## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 2, Tahun 2022, pp. 293-304 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v11i2.50552

## FMEA dan Fuzzy FMEA dalam Penilaian Risiko Lean Waste di Industri Manufaktur
Lusia Permata Sari Hartanti 1* , Julius Mulyono 2 , Virarrey Mayang 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Katolik Wdya Mandala Surabaya, Indonesia

## A B S T R A K
Salah  satu  masalah  yang  terjadi  di  industri  adalah  kemungkinan  terjadinya permasalahan  akibat  pemborosan  ( waste )  sepanjang value  stream .  Perusahaan yang mengolah kawat dan turunannya berupa paku, mur, baut, dan bendrat yang dalam  proses  produksi  muncul waste .  Dalam  proses  produksinya  sering  terjadi timbulnya waste yang  dapat  mengganggu  proses  produksi  dan  menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis potential cause yang kritis setiap waste pada proses produksi paku dan merumuskan usulan perbaikan.  Metode  yang  digunakan  adalah  FMEA  dan fuzzy FMEA.  Subjek penelitian adalah proses produksi paku di PT XY. Nilai occurance (O) , severity (S) , dan detection  (D) ditentukan  oleh  kepala  produksi  dengan  mengisi  sejumlah pertanyaan dalam kuesioner FMEA. Nilai  S, O, D akan diolah menggunakan FMEA dan fuzzy FMEA untuk mendapatkan Risk Priority Number (RPN) dan fuzzy FMEA. Hasil analisis menggunakan FMEA dan fuzzy FMEA, dua potential cause dari waste yang  kritis  dan  mendesak  untuk  ditindaklanjuti  adalah skill penanganan  mesin dari  operator  yang  rendah  karena  kurangnya  pelatihan  berkala  dan  penegasan Standard Operating Procedure (SOP), dan mesin digunakan merupakan mesin yang lama.    Rumusan  usulan  perbaikan  untuk  menanggani potential  cause adalah dengan  mengadakan  pelatihan  dan  penegasan  pelaksanaan  SOP  dan  perbaikan sistem pemeliharaan mesin.

## A B S T R A C T
One of the problems that occur in the industry is the possibility of problems due to waste along the value stream. Companies that process wire and their derivatives in the form of nails, nuts, bolts, and bendrats which in the production process waste appears. In the production process, waste often occurs which can disrupt the production process and cause losses for the company. The purpose of this research is to analyze the critical potential cause of each waste in the nail production process and formulate suggestions for improvement. The method used is FMEA and fuzzy FMEA. The research subject is the nail production process at PT XY. The occurrence (O), severity (S), and detection (D) values are determined by the head of production by filling out a number of questions in the FMEA questionnaire. The values of S, O, D will be processed using FMEA and fuzzy FMEA to get the Risk Priority Number (RPN) and fuzzy FMEA. The results of the analysis using FMEA and fuzzy FMEA, two potential causes of waste that are critical and urgent to be followed up are low machine handling skills from operators due to lack of regular training and confirmation of Standard Operating Procedures (SOP), and machines used are old machines. The formulation of the proposed improvement to deal with potential causes is to conduct training and confirm the implementation of SOPs and repair the engine maintenance system.

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan global yang semakin kompetitif membuat setiap industri ditantang untuk menghasilkan produk  yang  berkualitas  dan  terus  melakukan  peningkatan  keunggulan  secara  bertahap.  Keunggulan tersebut dapat dicapai dalam segi kualitas ( quality ), harga ( cost ), ketepatan waktu pengiriman ( delivery ), dan fleksibilitas (Armyanto et al., 2020; Nurprihatin et al., 2017) . Tercapainya keunggulan maka diharapkan dapat  tercipta  produk  sesuai  dengan  keinginan  pelanggan  yang  berujung  pada  terciptanya  kepuasan. Kepuasan pelanggan yang semakin tinggi akan mendatangkan keuntungan bagi perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan harus memberi perhatian penuh pada produk yang dihasilkan agar dapat meraih kepuasan pelanggan dan tetap unggul dalam persaingan pasar.
Lean manufacturing (LM) merupakan filosofi manajemen yang memiliki tujuan untuk meminimasi jumlah semua sumber daya yang digunakan dalam berbagai aktivitas (Palange & Dhatrak, 2021; Touriki et al.,  2021) . LM  bertujuan  memperbaiki  sistem  sehingga lead  time dapat  dikurangi dan output dapat ditigkatkan dengan megeliminasi pemborosan yang terjadi (Ristyowati et al., 2017) . LM digunakan untuk mengoptimalkan performa dari proses produksi karena mampu mengidentifikasi, mengukur, menganalisis,

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received July 21, 2022 Revised July 23, 2022 Accepted August 14, 2022 Available online October 25, 2022
Kata Kunci: Waste, Lean, Manufacturing , FMEA, Fuzzy FMEA
Keywords: Waste, Lean, Manufacturing, FMEA, Fuzzy FMEA
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
dan  memberikan  solusi  perbaikan (Armyanto  et  al.,  2020;  Buer  et  al.,  2021) . LM  bertujuan  untuk meningkatkan  produktivitas,  mengurangi waste ,  dan  perbaikan  secara  berkelanjutan. Waste tersebut menurunkan tingkat produktivitas perusahaan sehingga merugikan perusahaan. Padahal pada hakikatnya produktivitas  merupakan  hal  yang  penting  yaitu  meningkatkan output perusahaan  dengan  melakukan penghematan input (Anosike  et  al.,  2021;  Faritsy  Al  Zaqi  &  Suseno,  2015) .  Sehingga  perusahaan  perlu mengurangi waste , karena hal tersebut tidak memiliki nilai tambah bagi produk, yang merupakan hasil dari awal proses produksi hingga produk dikirimkan ke warehouse untuk finished good . Mendeteksi risiko yang muncul  dari waste merupakan  tindakan  preventif  dalam  mencegah  kesalahan  prosedur  yang  dapat mempengaruhi kinerja dan profitabilitas perusahaan.
Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  sebagai  sarana  untuk  melakukan  analisis  manajemen risiko  dapat  diadopsi  untuk  mencegah  kejadian  yang  tidak  diinginkan  untuk  menghindari  kekecewaan terhadap  kepuasan  pelanggan (Akula  et  al.,  2022;  Filz  et  al.,  2021) .  FMEA  juga  dapat  digunakan  untuk meningkatkan proses dan meningkatkan kualitas produk di setiap tahap produksi (Hayati & Reza Abroshan, 2017) . Mode kegagalan yang berbeda diprioritaskan berdasarkan occurance (O), severity (S), dan detection (D) yang akan menghasilkan Risk Priority Number (RPN) (Calache et al., 2021; Liu & Li, 2021) . S merupakan tingkat keparahan dampak yang disebabkan oleh potential cause , O merupakan kemungkinan terjadinya potential failure dengan melihat potential cause , dan D  adalah  tingkat efektivitas prosedur  deteksi yang bertujuan  untuk  mencegah potential  failure (de  Souza  &  Carpinetti,  2014) . FMEA  konvensional  tidak memiliki  fleksibilitas  yang  cukup  untuk  mencerminkan  pendapat  para  ahli (Mandal  &  Maiti,  2014) . Kelemahan dari FMEA yitu pernyataan yang terdapat pada FMEA seringkali dinilai subyektif dan bersifat kualitatif yang diungkapkan dalam bahasa ilmiah.  S, O,  dan D  dinilai  memiliki asumsi kepentingan yang sama, tetapi pada kenyataannya dalam praktiknya kepentingan ketiganya tidak sama (Balaraju et al., 2019; Liu & Li, 2021) . Terdapat nilai yang sama dari perkalian S, O, dan D dalam menghasilkan RPN, sementara level kepentingan dapat mengartikan representasi risiko yang berbeda. Oleh karen itu, untuk memperbaiki kelemahan tersebut, maka terdapat evaluasi kegagalan lain yang disebut fuzzy FMEA. Konsep fuzzy pada algoritma FMEA memberi kemungkinan bahwa data yang digunakan, berupa data  linguistik maupun data numerik,  pada  setiap  datanya  akan  mempunyai  nilai  keanggotaan  pada  setiap  atributnya (Laali,  2021) . Pendekatan fuzzy FMEA adalah fondasi terbaik untuk mendapatkan tanggapan yang akurat (Calache et al., 2021; Gargama & Chaturvedi, 2011) . Adany a tren yang berkembang pada literatur FMEA dengan menggunakan istilah fuzzy linguistik untuk merepresentasikan tiga faktor risiko yaitu S, O, dan D. Logika fuzzy adalah salah satu metode yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sistem  yang  sifatnya  tidak  pasti (Sugandi  &  Armentaria,  2021) . Penggunaan  logika fuzzy, maka  penelitian  diharapkan  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan menggunakan pendekatan FMEA konvensional. Sebagian besar penelitian yang ada mengenai fuzzy FMEA berhubungan dengan pendekatan rule base fuzzy dengan menggunakan aturan if-then . PT XY yang merupakan perusahaan yang mengolah kawat dan turunannya berupa paku, mur, baut, dan bendrat. Dalam proses produksi masih ditemui berbagai macam waste . Waste yang ditemukan berupa defect , waiting dan inappropriate processing . Waste yang terjadi selama proses produksi paku perlu dihilangkan agar dapat meningkatkan  produktivitas,  efisiensi,  dan  efektifitas  produksi,  sehingga  mampu  mempertahankan keunggulan dan bersaing dengan kompetitor (Irawan & Putra, 2021) . Defect merupakan salah satu waste yang disebabkan karena produk yang dihasilkan tidak sesuai standar perusahaan. Adanya defect menuntut perusahaan  untuk  melakukan rework yang  akan  berdampak  pada  penambahan  waktu  produksi,  biaya operasional,  dan  adanya  upaya  yang  sia-sia.  Pada  proses  produksi  paku  terdapat  beberapa defect yang muncul pada setiap prosesnya antara lain kawat putus, beret dan oval, ujung paku tidak sempurna, badan paku bengkok dan kepala paku tidak tengah. Adanya defect akan berdampak pada tidak tercapainya target produksi, penambahan biaya operasional, dan adanya penurunan value produk. Waiting adalah salah satu pemborosan yang sering terjadi pada proses produksi. Adanya waktu tunggu  antar  proses  produksi  menyebabkan  adanya  antrian  dan bottleneck pada  salah  satu  atau  lebih stasiun produksi. Aktivitas menunggu yang terjadi di lantai produksi PT XY antara lain menunggu perbaikan mesin  produksi,  menunggu  pengecekan  kualitas  produk,  dan  keterlambatan  pengiriman  barang  pada stasiun  kerja  berikutnya.  Adanya defect menuntut  perusahaan  untuk  melakukan rework yang  akan berdampak  pada  penambahan  waktu  produksi,  biaya  operasional,  dan  adanya  upaya  yang  sia-sia. Inappropriate  processing terjadi  karena  adanya  kekeliruan  dalam  memproses  komponen  atau  adanya proses yang tidak efisien. Waste ini dapat dikatakan sebagai aktivitas yang dilakukan secara berlebihan, ketidaksesuaian antara prosedur kerja dengan praktik yang terjadi di area produksi, atau ketidakmampuan proses  untuk  melakukan  sesuai  dengan  target.  Bentuk inappropriate  processing yaitu  ketidakmampuan proses produksi untuk memenuhi permintaan, sehingga menimbulkan hutang produksi pada departemen paku. Pada tahun 2021 terdapat hutang produksi sejumlah 426 ton, hal ini menjadi tanda bahwa adanya ketidakmampuan dalam kapabilitas proses produksi.
Temuan  penelitian  sebelumnya  menyatakan waste yang  muncul  berupa defect , waiting ,  dan unnecessary motion akan dikaji lebih dalam lagi dalam penelitian ini menggunakan metode FMEA dan fuzzy FMEA untuk menilai risiko dari setiap menganalisis potential cause yang kritis dari waste selama proses produksi (Mayang et al., 2022) . Pendekatan LM telah banyak dilakukan di berbagai penelitian atau industri. Analisis LM untuk mengetahui bahwa jenis waste yang dominan PT XYZ, yaitu defect dan waiting (Hibatullah et al., 2021) . Perbaikan value stream produksi dengan pendekatan LM dengan mengubah tata letak pabrik dan memperbaiki penjadwalan pemesan bahan baku, sehingga dapat meningkatkan process cycle efficiency sebesar 15,65% (Nugroho et al., 2015) . Penerapan LM menggunakan metode Plan Do Check Action (PDCA) didapatkan hasil bahwa terjadi pemborosan pada penggunaan bahan baku yang disebabkan oleh kurangnya kemapuan  operator,  kurangnya  proses quality  control dan  alat  pemotong  yang  rusak  5). Tujuan  dari penelitian ini adalah menganalisis potential cause yang kritis dari waste pada proses produksi paku dan merumuskan usulan perbaikan. Metode yang digunakan adalah FMEA dan fuzzy FMEA. FMEA merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis kegagalan ( potential failure ) berdasarkan penyebab terjadinya kegagalan ( potential cause ) dan efek yang ditimbulkan dari kegagalan tersebut ( potential effect ). Apabila waste dapat dikurangi atau dihilangkan, maka diharapkan d apat meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan efektifitas  produksi,  sehingga  mampu  mempertahankan  keunggulan  dan  bersaing  dengan  kompetitor. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis potential cause yang kritis setiap waste pada proses produksi paku dan merumuskan usulan perbaikan.

