
2. Menentukan tujuan 3. Process mapping 4. Menentukan CTQ Measure
1. Measurement system analysis
2. Capability analysis Analyze 1. Pareto chart 2. Fishbone diagram 3. Peta kendali p 4. Two way ANOVA
Improve 1. Saran perbaikan proses dari FMEA 2. Implementasi
Control Usulan perubahan Standard Operational Procedure (SOP) dan Instruction Manual (IM) produksi
Membuat kesimpulan Mengumpulkan data M e to d o lo g i D M A IC
Mengamati kembali proses produksi, membuat peta kendali p, dan menghitung level sigma baru
Gambar. 1.  Flowchart penelitian
Sedangkan nilai κ untuk respon 0 dan 1 terendah adalah Totok (0,90  dan  0,90),  namun  dikatakan  sudah  konsisten  sempurna dan sistem penilaian sudah baik. Jadi tidak perlu mendapatkan pelatihan inspeksi visual produk.
Untuk  Basuki  respon  good  dengan  hipotesis  alternatif: κ 0 >  0 (pengelompokan  hasil  inspeksi  Basuki  untuk  respon  good setiap  kali  pengulangan  sesuai),  didapatkan  Z    >  Z 0,05 =  1,65 maka  tolak  H 0 .  Analisis  serupa  untuk  QC  lain  dengan  respon masing-masing,  sehingga  disimpulkan  bahwa  pengelompokan hasil  inspeksi  masing-masing  respon  setiap  kali  pengulangan yang  dilakukan  oleh  setiap  QC  telah  sesuai.  Ini  menunjukkan repeatability sistem pengukuran sudah bagus.
Bagian Between Appraisers mengukur reproducibility.
Nilai κ =  0,94  menunjukkan  sistem  pengukuran  sudah konsisten  sempurna  &  sudah  baik.  Nilai  Z  =  41,83  >  Z 0,05 = 1,65  maka  tolak  H 0 ,  jadi  pengelompokan  hasil  inspeksi  untuk respon good dan respon reject oleh semua QC telah sesuai. Ini berarti reproducibility sistem pengukuran sudah bagus.
Berdasarkan  kedua  hasil  analisis  tersebut,  diketahui repeatability  dan  reproducibility  sistem  pengukuran  sudah bagus.  Semua  QC  dianggap  telah  ahli  dalam  inspeksi  visual produk  casing  pompa.  Dengan  demikian,  data  hasil  inspeksi visual oleh QC selanjutnya dapat dijamin kevalidannya.
Ada  3  area  produksi  yang  dilakukan  analisis  kapabilitas  & sigma  proses,  yaitu  assembly,  dipping,  &  pouring.  Di  ketiga area ini sering dijumpai produk reject. CTQ yang penyebabnya berasal dari area assembly adalah patah tidak kuat, sedangkan yang  berasal  dari  area  dipping  adalah  bocor,  inklusi  keramik, dan penetrasi logam. CTQ yang penyebabnya berasal dari area
pouring  adalah  cold  shut,  kurang  cairan,  patah  terbentur, porosity, keramik terjatuh, dan salah komposisi kimia.
Pada  Tabel  4,  secara  overall,  Equivalent % PK P   sebesar  0,305
&  ppm TOTAL.LT 179.992,1.  Artinya  kapabilitas  proses  produksi casing  pompa  cukup  rendah.  Level  sigmanya  sebesar  3,925 sigma dengan DPMO sebesar 7.650,8 yang artinya dari 1 juta produk  ada  7.650  produk  reject.  Proses  assembly  paling kapabel  karena  memiliki  Equivalent % PK P   terbesar  (0,724)  & reject yang disebabkan pada area ini paling sedikit. Pada area assembly  level  sigmanya  4,119  sigma.  Level  sigma  terendah adalah  pada  area  dipping  (3,687  sigma),  dari  1  juta  produk casing  pompa,  ditemukan  14.386  produk  reject.  Maka permasalahan difokuskan lagi pada area dipping.
