JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021, Halaman 94 - 103 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS SIX SIGMA DENGAN DECISION ON BELIEF CHART PADA PRODUK HOT STRIP MILL
Alifia Hanifah Mumtaz 1 , Mustafid 2 , Sudarno 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro email : alifiahanifah01@gmail.com

## ABSTRACT
The Decision On Belief (DOB) control chart is a univariate control chart that was initially introduced as a solution to the problem of less than optimal control limits from the shewhart attribute diagram, especially the control chart C. The new scheme based on the DOB control chart is that the calculation step 𝐵(𝑂 𝑘 ) , can change the data which initially is not normally distributed into a normal distribution, then can diagnose quality control process errors. 𝐵(𝑂 𝑘 ) . defines belief or an assumption in the new observation vector 𝑂 𝑘−1 and 𝑥 𝑘 . The aim of this research is to apply the DOB control chart to data that is not normally distributed, so that it becomes a normal distribution. The result of the DOB control chart shows that the value of 𝐵(𝑂 𝑘 ) . is between the BKA and BKB values, which indicates a statistically controlled process. In this study, using one specification limit, namely the upper specification limit (USL)  given by the company, which is 15 percent of the average production. The capability index used is 𝐶̂ 𝑝𝑢 for 3 sigma using the transformation result 𝐵(𝑂 𝑘 ) . Based on the sample data, the result shows that the 𝐶̂ 𝑝𝑢 value is 0.40633 and the sigma level is 2.719, so it can be concluded that the Hot Strip Mill production process is still not capable and has not reached the level of three sigma.
Keywords: Six  Sigma, Decision On Belief, capability index, Ĉ pu , DPMO, level sigma .

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  28  tahun  2008  tentang kebijakan  industri  nasional,  sektor  industri  baja  dimasukkan  kedalam  kelompok  industri prioritas bagi basis industri manufaktur.  Pada catatan World Steel Association Crude Steel Production  Summary 2019,  mengungkapkan  produksi  baja  mentah  pada  2018  masih didominasi  oleh  China  dengan  produksi  928  juta  ton  per  tahun  yang  mana  lebih  unggul sebanyak  100  kali  lipat  dari  produksi  baja  di  Indonesia  yang  hanya  6  juta  ton  per  tahun. Industri  baja  harus  mendapatkan  perlakuan  khusus  guna  melindungi  industri  agar  tetap eksis dan berkembang,  salah satunya dengan meningkatkan  kualitas.
Hot  Strip  Mill merupakan  pabrik  yang  beroperasi  untuk  mengolah  bahan  slab  yang berasal  dari Slab  Steel  Plant (SSP)  menjadi  lembaran  baja  selanjutnya  dengan  spesifikasi yang  berbeda.  Salah  satu  produk  dari  HSM  adalah Hot  Rolled  Coil (HRC),  HRC merupakan  baja  lembaran  panas  yang  berupa  coil  dan  pelat  yang  dihasilkan  dari  proses pengerolan  panas  yang  banyak  dipakai  di  industri  manufaktur.  Berdasarkan  Peraturan Presiden  yang  menjadikan  industri  baja  sebagai  industri  prioritas,  kualitas  baja  harus dijaga,  dan  diperlukan  pengendalian  kualitas,  dengan  menggunakan  metode Six  Sigma yang paling  sering  digunakan  dalam pengendalian  kualitas.