## 2. METODE
Tahapan  penelitian terdiri dari  identifikasi waste ,  penilaian  risiko,  perhitungan  FMEA konvensional,  perhitungan fuzzy FMEA,  analisis,  dan  penarikan  kesimpulan  disajikan  pada Gambar  1 . Pengumpulan  data  dari  penelitian  ini  meliputi  studi  literatur,  pengamatan  langsung,  wawancara, brainstorming ,  dan  pengisian  kuesioner.  Pada  tahap  pengumpulan  data  diawali  dengan  melakukan identifikasi waste berdasarkan data sekunder. W aste yang muncul berupa defect , waiting , dan unnecessary motion (Mayang  et  al.,  2022) .  Berdasarkan  hasil  identifikasi waste, selanjutnya  dilakukan  penyusunan instrumen penelitian berupa kuesioner yang digunakan sebagai alat untuk penilaian risiko potential cause dari setiap waste. Kuesioner disusun bersama pihak perusahaan agar setiap pertayaan valid atau  dapat menggambarkan kondisi nyata di perusahaan. Kuesioner yang telah disusun selanjutnya diberikan kepada kepala produksi untuk dapat memberkan penilaian nilai  S, O, dan D sebagai langkah untuk penilaian risiko. Adapun kriteria severity pada setiap waste disajikan pada Tabel 1, Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5. Pertimbangan  pemilihan  kepala  produksi  adalah  terkait  aspek  pemahaman  dan  keahlian  respoden mengenai sistem produksi paku dari awal hingga akhir. Ketiga waste memiliki perumusan kriteria yang sama pada bagian O dan D, namun berbeda pada bagian S. Rentang skor kriteria dari ketiganya berada pada angka 1 hingga 10. Hasil penilaian kepala produksi kemudian diolah lebih lanjut menggunakan FMEA dan fuzzy FMEA. Dengan metode FMEA, Ketiga kriteria (S, O, dan D) akan dikalikan sehingga didapatkan RPN dari  semua potential  cause pada  masing-masing waste. FMEA  digunakan  untuk  menganalisis potential failure berdasarkan potential cause , dan efek yang ditimbulkan dari kegagalan tersebut ( potential effect ). Sedangkan  dengan  metode fuzzy FMEA  akan  dilakukan  tiga  tahapan  yaitu fuzzification , fuzzy  rule ,  dan defuzzification . Setelah  melalui  ketiga tahapan tersebut  maka akan diperoleh Fuzzy Risk Riority Number (FRPN) . Perhitungan dilakukan menggunakan software Matlab. Hasil FMEA dan Fuzzy FMEA akan dianalisis untuk mentukan potential cause yang paling kritis dan menjadi dasar untuk merumuskan usulan perbaikan ke perusahaan.
Identifikasi waste Penilaian Risiko Perhitungan FMEA Konvensional Perhitungan Fuzzy FMEA Analisis Kesimpulan Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tabel 1. Kriteria Severity pada Waste Defect
Effect Severity Skor Tidak ada Tidak mempengaruhi proses produksi 1 Sangat kecil Dapat mempengaruhi proses produksi, tetapi dampaknya sangat kecil atau hampir tidak ada 2 Kecil atau Minor Dapat mempengaruhi proses produksi, dampak yang ditimbulkan kecil, dan berpotensi terhadap kecacatan produk 3
Effect Severity Skor Cukup rendah Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 4 Dalam satu bulan produksi, terjadi <1% dari hasil produksi mengalami rework Rendah Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 5 Dalam satu bulan produksi, terjadi 1%-5% dari hasil produksi mengalami rework Sedang Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 6 Dalam satu bulan produksi, terjadi 5%-10% dari hasil produksi mengalami rework Tinggi Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 7 Dalam satu bulan produksi, terjadi 10%-20% dari hasil produksi mengalami rework Sangat tinggi Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 8 Dalam satu bulan produksi, terjadi 20%-50% dari hasil produksi mengalami rework Berbahaya Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 9 Dalam satu bulan produksi, terjadi >50% dari hasil produksi mengalami rework Sangat berbahaya Dapat mempengaruhi proses produksi dan terjadi kecacatan pada produk 10 Dalam satu bulan produksi, seluruh produk mengalami rework
Tabel 2. Kriteria Severity pada Waste Waiting
Effect Severity Skor Tidak ada Tidak mempengaruhi proses produksi 1 Sangat kecil Dapat mempengaruhi proses produksi, tetapi dapat diabaikan 2 Kecil atau Minor Dapat mempengaruhi proses produksi namun tidak berpotensi menyebabkan keterlambatan produksi 3 Cukup rendah Mempengararuhi proses produksi dan menyebabkan keterlambatan <15 menit 4 Rendah Menyebabkan keterlambatan produksi 15-30 menit 5 Sedang Menyebabkan keterlambatan produksi 30-60 menit 6 Tinggi Menyebabkan keterlambatan produksi 1-2 jam 7 Sangat tinggi Menyebabkan keterlambatan produksi 2-6 jam 8 Berbahaya Menyebabkan keterlambatan produksi 6-12 jam 9 Sangat berbahaya Menunda proses produksi <12 jam 10
Tabel 3. Kriteria Severity pada Waste Unnecessary Motion
Effect Severity Skor Tidak ada Tidak mempengaruhi proses produksi 1 Sangat kecil Dapat mempengaruhi proses produksi, tetapi dapat diabaikan 2 Kecil atau Minor Dapat mempengaruhi proses produksi namun tidak berpotensi menyebabkan keterlambatan produksi 3 Cukup rendah Mempengaruhi proses produksi dan menyebabkan keterlambatan <5 menit 4 Rendah Menyebabkan keterlambatan produksi 5-10 menit 5 Sedang Menyebabkan keterlambatan produksi 10-15 menit 6 Tinggi Menyebabkan keterlambatan produksi 15-20 menit 7 Sangat tinggi Menyebabkan keterlambatan produksi 20-30 menit 8 Berbahaya Menyebabkan keterlambatan produksi 30 menit hingga 1 jam 9 Sangat berbahaya Menunda proses produksi <1 jam 10 Tabel 4. Kriteria Occurence Occurrence Peluang kejadian Skor Tidak pernah Terjadi satu kali dalam >1 tahun 1 Jarang Terjadi satu kali dalam 1-12 bulan 2 Terjadi satu kali dalam 1-6 bulan 3 Kadang-kadang Terjadi satu kali dalam 1-3 bulan 4