Pada fase analyze, dibuat Pareto chart dari CTQ di dipping.
Sebanyak  97,7%  defect  adalah  bocor,  maka  defect  jenis  ini dianalisis  lebih  lanjut  dengan  fishbone  diagram  dan  two-way ANOVA. Hanya 70% defect terbanyak menjadi fokus masalah.
Gambar  6  menjelaskan  penyebab  bocor  berdasarkan  brain-
Bocor Casing Pompa Environment Methods Material Machines Man Operator assembly yang belum terlatih Tidak hati-hati saat ambil cetakan keramik Penambalan cetakan keramik kurang tebal Pelapisan cetakan keramik tidak merata Pembuatan lilin tidak rapi (ada profil tajam) baik Kondisi mixer kurang untuk dijadikan cetakan keramik Spesifikasi pasir yang kurang kuat kurang tebal Cetakan keramik terlalu tinggi T emperatur pouring kurang rapi Area pouring yang
Gambar. 6. Fishbone diagram penyebab bocor n 86
1 1 Persent ase 97,7 1,1 1,1 Kumulat if % 97,7 98,9
100,0 Defect P enet rasi Logam Inklusi Keramik Bocor 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 100 80 60 40 20 0 n P er se n ta se
Gambar. 5.  Pareto chart yang disebabkan pada dipping
Tabel 4.
Analisis kapabilitas dan sigma proses produksi casing pompa
Proses Equivalent % PK P ppm TOTAL.LT DO DPO DPMO Level Sigma Assembly 0,724 14.884,3 1 4,4×10 -3 4.413,9 4,119 Dipping 0,551 49.028,8 3 14,4×10 -3 14.386,1 3,687 Pouring 0,398 116.079,0 6 4,8×10 -3 4.822,6 4,088 Overall 0,305 179.992,1 10 7,6×10 -3 7.650,8 3,925
Tabel 3. Hasil attribute agreement analysis (between appraisers) Respon κ Standard Error κ Z 0 0,94 0,02 41,83
1
0,94 0,02 41,83 Tabel 2.
Hasil attribute agreement analysis (within appraiser) Nama QC Respon κ Standard Error κ Z Basuki 0 1,00 0,10 9,49 1 1,00 0,10 9,49 Suwito 0 0,95 0,10 9,02 1 0,95 0,10 9,02 Tantowi 0 0,95 0,10 8,99 1 0,95 0,10 8,99 Totok 0 0,90 0,10 8,57
1 0,90 0,10 8,57 T otok T antowi Suwito Basuki 100 95 90 85 80 Appraiser P e rc e n t 95,0% CI Percent T otok T antowi Suwito Basuki 100 95 90 85 80 Appraiser P e rc e n t 95,0% CI Percent Within Appraisers Appraiser vs Standard
Gambar. 4.  Grafik assessment agreement
storming  dengan  inspektor.  Dari  beberapa  penyebab  bocor, penyebab  utamanya  adalah  faktor  methods,  yaitu  cetakan keramik  kurang tebal  dan faktor man,  yaitu pelapisan cetakan keramik tidak merata ketebalannya.
Gambar 7 adalah peta kendali p proses dipping untuk defect bocor. Proses produksi di dipping belum terkendali karena ada 1  titik  out  of  control,  yaitu  pada  6  Mei  2014.  Pada  tanggal tersebut,  7  dari  42  casing  pompa  reject  karena  bocor.  Penye- babnya  adalah  pembuatan  cetakan  keramik  belum  sempurna, terutama oleh tim A pada shift I. Dari 6 casing pompa yang di- buat, semuanya bocor. Sedangkan 1 casing pompa yang bocor di  buat  oleh  tim  B  pada  shift  II.  Penyebab  peta  kendali  yang tidak terkendali ini diatasi kemudian dibuat peta kendali baru.
Seandainya permasalahan telah diatasi, lalu diamati  kembali prosesnya  dan  dibuat  peta  kendali  p  yang  baru,  maka  proses produksi diharapkan telah stabil / terkendali (Gambar 8).