Six  Sigma merupakan  metode  sistematis  yang  menggunakan  pengumpulan  data  dan analisis  statistik  untuk  menentukan  sumber-sumber  variasi  dan  cara-cara  untuk menghilangannya  (Harry,  2000).  Diagram  kontrol  digunakan  untuk  mengetahui  apakah proses  dalam  keadaan  terkendaliatau  tidak  terkendali,  dan  diagram  kontrol  yang  digunakan adalah  diagram  kontrol Decision  On  Belief (DOB).  Diagram  kontrol  DOB  merupakan diagram  kontrol  univariate  yang  awal  dikemukakannya  untuk  dijadikan  solusi  atas  kurang optimalnya  perhitungan  C- chart dan  kurang  efektifnya  C- chart dalam  mengidentifikasi kesalahan.  Nezhad  dan  Niaki  (2010)  melakukan  penelitian    dengan  menguji  diagram kontrol  DOB  dengan  beberapa  diagram  kontrol  lainnya  seperti  EWMA,  GEWMA ( Generalized  Exponentially  Weighted  Moving Average), GLR (Generalized  Likelihood
Ratio )  dan  CUSUM  ( Cumulative  Sum ).  Dengan  melakukan  simulasi  perhitungan, didapatkan  bahwa  hasil  diagram  kontrol  “ proposed ”  atau  DOB  lebih  sensitif  untuk mengidentifikasi  suatu  kesalahan  sehingga  lebih  unggul  daripada  diagram  kontrol  lainnya yang diujikan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengendalian  kualitas  pada  produk  HSM  dengan metode Six  Sigma dengan  diagram  kontrol  DOB.  Diagram  kontrol  DOB  dijadikan  salah satu tools dalam  rangkaian Six  Sigma ,  sehingga  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya yang hanya membanding  diagram kontrol  DOB dengan diagram  kontrol  lainnya.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Hot Strip Mill
Hot  Strip  Mill merupakan  pabrik  yang  beroperasi  untuk  mengolah  bahan  slab  yang berasal  dari Slab  Steel  Plant (SSP)  menjadi  lembaran  baja  selanjutnya  dengan  spesifikasi yang berbeda. Salah satu hasil produski dari HSM adalah Hot Rolled Coil . Hot Rolled Coil merupakan  baja  lembaran  panas  yang  berupa coil dan  pelat  yang  dihasilkan  dari  proses pengerolan  panas  yang  banyak  dipakai  di  industri  manufaktur.  Setiap  proses  produksi  pasti terdapat  persyaratan  atau  standar  khusus  yang  harus  diperhatikan  agar  lebih  mudah  untuk menentukan  suatu  kualitas  pada  produk.  Sehingga,  selama  proses  produksi  berlangsung semua  aspek  harus  mampu  untuk  beroperasi  sesuai  standar  yang  sudah  ditetapkan  oleh perusahaan, dan untuk  itu  dibutuhkan  pengendalian  kualitas.
Pengendalian  kualitas  secara  umum  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang digunakan  untuk  mencapai  tingkatan  kualitas  yang  diinginkan  dari  sebuah  produk  atau  jasa (Mitra,  1998).  Pengendalian  kualitas  juga  salah  satu  kegiatan  manajemen  untuk  mengukur karakteristik  kualitas  dari  produk,  yang  kemudian  dibandingkan  hasil  pengukuran  itu dengan  sepsifikasi  sesuai  pelanggan,  serta  mengambil  peningkatan  tindakan  yang  tepat, apabila  ditemukan  perbedaan diantara kinerja  aktual dan standar (Gasperz, 2001).

## 2.2 Uji Distribusi Normalitas
Uji  normalitas  berguna  untuk  menentukan  apakah  data  sampel  yang  telah dikumpulkan  berdistribusi  normal.  Salah  satu  uji  statistik  normalitas  yang  dapat  digunakan yaitu  uji  Kolmogorov-Smirnov.
Hipotesis: H 0 : data sampel berdistribusi  normal H 1 : data sampel tidak berdistribusi  normal Statistik  uji:
𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = max|𝐹 𝑛 (𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)| (1)
Kriteria pengujian:
Pada  nilai  α  sebesar  5%,  Ho  akan  diterima  apabila  nilai  D hitung <  D α,  n, yang menandakan data  sampel  berdistribusi  normal.  Menguji  normalitas  Kolmogorov  Smirnov  dapat menggunakan software    R Studio ,  yaitu  apabila  nilai  p value >    α,  maka  H 0 diterima  yang berarti data berdistribusi  normal.
2.3 Six Sigma
Six  Sigma merupakan  metode  sistematis  yang  menggunakan  pengumpulan  data  dan analisis  statistik  untuk  menentukan  sumber-sumber  variasi  dan  cara-cara  untuk menghilangannya  (Harry,  2000).  Tujuan  dari Six  Sigma adalah  untuk  memperoleh  tingkat kinerja  proses  produksi  yang  hanya  mencapai  3,4  cacat  per  satu  juta  kesempatan,  kondisi ini  digunakan  untuk  menjelaskan  tingkatan  proses  perhitungan  level  sigma.  Nilai  sigma menunjukkan  seberapa  sering  cacat  yang  dihasilkan  oleh  proses  produksi.  Semakin  tinggi level  sigma,  semakin  sedikit  cacat  yang  dihasilkan  oleh  proses  produksi  (Mustafid,  2017). Upaya  peningkatan  menuju  target Six  Sigma pada  penelitian  ini  menggunakan  tahapan Six Sigma DMAIC.