Occurrence Peluang kejadian Skor Terjadi satu kali dalam 1-2 bulan 5 Cukup sering Terjadi satu kali dalam satu bulan 6 Terjadi satu kali dalam 1-2 minggu 7 Sering Terjadi satu kali dalam satu minggu 8 Terjadi satu kali dalam 1-3 hari 9 Sangat Sering Terjadi setiap hari 10 Tabel 5. Kriteria Detection Detection Keterangan Skor Pasti Sumber permasalahan langsung terdeteksi 1 Hasil deteksi akurat Sangat mudah Dibutuhkan inpeksi visual untuk mendeteksi sumber permasalahan 2 Hasil deteksi akurat Mudah Dibutuhkan alat bantu dalam mendeteksi sumber permasalahan 3 Sumber permasalahan dapat diketahui setelah terjadi Cukup mudah Dibutuhkan alat bantu dalam mendeteksi sumber permasalahan 4 Sumber permasalahan dapat diketahui setelah sumber permasalahan berakhir Sedang Dibutuhkan alat bantu dalam mendeteksi sumber permasalahan 5 Sumber permasalahan dapat diketahui jika adanya analisis lebih lanjut Cukup sulit Dibutuhkan alat bantu khusus yang lebih detail dalam mendeteksi sumber permasalahan 6 Dibutuhkan metode tertentu untuk mengetahui sumber permasalahan yang terjadi Sulit Dibutuhkan alat bantu khusus yang lebih detail dalam mendeteksi sumber permasalahan 7 Sumber permasaahan sulit terdeteksi Sangat Sulit Dibutuhkan alat bantu khusus yang lebih detail dalam mendeteksi sumber permasalahan 8 Hasil deteksi tidak akurat Ekstrim Alat bantu tidak dapat digunakan untuk mendeteksi 9 Hasil deteksi tidak akurat Tidak dapat terdeteksi Sumber permasalahan tidak dapat terdeteksi 10 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Hasil identifikasi waste menggunakan WAM yang menunjukkan bahwa waste yang muncul berupa defect, waiting , dan unnecessary motion . Masing-masing waste tersebut memiliki sub waste yang terjadi di lantai produksi. W aste yang muncul pada lantai produksi disajikan pada Tabel 6, Tabel 7, dan Tabel 8 . FMEA digunakan untuk menganalisis potential failure atau dapat diartikan sebagai sub waste melalui potential causes dan efek yang ditimbulkan dari sub waste tersebut. Hasil pengolahan FMEA kemudian dilanjutkan untuk diolah dengan metode fuzzy FMEA. Hasil pengolahan FMEA dan fuzzy FMEA disajikan Tabel 9 .
Tabel 6. Jenis Waste Defect
Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Kawat putus Produksi mengalami pemberhentian pada waktu  tertentu  sehingga ada waktu produksi yang terbuang Penerimaan  wire  rod dengan  tensile  strength tidak  standar  karena tidak  adanya  incoming inspection  (AA1) Penambahan  tugas  Quality Control (QC) terkait pengecekan  awal  wire  rod dari supplier
Ketidaksesuaian  ukuran dies pada masing- masing blok  (AA2) Perlu pelatihan berkala dan penegasan SOP bagi operator Kawat  beret  dan oval Adanya  rework  berupa penarikan  ulang  yang akan  menambah  waktu Kawat  keluar  dari  rol karena ketidaktahuan operator (AB1) Perbaikan sistem pengawasan operator pada departemen drawing
Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control produksi, barang Work In Process  (WIP),  dan  biaya operasional dengan  menambah  staf Departemen Drawing Kurangnya motivasi kerja karena sistem kerja Borongan (AB2) Pemberian  reward  dan punishment  pada  level tertentu bagi operator Adanya  permasalahan pada air pendingin mesin drawing (AB3) Perbaikan pada pompa air Kurangnya  pemberian lubricant powder karena ketidaktahuan  operator (AB4) Perbaikan sistem pengawasan operator pada departemen drawing dengan  menambah  staf Departemen Drawing Ketidaktahuan  operator bahwa  dies  telah  aus (AB5) Cacat paku Terjadi  penurunan  value produk, penambahan WIP, dan biaya produksi Penerimaan  wire  rod dengan  tensile  strength tidak  standar  karena tidak  adanya  incoming inspection (AC1) Operator memberikan perhatian khusus dan pengawasan  lebih  ketika memproduksi paku dengan kawat berstatus PTR/Potential Reject Tidak  dapat  mencapai target produksi Operator yang ker karena banyaknya mesin yang  harus  ditangani (AC2) Penambahan operator mesin paku Cacat paku Produksi mengalami pemberhentian pada waktu  tertentu  sehingga ada waktu produksi yang terbuang Skill  penanganan  mesin dari operator yang rendah karena kurangnya pelatihan berkala  dan  penegasan pelaksanaan SOP  (AC3) Diperlukan pelatihan berkala untuk peningkatan skill operator dan penegasan SOP
Tabel 7. Jenis Waste Defect (Lanjutan)
Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Terjadi penurunan value produk, penambahan WIP, dan biaya produksi Kurangnya regenerasi operator  sehingga  terlalu lama untuk mendeteksi kerusakan mesin (AC4) Diperlukannya regenerasi operator Tidak  dapat  mencapai target produksi Jumlah  teknisi  mesin  paku terbatas  untuk  melakukan preventive maintenance (AC5) Diperlukannya preventive maintenance  pada  mesin paku  diimbangi  dengan penambahan personil teknisi mesin paku Dilakukan  pengerjaan ulang (sortir) sehingga menambah WIP, kuantitas transportasi, dan membutuhkan skill baru Mesin  memproduksi  di  luar kapasitas  karena  pemenuhan target produksi (AC6) Terjadi penurunan value produk, penambahan WIP, dan biaya produksi Kurangnya regenerasi operator  sehingga  terlalu lama untuk mendeteksi kerusakan mesin (AC4) Diperlukannya regenerasi operator Tidak  dapat  mencapai target produksi Jumlah  teknisi  mesin  paku terbatas  untuk  melakukan preventive maintenance (AC5)
Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Dilakukan  pengerjaan ulang (sortir) sehingga menambah WIP, kuantitas transportasi, dan membutuhkan skill baru Mesin  memproduksi  di  luar kapasitas  karena  pemenuhan target produksi (AC6) Scrap masih menempel  pada paku Adanya rework berupa pemolesan ulang  maupun  sortir yang  akan  menambah waktu produksi, barang WIP, dan biaya operasional Kurangnya  penegasan  SOP tentang  durasi  pemolesan (AD1) Diperlukan pelatihan berkala untuk peningkatan skill operator dan penegasan SOP Penerimaan  wire  rod  dengan tensile strength tidak standar karena tidak adanya incoming inspection (AD2) Penambahan  tugas  QC terkait  pengecekan  awal wire rod dari supplier Penambahan  grajen  yang terlalu sedikit karena kurangnya  penegasan  SOP (AD3) Diperlukan pelatihan berkala untuk peningkatan skill operator dan penegasan SOP Tabel 8. Jenis Waste Waiting Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Menunggu  untuk melakukan pengecekan kualitas produk WIP Menghasilkan  kawat paku yang cacat Jadwal pengecekan oleh QC yang sedikit karena kurangnya  personil  QC (BA1) Melakukan penambahkan banyaknya pengecekan pada QC Terjadi aktivitas menunggu bahan baku pada departemen selanjutnya Jadwal pengecekan oleh QC tidak rutin karena personil QC  jumlahnya  terbatas (BA2) Penambahan personil QC
Tabel 9. Jenis Waste Waiting (Lanjutan) Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Menunggu  untuk melakukan pengecekan kualitas produk WIP Menghasilkan  kawat paku yang cacat Jadwal pengecekan oleh QC yang sedikit karena kurangnya  personil  QC (BA1) Melakukan penambahkan banyaknya pengecekan pada QC Terjadi aktivitas menunggu bahan baku pada departemen selanjutnya Jadwal pengecekan oleh QC tidak rutin karena personil QC  jumlahnya  terbatas (BA2) Penambahan personil QC Menunggu  untuk memberi label produksi Terjadi aktivitas menunggu bahan baku pada departemen selanjutnya Mencegah operator bertindak  curang  dalam menimbang boom (BB1) Penimbangan secara berkala dengan maksud mengurangi waktu tunggu Menunggu perbaikan mesin Produksi  mengalami pemberhentian  pada waktu tertentu sehingga tidak mencapai target produksi Kurangnya preventive maintenance  sehingga  jika terjadi kerusakan membutuhkan  waktu  yang lama untuk perbaikan (BC1) Diperlukannya  preventive maintenance  pada  mesin paku  diimbangi  dengan penambahan personil teknisi mesin paku Mesin  merupakan  mesin yang lama (BC2)
Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Menunggu tersedianya spare parts yang disesuaikan  dengan  tipe mesin yang beragam (BC3) Perlu  pertimbangan  yang matang  ketika  membeli mesin baru Kurangnya  teknisi  untuk menangani perbaikan mesin (BC4) Penambahan personil teknisi  atau  pembuatan jadwal bagi teknisi Menunggu pengiriman  barang (proses  shrinking dan straping) Produksi  mengalami pemberhentian  pada waktu tertentu sehingga tidak mencapai target produksi Komunikasi  yang  kurang efektif  untuk operator Material Handling Equipment  (MHE)  forklift (BD1) Dibutuhkan alat komunikasi antar operator MHE Mesin  berhenti  beroperasi karena  adanya  komponen yang rusak (BD2) Diperlukan preventive maintenance  pada  mesin tersebut Tabel 10. Jenis Waste Unnecessary Motion
Potential Failure Potential Effect Potential Cause Control Operator melakukan peminjaman peralatan Terjadi  pemborosan pergerakan  operator yang berdampak pada produksi Kondisi  area  produksi yang kurang baik (CA1) Penerapan  5R  (Ringkas,  Rapi, Resik,  Rawat,  dan  Rajin)  pada area produksi Operator kesulitan untuk mencari bahan yang diperlukan Tidak adanya penataan yang  baik  pada  area penyimpanan WIP (CA2) Tabel 11 . Hasil Perhitungan FMEA dan Fuzzy FMEA Kode Severity Occurrence Detection RPN  Ranking RPN FRPN Ranking FRPN AA1 3 3 3 27 7 356 3 AA2 3 4 2 24 8 258 5 AB1 4 4 2 32 4 318 4 AB2 4 3 2 24 8 318 4 AB3 4 4 2 32 4 318 4 AB4 4 4 2 32 4 318 4 AB5 4 4 2 32 4 318 4 AC1 5 4 2 40 3 364 2 AC2 5 3 2 30 5 364 2 AC3 5 5 2 50 1 364 2 AC4 5 4 2 40 3 364 2 AC5 5 4 2 40 3 364 2 AC6 5 4 2 40 3 364 2 AD1 5 4 2 40 3 364 2 AD2 5 4 2 40 3 364 2 AD3 5 3 2 30 5 364 2 BA1 3 2 2 12 10 258 5 BA2 3 2 2 12 10 258 5 BB1 3 2 2 12 10 258 5 BC1 5 3 2 30 5 364 2 BC2 7 3 2 42 2 595 1 BC3 7 2 2 28 6 595 1 BC4 3 2 2 12 10 258 5 BD1 2 2 2 8 11 155 7 BD2 2 3 3 18 9 203 6 CA1 3 2 2 12 10 258 5 CB1 3 2 2 12 10 258 5

## Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian, FMEA sebenarnya sudah bisa untuk memberi peringkat risiko dan mengevaluasi kegagalan, namun pada FMEA memiliki beberapa kelemahan sehingga dinilai kurang akurat dalam  mengevaluasi  kegagagalan. Fuzzy FMEA  merupakan  ekspansi  dari  pendekatan  FMEA  yang memberikan fleksibilitas terhadap ketidakpastian akibat samarnya suatu informasi yang diterima maupun unsur  alternatif  yang  subjektif  yang  digunakan  dalam  penilaian  terhadap  mode  kegagalan  yang  terjadi (Balaraju et al., 2019; Nuchpho et al., 2019) .  Kelemahan lain yang terdapat pada FMEA yaitu, ketiga kriteria FMEA  (S,  O,  dan  D)  dinilai  memiliki  asumsi  tingkat  kepentingan  yang  sama,  namun  dalam  praktiknya kriteria itu tidak sama (Mandal & Maiti, 2014) . AA2 dan AB2 memiliki nilai RPN yang sama, namun pada perhitungan fuzzy FMEA didapatkan nilai FRPN yang berbeda. Terdapat nilai yang sama dari perkalian S, O, dan D yang menghasilkan RPN, sementara tingkat kepentingan dapat mengartikan representasi risiko yang berbeda (Mandal  &  Maiti,  2014) .  Hasil  perhitungan  antara  FMEA  dengan  fuzzy  FMEA.  Kedua  cara perhitungan  menunjukkan  hasil  yang  relatif  sama,  terutama  dari ranking RPN.  Misalnya  pada  BD1, komunikasi yang kurang efektif untuk operator MHE menggunakan forklift, pada perhitungan FMEA berada pada ranking terakhir, yaitu ke-11. Pada perhitungan fuzzy FMEA, berada pada ranking ke-7, juga ranking terakhir. Hal serupa terjadi pada AC3 ( skill penanganan mesin dari operator yang rendah karena kurangnya pelatihan berkala dan penegasan pelaksanaan SOP) dan BC2 (mesin merupakan mesin yang lama). Ranking AC3  di  perhitungan  FMEA  berada  pada  urutan  ke-1,  sedangkan  pada fuzzy FMEA  pada  urutan  kedua. Demikian  halnya  dengan  BC2.  Pada  perhitungan  FMEA,  BC2  pada ranking pertama,  sedangan  dengan perhitungan fuzzy FMEA, pada urutan kedua. Perhitungan dengan fuzzy FMEA tidak bertentangan dengan perhitungan FMEA konvensional, meskipun ada sedikit perbedaan.