Untuk  mengetahui  pengaruh  shift  dan  tim  yang  berbeda terhadap  proporsi  casing  pompa  yang  reject,  maka  dilakukan two-way ANOVA.
Respon  pada  two-way  ANOVA  ini  yaitu  rata-rata  proporsi
casing pompa yang reject karena bocor pada April & Mei. F 0 shift 0,06 < F 0,05;1;4 = 7,709, gagal tolak H 0 , jadi shift I & shift II tidak memberikan pengaruh yang berbeda terhadap proporsi produk  casing  pompa  reject  karena  bocor. Maka disimpulkan bahwa  shift,  tim  dan  interaksi  keduanya  tidak  memberikan pengaruh berbeda terhadap casing pompa yang reject.
Tabel 6.

## FMEA untuk defect jenis bocor
CTQ Efek Kegagalan Potensial Modus Kegagalan Potensial Penyebab Potensial Nilai RPN Reko- mendasi
O S D B o co r Casing pompa
tidak terbentuk sempurna karena cetakan keramik bocor, sehingga tidak lanjut ke proses finishing dan dilebur kembali Lokasi produksi tidak rapi Area pouring yang kurang rapi 2 1 2 4 Menjalankan
Kaizen 5-S Plan Mesin bekerja kurang maksimal Kondisi mixer kurang baik 7 8 5 280 Melakukan preventive maintenance Operator kurang terlatih Pembuatan lilin tidak rapi (ada profil lilin tajam) 6 7 4 168 Training operator Pelapisan cetakan keramik tidak merata 9 9 10 810 Training operator Penambalan cetakan keramik kurang tebal 5 6 8 240 Training operator Tidak hati- hati saat ambil cetakan keramik dari mesin sinter sehingga terbentur 8 5 7 280 Training operator dan menambah fasilitas di area pouring Operator assembly yang belum terlatih 4 2 6 48 Training operator Mutu bahan baku kurang bagus Spesifikasi pasir yang kurang kuat untuk dijadikan cetakan keramik 1 4 1 4 Melakukan inspeksi saat pene-rimaan consum-able material
Instruction Manual
(IM) kurang sesuai Cetakan keramik kurang tebal
10 10 9 900 Melakukan trial dan membuat standar baru Temperatur pouring terlalu tinggi 3 3 3 27 Melakukan trial dan
membuat standar baru Tabel 5.
Hasil perhitungan two-way ANOVA
Sumber variasi Sum of Squares df Mean Square F 0 Shift 1,13×10 -4 1 1,13×10 -4 0,06 Tim 1,04×10 -4 1 1,04×10 -4 0,06 Interaksi Shift & Tim 34,14×10 -4 1 34,14×10 -4 1,93 Error 70,85×10 -4 4 17,71×10 -4 Total 107,16×10 -4 7 21 -M ei 19 -M ei 16 -M ei 14 -M ei 12 -M ei 08 -M ei 05 -M ei 02 -M ei 29 -A pr 26 -A pr 24 -A pr 22 -A pr 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 Tanggal P ro p o rt io n _ P =0,0290 UCL=0,0762 LCL=0
Gambar. 8. Peta kendali p proses dipping (revisi)
0,08 0,04 0,00 -0,04 -0,08 99 90 50 10 1 Residual P e rc e n t 0,08 0,06 0,04 0,050 0,025 0,000 -0,025 -0,050 Fitted Value R es id u a l 0,04 0,02 0,00 -0,02 -0,04 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Residual F re q u e n c y 8 7 6 5 4 3 2 1 0,050 0,025 0,000 -0,025 -0,050 Observation Order R e si d u a l Normal Probability Plot Versus Fits Histogram Versus Order Gambar. 9. Residual plot 20 -M ei 17 -M ei 15 -M ei 13 -M ei 09 -M ei 07 -M ei 05 -M ei 02 -M ei 29 -A pr 26 -A pr 24 -A pr 22 -A pr 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 Tanggal P ro p o rt io n UCL=0,0812 LCL=0 _ P =0,0319 1
Gambar. 7. Peta kendali p proses dipping
Asumsi  residual  di  ANOVA  ialah  identik,  independen,  dan berdistribusi normal ( 2 , 0 σ ). Pada Normal Probability Plot di Gambar  9,  residual  berada  di  sekitar  garis  lurus  merah,  maka residual  berdistribusi  normal  ( 2 , 0 σ ).  Di  plot  Versus  Order, residual menyebar, jadi asumsi independen terpenuhi. Residual pada  plot  Versus  Fits,  tidak  membentuk  pola  corong,  asumsi identik terpenuhi. Jadi asumsi residual IIDN ( 2 , 0 σ ) terpenuhi & analisis two-way ANOVA telah baik.