## 2.3.1. Define
Define  merupakan  langkah  proses  operasional  pertama  dalam  program  peningkatan kualitas  six  sigma.  Ada  beberapa  langkah  yang  dilakukan  pada  tahap  ini,  diantaranya adalah  mendefinisikan  proses-proses  kunci,  yaitu  dnegan  pembuatan  peta  proses  SIPOC ( Suppliers,  Inputs,  Output,  Customers ),  dari  pembuatan  peta  proses  SIPOC  akan  lebih mudah  untuk  langkah  selanjutnya,  yang  mana  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan critical  to  quality (CTQ),  untuk  mendapatkan  informasi  ini,  dilakukan  wawancara langsung  dengan bagian quality control dan pengamatan langsung ke lapangan.

## 2.3.2 Measure
Pada  langkah  ini  berfokus  pada  pemahaman  kinerja  proses  yang  dipilih  untuk diperbaiki  pada  saat  ini,  serta  pengumpulan  semua  data  yang  dibutuhkan  untuk  kebutuhan analisis.
- Diagram kontrol Decision On Belief
Diagram kontrol  DOB digunakan  untuk  mengontrol  kualitas  data univariat.
Diasumsikan  hanya  ada  satu  observasi  tunggal  yang  dikumpulkan  pada  karakteristik kualitas  yang  diminati  di  setiap  iterasi  proses  pengumpulan  data.  Dimisalkan
) , , , ( 2 1 kp k k k x x x O   merupakan  vektor  observasi  pada  karakteristik  kualitas  iterasi  ke- k
dengan    p j kj k x x 1 .  Setelah  mengambil  observasi  baru, 𝑥 𝑘 ,  asumsikan 𝐵(𝑥 𝑘 , 𝑂 𝑘−1 ) mendefinisikan belief pada observasi vector 𝑂 𝑘−1 dan 𝑥 𝑘 .
Diasumsikan  bahwa  karakteristik  kualitas  mengikuti  distribusi  normal  dengan 𝜇 0 sebagai  rata-rata  dan 𝜎 2 sebagai  variansi.  Dimisalkan 𝐵(𝑂 𝑘−1 ) = 𝐵(𝑥 𝑘−1 , 𝑂 𝑘−2 ) menjadi belief atau  anggapan  yang  sebelumnya  dan  dalam  keadaan in  control, sehingga  untuk memperbarui   posterior  belief 𝐵( 𝑥 𝑘 , 𝑂 𝑘−1 ) , didefinisikan  sebagai berikut
𝐵( 𝑥 𝑘 , 𝑂 𝑘−1 ) = 𝐵(𝑂 𝑘 ) = 𝐵(𝑂 𝑘−1 )𝑒 𝑥𝑘− 𝜇0 𝜎0
𝐵(𝑂 𝑘−1 )𝑒 𝑥𝑘− 𝜇0 𝜎0 +(1−𝐵(𝑂 𝑘−1 )) (2)
Selanjutnya,  Niaki  dan Nezhad  (2010)  mendefinisikan  statistik 𝑍 𝑘 yaitu,
𝑍 𝑘 = 𝐵(𝑥 𝑘 ,𝑂 𝑘−1 ) 1−𝐵(𝑥 𝑘 ,𝑂 𝑘−1 ) = 𝐵(𝑂 𝑘 ) 1−𝐵(𝑂 𝑘 ) (3)
Nilai  pada  tahap  awal 𝐵(𝑂 𝑜 ) =  0.5 Dengan  menggunakan  persamaan  (3)  sehingga untuk 𝑘 = 0 akan diperoleh  untuk  nilai  awal 𝑍 0 yaitu sebesar 1.