Potential cause yang mendesak untuk ditindaklanjuti adalah AC3 yaitu s kill penanganan mesin dari operator  yang  rendah  karena  pelatihan  berkala  belum  diselenggaraka  secara  kontinyu  dan  penegasan pelaksanaan SOP, dan BC2 yaitu mesin digunakan merupakan mesin yang lama. Penelitian ini menunjukkan bahwa penghitungan dengan fuzzy FMEA memperkuat hasil yang diberikan oleh metode FMEA, sehingga lebih rinci dalam menyatakan keandalan sistem. Hasil ini bermanfaat dalam merumuskan usulan-usulan perbaikan. Usulan perbaikan untuk menanggani potential cause AC3 adalah dengan mengadakan pelatihan dan  penegasan  pelaksanaan  SOP.  SOP  merupakan  pedoman  atau  acuan  berupa  dokumen  tertulis  bagi tenaga  kerja  untuk  melaksanakan  tugas  dan  pekerjaannya  dapat  terkontrol  secara  sistematis (Taufiq, 2019) .  Kegiatan  di  perusahaan  dapat  dilaksanakan  dengan  baik  sesuai  kemauan  perusahaan  apabila tersedia  SOP (Calache  et  al.,  2021;  Gabriele,  2018) .  Perusahaan  telah  memiliki  SOP  bagi  setiap departemennya, namun SOP belum dilaksanakan dengan baik. Selain itu, pelatihan untuk meningkatkan skill operator belum dilakukan pelatihan secara berkala. Pelatihan untuk operator hanya diberikan kepada operator baru dan mengganggap operator lama telah mengerti dan memahami instruksi kerja dengan baik. Pelatihan operator dilakukan secara serentak terakhir kali pada tahun 2003. Maka dari itu, rekomendasi perbaikan  untuk  menanggani  AC3  adalah  mengadakan  pelatihan  secara  praktik  maupun  teori  terkait struktur komponen mesin, penanganan produk cacat, dan pelatihan lainnya yang mendukung proses kerja.
Sedangkan  usulan  perbaikan  untuk  menanggani potential  cause BC2  adalah  perbaikan  sistem pemeliharaan mesin. Pemeliharan mesin produksi merupakan hal yang penting karena mesin merupakan penghasil  produk  yang  utama  dengan  adanya  dampingan  operator  mesin.  Jenis  pemeliharaan  mesin produksi  terbagi  menjadi  empat  pemeliharan  yaitu predictive  maintenance , preventive  maintenance , corrective maintenance , dan breakdown maintenance (Aribowo et al., 2014; Gargama & Chaturvedi, 2011) . Pemeliharaan  mesin  dengan  memprediksikan  kondisi  suatu  mesin  untuk  melihat  kemungkinan  mesin menuju kondisi rusak yaitu predictive maintenance . Predictive maintenanc e dilakukan untuk mengetahui gejala kerusakan dini pada mesin produksi. Preventive maintenance merupakan sistem pemeliharaan mesin yang  dilakukan  secara  berkala  dan  terus  menerus  dengan  tujuan  untuk  memeriksa  kondisi  mesin  dan mengganti komponen mesin (Aribowo et al., 2014; Tarigan et al., 2013) . Tindakan preventive maintenance dilakukan sebelum terjadinya kerusakan mesin sebagai bentuk pencegahan adanya kerusakan mesin yang tak terduga (Xia et al., 2022) . Corrective maintenance merpakan pemeliharan yang dilakukan pada waktu tertentu dan adanya rencana perbaikan mesin untuk mengembalikan mesin pada kondisi semula (Aribowo et al., 2014; Özgür- Ünlüakın et al., 2021) . Tindakan corrective maintenance adalah sebagai bentuk perbaikan dan penyempurnaan mesin produksi ketika mesin terjadi kelainan saat menjalankan fungsinya. Sedangkan, breakdown maintenance merupakan sistem pemeliharaan mesin yang dilakukan setelah adanya kerusakan yang  mendadak  dan  durasi  perbaikan  mesin  tidak  tentu (Aribowo  et  al.,  2014) .  Pemeliharaan  tipe  ini umumnya terjadi karena sifatnya darurat dan membutuhkan waktu yang cukup lama.
Pemeliharaan  mesin  produksi  paku  di  perusahaan  dilakukan  secara preventive  maintenance , corrective maintenance , dan breakdown maintenance . Preventive maintenanc e mesin paku oleh teknisi pada departemen nails dilakukan 2-3 bulan sekali. Dengan durasi preventive maintenance mesin paku yang cukup lama akan membuat perbaikan mesin ketika mengalami kerusakan membutuhkan waktu yang lama karena
kerusakan mesin yang didapati telah menjalar ke seluruh komponen mesin. Corrective maintenance dan breakdown maintenance dilakukan setelah ada indikasi terjadinya kerusakan atau kegagalan pada mesin paku. Hal ini yang membuat adanya waste berupa defect karena berpotensi menghasilkan paku cacat dan waiting karena  mesin  perlu  dilakukan  perbaikan  dan  berhenti  beroperasi.  Untuk  mencegah  terjadinya kegagalan fungsi mesin dan kerusakan mesin secara tiba-tiba perlu memperketat preventive maintenance yang diterapkan. Agar mesin terjaga dan dapat beroperasi maka perlu ditentukan interval waktu perawatan peralatan yang dituangkan dalam bentuk jadwal perawatan dengan tujuan minimasi downtime (Taufik & Septyani,  2016) . Interval  waktu  perawatan  digunakan  untuk  menentukan  kapan  sebaiknya  perawatan dilakukan berdasarkan kegiatan yang sebelumnya telah ditentukan pada decision worksheet (Dhamayanti et al., 2016) . Selain durasi preventive maintenance , jumlah teknisi mesin paku juga mempengaruhi waktu tunggu perbaikan mesin. Jumlah teknisi mesin paku sebanyak 2 orang dan keduanya memiliki tanggung jawab untuk melakukan pemeliharan mesin paku secara keseluruhan. Hal ini akan menimbulkan antrian perbaikan mesin yang akan berdampak pada waktu  tunggu.  Ditambah lagi, kemampuan operator untuk memperbaiki  mesin  yang  rendah  karena  kurangnya  rasa  memiliki  dan  menjaga  mesin  paku,  sehingga rekomendasi  perbaikan  BC2  adalah  memperbaiki  jadwal preventive  maintenance ,  penambahan  teknisi mesin  paku,  dan  diimbangi  dengan autonomous  maintenance oleh  operator.  Bentuk autonomous maintenance adalah  menjaga  kebersihan  pada  area  mesin  produksi  dan  membuat visual  control seperti check  sheet untuk  memudahkan  pemeriksaan  kondisi  mesin.  