Di  fase  improve,  dibuat  FMEA  pada  Tabel  6.  Inspektor memberikan  skor  O,  S,  dan  D.  Dari  RPN  diketahui penyebab bocor  paling  potensial  ialah  cetakan  keramik  kurang  tebal  & pelapisan  cetakan  keramik  tidak  merata.  Rekomendasi  yang disarankan  ialah  membuat  trial  &  standar  baru  (pemeriksaan viscosity/kekentalan  cairan  slurry  &  menentukan  ketebalan setiap  layer/lapisan  cetakan  keramik  pasir),  training  operator ISO  9001:2008,  melakukan  sosialisasi  proyek  Six  Sigma  ke semua karyawan, dan memperbaiki robot di area dipping yang sedang rusak, sebab robot ini sangat membantu dalam melapisi wax  produk  dengan  pasir  keramik  yang  merata.  Dengan demikian  jumlah  cetakan  keramik  yang  bocor  karena  lapisan pasirnya tidak rata ketebalannya bisa diminimalisir.
Perusahaan  menerapkan  satu  rekomendasi  yang  disarankan yaitu  pemeriksaan  viscosity  cairan  slurry  dengan  viscometer yang dilakukan mulai tanggal 9 Juni 2014.
Supaya  seluruh  karyawan  melaksanakan  rekomendasi  yang diberikan,  maka  rekomendasi-rekomendasi  penelitian  ini dimasukkan ke dalam SOP dan IM di Tabel 8.
Setelah  rutin  dilakukan  pemeriksaan  viscosity  slurry  selama satu  bulan,  maka  dicatat  jumlah  produksi  dan reject  tiap  hari, lalu dianalisis peta kendali p & level sigma proses yang baru.
Pada  Gambar  10  terlihat  bahwa  setelah  implementasi,  rata- rata  proporsi  produk  reject  karena  bocor  cenderung  lebih kecil.  Level  sigma  proses  produksi  di  area  dipping  setelah implementasi sebesar 3,878 sigma, ada peningkatan 0,191.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Level sigma proses produksi casing pompa di PT. ZAP sebesar 3,925 sigma. Bocor ialah defect terbanyak di dipping, dimana  proses  ini  mempunyai  level  sigma  terendah.  Hal-hal yang paling mempengaruhi defect bocor yaitu cetakan keramik kurang  tebal  &  pelapisan  cetakan  keramik  tidak  merata ketebalannya.  Rekomendasi  ke  perusahaan  adalah  mengecek viscosity  slurry  &  ketebalan  setiap  layer  pasir,  maintenance mesin  mixer  secara  rutin,  training  ISO  9001:2008,  sosialisasi proyek Six Sigma, dan memperbaiki robot di area dipping.
Sebaiknya  pengambilan  data  dilakukan  lebih  dari  1  bulan supaya  tahu  permasalahan  sesungguhnya  di  perusahaan.  Dila- kukan design of experiment  proses untuk memperoleh kombi- nasi level optimum dan dilakukan analisis reliabilitas & cost of preventive maintenance mesin mixer.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis H.P.R. menyampaikan terima kasih kepada PT. ZAP atas kesediaannya membantu penelitian tentang Six Sigma ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Zenith Allmart Precisindo, Company Profile Zenith Allmart Precisindo. Sidoarjo: PT. Zenith Allmart Precisindo (2010).