Batas kontrol  pada diagram  kontrol  DOB adalah:
𝐵𝐾𝐴 𝐵(𝑥 𝑘 ,𝑂 𝑘−1 ) = 𝑒 𝑐√𝑘 𝑒 𝑐√𝑘 +1 (4)
𝐵𝐾𝐵 𝐵(𝑥 𝑘 ,𝑂 𝑘−1 ) = 𝑒 −𝑐√𝑘 𝑒 −𝑐√𝑘 +1 (5) - Kapabilitas  proses
Pada  penelitian  tugas  akhir  ini  menggunakan  data  sampel,  digunakan 𝐶̂ 𝑝𝑢 untuk mengestimasi 𝐶 𝑝𝑢 ,    dengan  mengubah  nilai  μ  dengan  estimasi  tak  bias 𝜇̂ dan  σ  dengan estimasi  tak  bias 𝜎̂ ,  sehingga  didapat  formula  untuk  estimasi  indeks  kapabilitas  untuk  satu sisi  sebagai batas spesifikasi  atas, yaitu
𝐶̂ 𝑝𝑢 = 𝑈𝑆𝐿−𝜇 ̂ 3𝜎 ̂ (6)
Keterangan:
𝑈𝑆𝐿: Batas spesifikasi  atas data 𝐵(𝑂 𝑘 ) 𝜇̂ : Estimasi  rata-rata data 𝐵(𝑂 𝑘 ) 𝜎̂ : Estimasi  standar deviasi 𝐵(𝑂 𝑘 )
Suatu  proses  yang  hanya  menggunaka  satu  sisi  kapabel  apabila  nilai 𝐶̂ 𝑝𝑢 lebih  besar  dari atau sama dengan 0,5.
- Proses sigma
Langkah  pertama  sebelum  melakukan  perhitungan  level  sigma  yaitu  perhitungan DPMO  dengan  menggunakan  batas  spesifikasi  atas  seperti  pada  Persamaan  7. Menggunakan  nilai  DPMO  dapat  menghitung  level  sigma  dapat  dihitung  dengan menggunakan  Persamaan 8 sebagai berikut:
𝐷𝑃𝑀𝑂 =  (1 − 𝜙 ( 𝑈𝑆𝐿−𝑥̅ 𝑆 )) × 100000 (7)
Level sigma dapat ditentukan  dengan formula  sebagai berikut,
𝑘 = 𝑁𝑂𝑅𝑀𝑆𝐼𝑁𝑉 (1 − 𝐷𝑃𝑀𝑂 1000000 ) + 1,5 (8)

## 2.2.3 Analyze
Langkah  ketiga  adalah  menganalisis,  tahap  ini  berfokus  pada  pertanyaan  mengapa cacat  atau  kesalahan  dengan  mengidentifikasi  sumber-sumber  masalah  kualitas  dengan diagram  pareto dan diagram sebab akibat.
- Diagram Pareto
Diagram  pareto  adalah  grafik  balok  dan  grafik  baris  yang  menggambarkan perbandingan  masing-masing  jenis  data  terhadap  keseluruhan.  Dengan  menggunakan diagram  ini  dapat  diketahui  permasalahan  yang  dominan  sehingga  dapat  ditentukan prioritas  penyelesaian  masalah.
- Diagram Sebab Akibat
Diagram  sebab  akibat  disebut  juga fishbone  diagram adalah  alat  visual  yang digunakan  untuk  mengatur  secara  logika  kemungkinan  penyebab  untuk  masalah  tertentu dengan  menampilkannya  secara  grafis  dengan  merinci  penyebab  masalah.  Alat  ini memiliki  lima  faktor  utama  yaitu  manusia,  mesin,  lingkungan,  metode  kerja,  dan  bahan baku.
2.2.4. Improve Pada  langkah Improve dilakukan  setelah  akar  penyebab  dari  permasalahan teridentifikasi.  Pada  tahap  ini  dilakukan  metode  borda  count,  lalu  memberikan rekomendasi  perbaikan.
- Borda Count  Method
Metode  borda  merupakan  metode  voting  yang  dapat  menyelesaikan  pengambilan keputusan  kelompok,  dimana  dalam  penerapannya  masing-masing  decision  maker memberikan  peringkat  berdasarkan  alternatif  pilihan  yang  ada,  proses  pemilihan  dalam metode borda,  masing-masing  voter diberikan  alternatif  pilihan.
2.2.5. Control
Tahap  ini  merupakan  tahap  operasional terakhir  dalam  upaya  peningkatan  kualitas berdasarkan Six  Sigma (Susetyo,  Winarni,  &  Hartanto,  2011),  pada  tahap  ini  hasil peningkatan  kualitas  didokumentasikan  dan  disebarluaskan,  praktik-praktik  terbaik  yang sukses  dalam  peningkatan  proses  distandarisasi  dan  disebarluaskan,  prosedur  dijadikan sebagai  pedoman  standar,  serta  tanggung  jawab  ditransfer  dari  tim  kepada  penanggung jawab proses.