A utonomous  maintenance dapat  dilakukan dengan pengecekan mesin oleh pemakai mesin ( user ) setiap harinya sebelum menjalankan mesin sehingga apabila mesin tidak normal dapat dideteksi sejak dini (Dhamayanti et al., 2016; Taufik & Septyani, 2016; Wardani & Zulkifli, 2017) .  Adanya preventive maintenance dan autonomous  maintenance secara berkala untuk meningkatkan efisiensi wasktu produksi di PT HBR (Roswandi et al., 2021) . Metode FMEA dan fuzzy FMEA yang digunakan dalam penelitian ini dapat dikombinasikan dengan metode  lainnya,  misalnya Fault  Tree  Analysis ,  agar  didapatkan  hasil  analisis  yang  lebih  komprehensif. Memperhatikan usulan perbaikan, maka sebagai kelanjutan penelitian ini diperlukan verifikasi dan validasi data untuk memastikan perlunya pelaksanaan usulan-usulan perbaikan, yang dapat dikemas dalam suatu desain  eksperimen  ( experiment  design ).  Dalam  desain  eksperimen  perlu  dilakukan  penyesuaian- penyesuaian untuk mengakomodasi perubahan-perubahan yang terjadi dalam penelitian ini, sebagai faktor dan level yang menjadi bagian utama ekperimen. Karena penelitian ini terbatas hanya menggunakan satu perusahaan sebagai subyek penelitian maka dapat dikembangkan multi-site atau multi-expert model untuk memperoleh  data yang  berbeda sehingga dapat  dibentuk gagasan atau  simpulan umum.  Evaluasi  risiko adalah metode logis untuk menentukan kuantitatif dan kualitatif nilai risiko, dan menyelidiki konsekuensi potensial dari kemungkinan kesalahan pada orang, bahan, produk, peralatan, dan lingkungan, salah satu metode yang paling penting dari metode ini adalah FMEA (Fattahi & Khalilzadeh, 2018) . Seperti yang telah dijelaskan walaupun FMEA memiliki beberapa kekurangan namun berbagai penelitian telah menyajikan perbaikan  dengan  menggunakan  metode  FMEA  berbasis  logika fuzzy ( fuzzy FEMA) (Akula  et  al.,  2022; Balaraju  et  al.,  2019;  Nuchpho  et  al.,  2019) .  Untuk  mengatasi  kekurangan  dalam  FMEA,  menggunakan metode fuzzy FMEA dan menunjukkan  itu bahwa fuzzy FMEA lebih  efektif untuk  mencirikan keandalan sistem, dibandingkan dengan metode FMEA

## 4. SIMPULAN
Metode  FMEA  dan fuzzy FMEA  diketahui  bahwa  terdapat  2 potential  cause yang  kritis  dan mendesak  untuk  ditindaklanjuti  adalah skill penanganan  mesin  dari  operator  yang  rendah  karena kurangnya  pelatihan  berkala  dan  penegasan  pelaksanaan  SOP,  dan  mesin  digunakan  merupakan  mesin yang lama. Skill penanganan mesin dari operator yang rendah mengakibatkan munculnya waste berupa defect yaitu cacat pada paku. Sedangkan potential cause berupa mesin yang digunakan merupakan mesin yang lama menunggu apat menimbulkan waste berupa waiting yaitu menunggu perbaikan mesin. Usulan perbaikan  untuk  menanggani potential  cause adalah  dengan  mengadakan  pelatihan  dan  penegasan pelaksanaan SOP dan perbaikan sistem pemeliharaan mesin.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Akula, S. K., Salehfar, H., & Behzadirafi, S. (2022). Comparision of Traditional and Fuzzy Failure Mode and
Effects Analysis for Smart Grid Electrical Distribution Systems . https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.04720a. Anosike,  A.,  Alafropatis,  K.,  Garza-Reyes,  J.  A.,  Kumar,  A.,  Luthra,  S.,  &  Rocha-Lona,  L.  (2021).  Lean manufacturing  and  internet  of  things – A  synergetic  or  antagonist  relationship? Computers  in Industry , 129 , 103464. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.193.
Aribowo, D., Wiryadinata, R., & Alexander, D. (2014). Care and Maintenance System Generator Transformer 20KV-150KV. Jurnal Electrician .
Armyanto, H. D., Djumhariyanto, D., & Mulyadi, S. (2020). Penerapan Lean Manufacturing dengan Metode VSM dan FMEA untuk Mereduksi Pemborosan Produksi Sarden. Jurnal Energi Dan Manukfaktur , 13 (1), 37 – 42. https://doi.org/10.24843/JEM.2020.v13.i01.p07.
Balaraju, J., Govinda Raj, M., & Murthy, C. S. (2019). Fuzzy-FMEA risk evaluation approach for LHD machine- A case study. Journal of Sustainable Mining , 18 (4), 257 – 268. https://doi.org/10.1016/j.jsm.2019.08.002.
Buer,  S.  V,  Semini,  M.,  Strandhagen,  J.  O.,  &  Sgarbossa,  F.  (2021).  The  complementary  effect  of  lean manufacturing and digitalisation on operational performance. International Journal of Production Research , 59 (7), 1976 – 1992. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1790684.
Calache, L. D. D. R., Zanon, L. G., Arantes, R. F. M., Osiro, L., & Carpinetti, L. C. R. (2021). Risk prioritization based  on  the  combination  of  FMEA  and  dual  hesitant  fuzzy  sets  method. Production , 31 ,  1 – 16. https://doi.org/10.1590/0103-6513.20200081. de Souza, R. V. B., & Carpinetti, L. C. R. (2014). A FMEA-based approach to prioritize waste reduction in lean implementation. International  Journal  of  Quality  &  Reliability  Management , 31 (4),  346 – 366. https://doi.org/10.1108/IJQRM-05-2012-0058.
Dhamayanti, D. S., Alhilman, J., & Athari, N. (2016). Usulan Preventive Maintenance Pada Mesin  Komori Ls440 Dengan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (Rcm Ii) Dan Risk Based Maintenance  (Rbm)  Di  Pt  Abc. Jurnal  Rekayasa  Sistem  &  Industri  (JRSI) , 3 (02),  31. https://doi.org/10.25124/jrsi.v3i02.29. Faritsy Al Zaqi, A., & Suseno. (2015). Peningkatan produktivitas perusahaan dengan menggunakan metode. Jurnal Teknik Industri , 10 (2), 103 – 116.
Fattahi, R., & Khalilzadeh, M. (2018). Risk evaluation using a novel hybrid method based on FMEA, extended MULTIMOORA, and AHP methods under fuzzy environment. Safety Science , 102 (July 2017), 290 – 300. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2017.10.018.