[2]  Zenith  Allmart  Precisindo,  Laporan  Pouring  dan  NCR  Feb  ’14. Sidoarjo: PT. Zenith Allmart Precisindo (2014).
[3]  C. Hartanto, J. Susetyo, dan Winarni, “Aplikasi Six Sigma DMAIC dan Kaizen  sebagai  Metode  Pengendalian  dan Perbaikan Kualitas  Produk,” J. Teknologi, Vol. 4, No. 1 (2011) 61-53.
[4]  K.  M.  Ramachandran  dan  C.  P.  Tsokos,  Mathematical  Statistics  with Applications. Burlington, MA: Elsevier Inc (2009).
[5]  D.  H.  Stamatis,  Six  Sigma  and  Beyond.  Vol:  3.  Foundations  of Excellent Performance. Boca Raton, Florida: St. Lucia Press (2002).
[6]  S.  Hamza,  “Design  Process  Improvement  through  the  DMAIC  Six Sigma Approach: A Case Study from the Middle East,” Int. J. Six Sigma and Competitive Advantage, Vol. 4 No. 1 (2008) 35-47.
[7]  Q.  Brook,  Six  Sigma  and  MINITAB–A  Tool  Box  Guide  for  Managers, Black Belts, and Green Belts. London: QSB Consulting Ltd (2004).
[8]  N.  Imanda,  “Analisis  Sistem  Pengukuran  pada  Interpretasi  Visual Inspeksi  Hasil Pengelasan Menggunakan Attribute Agreement Analysis di  PT.  Alstom  Power  ESI  Surabaya,”  S.Si.  tugas  akhir,  Jurusan Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (2013).
[9]  J. L. Fleiss, B. Levin, dan M. C. Paik, Statistical Methods for Rates and Proportions (3 rd ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc (2003).
[10]  D.  R.  Bothe,  Measuring  Process  Capability:  Techniques  and Calculations  for  Quality  and  Manufacturing  Engineers.  New  York: McGraw-Hill (1997).
[11]  J. R. Evans, dan W. M. Lindsay. (6 Maret 2014). Pengantar Six Sigma: An  Introduction  to  Six  Sigma  &  Process  Improvement  [Online]. Tersedia: http://books.google.co.id
[12]  D. C. Montgomery, Introduction to Statistical Quality Control (5 th ed). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons (2005).
[13]  D. C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments (5 th ed.). New York: John Wiley & Sons (2001).
[14]  Y. M. Degu, dan R. S. Moorthy, “Implementation of Machinery Failure Mode  and Effect Analysis  in  Amhara Pipe Factory P.L.C., Bahir Dar,” American J. of Eng. Research (AJER), Vol. 3 No. 1 (2014) 57-63.
04 -J ul 30 -J un 25 -J un 17 -J un 11 -J un 19 -M ei 14 -M ei 08 -M ei 02 -M ei 26 -A pr 22 -A pr 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 Tanggal P ro p o rt io n _ P =0,0168 UCL=0,0829 LCL=0 Implementasi Proses Awal
Gambar.  10. Peta  kendali  p  area  dipping  sebelum  dan  sesudah pemeriksaan viscosity cairan slurry
Tabel 7.

## Usulan perubahan SOP dan IM
No Pelaksanaan SOP dan IM
Usulan perubahan SOP dan IM 1 Jarang melakukan pemeriksaan viscosity slurry Dilakukan pemeriksaan viscosity slurry setiap kali mengisi tangki dengan slurry
2 Tidak diukur ketebalan setiap layer pasir kedua (zircon sand 30 60) dan layer ketiga sampai keenam (zircon sand 15 30) Melakukan pengukuran ketebalan setiap layer dengan mengambil sampel 3 Tidak ada jadwal maintenance mesin mixer cairan slurry Ada maintenance mesin mixer secara rutin dan pengecekan sebelum mesin dioperasikan