3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Objek dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  produksi  dan  jumlah defect harian  pada  Bulan  Maret  2020,  selanjutnya  untuk  tindak  lanjutnya  digunakan  data  status defect. Variabel penelitian  yang digunakan  adalah jumlah  data cacat produksi  HSM.

## 3.2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  DOB  Chart  dengan Six  Sigma DMAI.  Seperti  yang  telah  diuraikan  pada  bab  2 bahwa penerapan  DOB Chart , membantu proses  menjadi lebih terkendali, dan metode Six Sigma DMAI merupakan terobosan dalam manajemen  mutu  sutu  proyek.  Penelitian  ini  mengacu  kepada  berbagai  kondisi  dimana baik  atau  buruknya  kualitas  dari  sebuah  proyek  produksi.  Penerapan Six  Sigma dalam penelitian  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  atau  mengendalikan  kualitas  produksi menjadi  lebih  baik.
3.3. Tahapan  Penelitian
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan software RStudio,  dan Microsoft Excel 2016.  Langkah-langkah  analisis  yang  dilakukan    dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Melakukan  input data observasi
2. Melakukan  analisis  deskriptif  serta uji  normalitas  dengan data observasi
3. Melakukan  perhitungan 𝐵(𝑂 𝑘 ) , BKA dan BKB
4. Membuat diagram  kontrol  DOB
5. Menguji  normalitas  dari data perhitungan  DOB
6. Menghitung  nilai  proses kapabilitas  dan nilai  level  sigma
7. Melakukan  interpretasi  hasil  dari proses kapabilitas  dan level  sigma yang telah didapat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Define
Pada tahap  awal  define, terpilih proses produksi Hot Strip Mill sebagai proyek sigma. Baja  yang  dihasilkan  merupakan  salah  satu  baja  yang  banyak  dibutuhkan  dalam  industri manufaktur,  dalam  bentuk  mentah  ataupun  barang  jadi,  dan  memiliki  harga  jual  yang cukup  tinggi.  Yang  mana  selanjutnya dalam tahapan  define dibuat peta proses SIPOC yang mana menunjukkan  gambaran besar proses produksi,  yang dapat dilihat  pada Gambar 1.
Gambar  1. Peta Proses SIPOC
Berdasarkan  Gambar  1,  dapat  diketahui  bahwa  proses  produksi  akan  menghasilkan Hot  Rolled  Coil .  Untuk  menentukan defect ,  dilakukan  tahapan  penentuan    karakteristik kualitas  atau Crticical  To  Quality (CTQ)  terlebih  dahulu,  pada  tahapan  ini  dilakukan pengelompokkan  karakteristik  jenis  cacat  produk.  Produk Hot  Strip  Mill dikatakan berkualitas  baik  apabila  tidak  memiliki  cacat.  Setelah  melakukan  pengamatan  langsung dan  wawancara  dengan  bagian  produksi,  didapatkan  lima  karakteristik  kualitas  yaitu Scrap , Vorband Work Order , Vorband Work Out Order , Exsizing Press , Lager .
4.2. Measure
4.2.1.Uji Normalitas
a. Data Defect (Unit)
- Uji  Secara Visual
Uji  normalitas  secara  visual  diperlihatkan  pada  Gambar  2.  Berdasarkan  Gambar  2, dapat  disimpulkan  bahwa  plot  normal cenderung  acak dan tersebar. Sehingga secara visual, data tidak berdistribusi  normal.
- Uji  Secara Formal
Uji  secara formal menggunakan  Kolmogorov-Smirnov  untuk  keseluruhan  variat dengan hipotesis  berikut:
H 0 : data sampel berdistribusi  normal H 1 : data sampel tidak berdistribusi  normal Taraf Signifikansi: 𝛼 = 5%
Statistik  uji: 𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = max|𝐹 𝑛 (𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)| ; 𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0,19507 ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  = 0,005043
Pada  taraf  signifikansi  α  =  5%,  H 0 ditolak  karena  nilai 𝐷 = 0,19507 > 𝐷 5%,30 = 0,161 dan p-value bernilai 0,005043 <  α  sebesar  0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa  data  defect produksi Hot Strip Mill tidak berdistribusi  normal.