Filz, M. A., Langner, J. E. B., Herrmann, C., & Thiede, S. (2021). Data-driven failure mode and effect analysis (FMEA)  to  enhance  maintenance  planning. Computers  in  Industry , 129 ,  103451. https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103451.
Gabriele. (2018). Analisis Penerapan Standar Operasional Prosedur (SOP) Di Departemen Marketing dan HRD PT. Cahaya Indo Persada. Jurnal AGORA , 6 (1), 1 – 10.
Gargama, H., & Chaturvedi, S. K. (2011). Criticality assessment models for failure mode effects and criticality analysis  using  fuzzy  logic. IEEE  Transactions  on  Reliability , 60 (1),  102 – 110. https://doi.org/10.1109/TR.2010.2103672.
Hayati, M., & Reza Abroshan, M. (2017). Risk Assessment using Fuzzy FMEA (Case Study: Tehran Subway Tunneling  Operations). Indian  Journal  of  Science  and  Technology , 10 (9),  1 – 9. https://doi.org/10.17485/ijst/2017/v10i9/110157.
Hibatullah,  N. D., Guritno, A. D., & Nugrahini, A. D. (2021). The Analysis of  Lean Manufacturing in  Waste Reduction During Rosin Ester Production at PT XYZ . 8 (1), 501 – 507.
Irawan, A., & Putra, B. I. (2021). Identifikasi Waste Kritis Pada Proses Produksi Pallet Plastik Menggunakan Metode WAM (Waste Assessment Model) Di PT. XYZ. Jurnal SENOPATI: Sustainability, Ergonomics,
Optimization, and Application
of Industrial Engineering , 3 (1), 20 – 29. https://doi.org/10.31284/j.senopati.2021.v3i1.2098. Laali, R. S. (2021). Analisis kecelakaan kerja pada bengkel bubut dan las wijaya dengan metode job safety analysis (JSA) dengan pendekatan failure mode and effect analysis (FMEA). Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia , 6 (4), 1967 – 1976. https://doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i4.2473.
Liu,  P.,  &  Li,  Y.  (2021).  An  improved  failure  mode  and  effect  analysis  method  for  multi-criteria  group decision-making in  green logistics risk assessment. Reliability Engineering & System Safety , 215 , 107826. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.130169.
Mandal, S., & Maiti, J. (2014). Risk analysis using FMEA: Fuzzy similarity value and possibility theory based approach.
Expert Systems with Applications , 41 (7), 3527 – 3537. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.10.058.
Mayang,  V.,  Hartanti,  L.  P.  S.,  &  Mulyono,  J.  (2022).  Identifikasi  Waste  pada  Proses  Produksi  Paku Menggunakan  Metode  Waste  Assessment  Model. Buletin  Profesi  Insinyur , 5 (1),  1 – 8. https://doi.org/10.20527/bpi.v5i1.122.
Nuchpho, P., Nansaarng, S., & Pongpullponsak, A. (2019). Modified fuzzy FMEA application in the reduction of defective poultry products.
Engineering
Journal , 23 (1), 171 – 190. https://doi.org/10.4186/ej.2019.23.1.171.
Nugroho,  A.,  Ainuri,  M.,  &  Khuriyari,  N.  (2015).  Reduksi  Pemborosan  Untuk  Perbaikan  Value  Stream
Produksi “Mi Lethek” Menggunakan Pendekatan Lean Manufacturing (Waste Reduction to Improve Value  Stream  of  “Mi  Lethek”  Production  Using  Lean  Manufacturing  Appr oach). Jurnal  Agritech , 35 (02), 205. https://doi.org/10.22146/agritech.9408. Nurprihatin,  F.,  Yulita,  N.  E.,  &  Caesaron,  D.  (2017).  Usulan  Pengurangan  Pemborosan  Pada  Proses. Profesionalisme Akuntan Menuju Sustainable Business Practice , 809 – 818.
Özgür-Ünlü akın, D., Türkali, B., & Aksezer, S. Ç. (2021). Cost -effective fault diagnosis of a multi-component dynamic  system  under  corrective  maintenance. Applied  Soft  Computing , 102 ,  107092. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107092.
Palange, A., & Dhatrak, P. (2021). Lean manufacturing a vital tool to enhance productivity in manufacturing. Materials Today: Proceedings , 46 , 729 – 736. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.193.
Ristyowati, T., Muhsin, A., & Nurani, P. P. (2017). Minimasi Waste Pada Aktivitas Proses Produksi Dengan Konsep  Lean  Manufacturing  (Studi  Kasus  di  PT.  Sport  Glove  Indonesia). Opsi , 10 (1),  85. https://doi.org/10.31315/opsi.v10i1.2191.
Roswandi, I., Junaedi, D., Riadi, S., & Rokhim, M. (2021). Implementasi Prinsip Kerja 5S Untuk Meningkatkan Efisiensi  Waktu  Produksi  Studi  Kasus  Di  Section  Injection  Di  Pt  Hbr. Jurnal  PASTI , 15 (3),  320. https://doi.org/10.22441/pasti.2021.v15i3.008.
Sugandi, B., & Armentaria, J. (2021). Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Menggunakan Metode Logika Fuzzy. Journal of Applied Electrical Engineering , 5 (1), 5 – 8. https://doi.org/10.30871/jaee.v5i1.2991.
Tarigan,  P.,  Ginting,  E.,  &  Siregar,  I.  (2013).  Perawatan  Mesin  Secara  Preventive  Maintenance  Dengan Modularity Design Pada Pt. Rxz. Jurnal Teknik Industri USU , 3 (3), 35 – 39.
Taufik, T., & Septyani, S. (2016). Penentuan Interval Waktu Perawatan Komponen Kritis pada Mesin Turbin Di  PT  Pln  (Persero)  Sektor  Pembangkit  Ombilin. Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri , 14 (2),  238. https://doi.org/10.25077/josi.v14.n2.p238-258.2015.
Taufiq, A. R. (2019). Penerapan Standar Operasional Prosedur (Sop) Dan Akuntabilitas Kinerja Rumah Sakit. Jurnal Profita , 12 (1), 56. https://doi.org/10.22441/profita.2019.v12.01.005.
Touriki, F. E., Benkhati, I., Kamble, S. S., & Belhadi, A. (2021). An integrated smart, green, resilient, and lean manufacturing framework: A literature review and future research directions. Journal of Cleaner Production , 319 , 128691. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128691.
Wardani, F.  P.,  & Zulkifli, Z. (2017).  Pengaruh Good Corporate Governance  Terhadap Kinerja Keuangan.
Kajian Bisnis STIE Widya Wiwaha , 25 (2), 176 – 193. https://doi.org/10.32477/jkb.v25i2.237.
Xia, L., Zheng, P., Li, X., Gao, R. X., & Wang, L. (2022). Toward cognitive predictive maintenance: A survey of graph-based approaches. Journal of Manufacturing Systems ,
64 , 107 – 120. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.06.002.