Gambar  2. Plot Normal
Gambar  3. Decision On Belief Chart

## 4.2.2. Decision On Belief Chart
Decision  On  Belief  Chart dilakukan  pada  tahap  ini  untuk  mengukur  suatu  proses produksi  HSM  apakah  terkendali  atau  tidak.  Langkah-langkah  untuk  membuat  DOB  Chart adalah  diawali  dengan  mencari  nilai 𝐵(𝑂 𝑘 ) .  Nilai 𝐵(𝑂 𝑘 ) saling  berkaitan,  sehingga  tidak bisa  dipisahkan,  Misalnya  untuk  mencari  nilai  statistik 𝐵(𝑂 1 ) dibutuhkan  nilai  statistik
𝐵(𝑂 0 ) ,  begitupun  mencari 𝐵(𝑂 2 ) juga  membutuhkan  nilai 𝐵(𝑂 1 ) ,  dan  seterusnya. Sehingga  didapat diagram  kontrol  seperti pada Gambar  3.
Berdasarkan  Gambar  3,  diketahui    semua  titik  plot  terdapat  didalam  BKA  dan BKB, sehingga  dikatakan  bahwa  produk Hot  Strip  Mill periode  Maret  2020  terkendali  secara statistik. Telah dijabarkan bahwa Decision On Belief Chart dapat merubah data awal yang tidak  normal  menjadi  data 𝐵(𝑂 𝑘 ) normal,  maka  dari  itu  dilakukan  uji  normalitas 𝐵(𝑂 𝑘 ) sebagai berikut:
- Uji  Secara Visual
Uji  normalitas  secara  visual  diperlihatkan  pada  Gambar  4.  Berdasarkan  Gambar  4, dapat  disimpulkan  bahwa  plot  normal  cenderung  membentuk  garis  lurus.  Sehingga  secara visual,  data berdistribusi  normal.
- Uji  Normalitas  Secara Formal
Uji  secara formal menggunakan  Kolmogorov-Smirnov,  dengan hipotesis  berikut: Hipotesis:
H 0 : data sampel  berdistribusi  normal H 1 : data sampel tidak berdistribusi  normal Taraf Signifikansi: 𝛼 = 5%
Statistik  uji: 𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = max|𝐹 𝑛 (𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)| ; 𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0,073311 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  = 0,9488
Pada  taraf  signifikansi  α  =  5%, H 0 diterima karena nilai 𝐷 = 0,073311 < 𝐷 5%,30 = 0,161 dan p-value bernilai 0,9488 >  α  sebesar  0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa  data 𝐵(𝑂 𝑘 ) berdistribusi  normal.
Gambar  4. Plot Normal (B(Oi))
4.2.3. Menghitung Proses Kapabilitas
Diketahui 𝑈𝑆𝐿  = 𝐵(𝑂 31 ) = 0,882236 dan  indeks  yang  digunakan  merupakan 𝐶̂ 𝑝𝑢 dapat dihitung  sebagai berikut:
𝐶̂ 𝑝𝑢 = 𝑈𝑆𝐿−𝜇 ̂ 3𝜎 ̂ = 0,8822361−0,6082
3×0,22484 =  0, 40633
Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual,  diperoleh  hasil 𝐶̂ 𝑝𝑢 sebesar 0, 40633 . Diketahui  nilai 𝐶̂ 𝑝𝑢 kurang  dari  0,5,  menandakan  kinerja  proses  belum  berjalan  sesuai standar.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kapabilitas  proses  produksi Hot  Strip  Mill belum capable . 4.2.4. Menghitung Level Sigma
Langkah  pertama  sebelum  melakukan  perhitungan  level  sigma  yaitu  dilakukan perhitungan  DPMO  dengan  spesifikasi  satu  sisi  menggunakan  Persamaan  (7),  sebagai berikut:
𝐷𝑃𝑀𝑂 =   (1 − 𝜙 ( 0,8822361−0,6082 0,22484 )) × 1.000.000 =  111.422,21
Didapat  nilai  DPMO  sebesar  111.422,21,  selanjutnya  menghitung  level  sigma  dengan Persamaan (8)
𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙  𝑆𝑖𝑔𝑚𝑎 = 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑠𝑖𝑛𝑣 (1 − 111422,21 1.000.000 ) + 1,5 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙  𝑆𝑖𝑔𝑚𝑎 = 2,7190
Berdasarkan  perhitungan  satu  sisi  yang  sudah  diijabarkan,  didapat  DPMO  sebesar 111.422,21 yang  menandakan  dari  satu  juta  kesempatan  terdapat 111.422,218 dengan kemungkinan  proses  produk  HSM  yang  belum  dapat  memenuhi  batas  spesifikasi  yang telah  ditentukan.  Menggunakan  data  observasi  didapat  sebesar  90,44%  produk  periode Maret  2020  yang  bebas  cacat  atau  sudah sesuai spesifikasi, kemudian berdasarkan DPMO satu  sisi,  nilai  level  sigma    didapat  adalah  sebesar  2,7190  yang  berarti  masih  belum mencapai 3 sigma.

## 4.3. Analyze

## 4.3.1 Diagram Pareto
Dalam  penelitian  ini  didapat  diagram  pareto  seperti  pada  Gambar  5, terlihat Vorband Work  Out  Order merupakan  suatu  permasalahan  yang  akan  diprioritaskan  untuk  dicari penyebab dan akar masalahnya sehingga  dapat diselesaikan.
Gambar  5. Diagram Pareto Defect Produk Hot Strip Mill

## 4.3.2 Diagram Sebab-Akibat  ( Fishbone )
Berdasarkan  diagram  sebab  akibat  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6  didapat  empat faktor  utama  yang  dapat  menyebabkan  defect Vorband  Work Out. Hasil  tersebut  didapat dengan  pengamatan  langsung  di  lapangan  dan  wawancara  dengan  bagian quality  control. Faktor-faktor  yang  didapat  selanjutnya  akan  dilakukan  voting  untuk  menentukan  faktor mana  yang  menjadi  penyebab  terkuat  defect Vorband  WorkOut, dengan  menggunakan metode borda count pada tahap Improve.
Gambar  6. Diagram Sebab Akibat Vorband  WorkOut Order
4.4.Improve

## 4.4.1 Metode Borda Count
Berdasarkan  faktor-faktor  yang  ada    pada  Gambar  6,  dapat  dirangkum  menjadi beberapa  poin ringkas penyebab terjadinya defect  Vorband Work Out of  Order . Poin-poin tersebut  selanjutnya  diperingkatkan  mulai  dari  yang  paling  sering hingga  yang  paling jarang.  Setelah  diberikan  skor  pada  masing-masing  poin  penyebab  terjadinya defect Vorband  Work  Out  of  Order ,  selanjutnya  dianalisa  dengan  menggunakan Borda  Count Methods .  Perangkingan  dilakukan oleh pekerja di Hot Strip Mill sebagai representasi divisi HSM.  Adapun  hasil  dari  perangkingan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  2,  dengan  R pada tabel  adalah  responden  dan  J  adalah  jumlah.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  2,  diketahui  bahwa total  skor  penyebab  terjadinya defect  Vorband  Work  Out  Order yang  terbesar  adalah equipment ada masalah, sehingga  penyebab tersebut harus diselesaikan  terlebih  dahulu.
Tabel 1. Peringkat Penyebab Defect Vorband WorkOut Order

## 4.4.2 Rekomendasi Perbaikan
Rekomendasi  perbaikan  dirumuskan  dalam  perspektif  yang  menyeluruh  mulai  dari tingkat  manajerial  hingga  operasional  dengan  memperhatikan  tindakan  perbaikan  yang sudah  ada  atau  sudah  dilakukan  saat  ini  oleh  divisi Hot  Strip  Mill agar  dapat lebih mudah diaplikasikan.  Didapat  dari  tabel  borda  count  pada tabel  2, ada tiga masalah terbesar dalam proses  produksi,  yaitu equipment bermaslah,  mesin  yang  sudah  tua,  dan  operator  kurang teliti  Adapun  rekomendasi  perbaikan  didapat  langsung  dari  pekerja  divisi Hot  Strip  Mill dengan  wawancara  dan  kuisioner  adalah  melakukan  maintenance  sesuai  jadwal  yang  ada pada technical standard for engineer dan SOP.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  diperoleh  pada  bab  sebelumnya,  dapat disimpulkan bahwa diagram kontrol Decision On Belief (DOB) merupakan salah satu tools untuk  mengontrol mean dan  mendiagnosa  suatu  kesalahan.  Diagram  kontrol  DOB diterapkan  pada  data  univariat  jumlah defect pada  proses  produksi Hot  Strip  Mill periode harian pada Maret 2020. Titik-titik plot terdapat berada diantara Batas Kendali Atas (BKA) dan  Batas  Kendali  Bawah  (BKB)  yang  mengartikan  bahwa  proses  terkendali  secara statistika.  Pada  penelitian  ini  hanya  terdapat  satu  batas  spesifikasi  yaitu  batas  spesifikasi atas sebesar 15 persen dari rata-rata produksi yaitu sebesar 53. Langkah selanjutnya adalah
No Pe nye bab R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 J 1 Mesin  sudah tua 5 6 5 6 6 3 5 4 5 6 5 5 6 67 2 Listrik padam 6 3 3 3 3 4 4 2 3 5 3 3 3 45 3 Equipment ada  masalah (Listrik/ Com puter ) 7 7 7 5 7 7 7 5 7 7 4 7 7 77 4 Operator kurang teliti 3 5 6 4 5 6 3 7 6 3 6 6 4 64 5 Lingkungan Bising 2 1 1 1 2 1 2 3 2 2 1 1 1 20 6 Lingkungan Panas 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 20 7 Slab  cacat 4 4 4 7 4 5 6 6 4 4 7 4 5 64
mentransformasi  USL  yang  telah  didapat  dengan  perhitungan 𝐵(𝑂 𝑘 ) dan  didapat  sebesar 0,8822361 .  Indeks  kapabilitas  yang  digunakan  adalah 𝐶̂ 𝑝𝑢 ,  karena  data  yang  digunakan merupakan  data  sampel.  Nilai 𝐶̂ 𝑝𝑢 didapat  sebesar 0, 40633 yang  menandakan  proses produksi  belum  kapabel,  selanjutnya  nilai  DPMO  didapat  sebesar 111.422,21 ,  yang mengartikan  terdapat  90,44%  produk  yang  sesuai  spesifikasi,  dan  nilai  level  sigma  didapat sebesar  2,719,  mengartikan  produksi Hot Strip Mill masih belum mencapai target yaitu tiga sigma. Terdapat lima kriteria kualitas, yaitu scrap , vorband work order , vorband workout order , exsizing press , dan lager . Dengan diagram pareto diketahui vorband workout order merupakan defect terbanyak  sehingga  dalam  perbaikan.  Menggunakan  diagram fishbone dan Borda  Count diketahui  faktor-faktor  utama  penyebab  masalah  mulai  dari  equipment bermasalah,  mesin  yang  sudah  tua,hingga  operator  yang  kurang  teliti.  Didapat rekomendasi perbaikan  yang  diperoleh  dengan  wawancara  terhadap  karyawan  yaitu  melakukan maintenance  sesuai jadwal  yang ada pada Technical Standard For Engineer dan SOP.

## DAFTAR PUSTAKA
Montgomery,  D.C.  2013. Introduction  to  Statistical  Quality  Control, Edisi  ke-7 . New York:  John Wiley  and  Hoboken.
Gaspersz,  V.  2001. Metode Analisis Untuk Peningkatan Kualitas . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama
Gaspersz, V. 2002. Pedoman Implementasi Program Six Sigma Terintegrasi Dengan ISO 9001:2000, MBNQA, dan HACCP . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Harry, M. 1987. The Nature of Six Sigma Quality . Schaumberg: Motorola University Press. Javadi,  S  dan  Niaki,  S.T.A.  2013. A  New  Uni-attribute  Control  Chart  to  Monitor  the Number of Nonconformities . Journal of Optimization in Industrial Engineering 12 , 79-83
Montgomery,  D.  C.  2013. Introduction  to  Statistical  Quality  Control  7 th Edition. John Wiley  and Hoboken
Mustafid.  2017. Statistika Dalam Proyek Six Sigma . Semarang: UNDIP Press. Nezhad,  M.S.F  dan  Niaki,  S.T.A.  2010. A  New  Monitoring  Design  for  Uni-variate Statistical Quality Control Charts . Information Science , 180 1051-1059
PT  Krakatau Steel (Persero)  Tbk  .  2012. Company  Profile. Cilegon: PT Krakatau Steel (Persero) Tbk.