## Pengendalian Kualitas Produk Mie Kuning melalui Pendekatan Statistical Quality Control (SQC) dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA): Studi Kasus di Industri Mie Kuning di Kota Padang
Ari Pranata Primisa Purba 1* , Tosty Maylangi Sitorus 2 , dan Kadex Widhy Wirakusuma 3
1) Program Studi Manajemen Logistik Industri Agro, Politeknik ATI Padang
2) Program Studi Teknik Industri Agro, Politeknik ATI Padang Jl. Bungo Pasang Tabing-Padang, 25171, Indonesia
3) Program Studi Teknik Perawatan Mesin, Politeknik Industri Logam Morowali Labota, Kabupaten Morowali, 94974, Indonesia Email: ari.purba@poltekatipdg.ac.id * , tosty-maylangi@kemenperin.go.id, dan kadex@pilm.ac.id

## Abstrak
Diidentifikasi  kecacatan  pada  produk  salah  satu  industri  mie  kuning  di  Kota  Padang, seperti  mie  hancur/patah,  tekstur  kurang  keras,  dan  warna  pucat.  Perusahaan  menetapkan toleransi  4%  untuk  produk  cacat,  namun  praktiknya  melebihi  toleransi  dengan  rata-rata 4,10%.  Diidentifikasi  akar  penyebab  permasalahan  kecacatan  yang  terjadi  pada  produk serta  diberikan  solusi  untuk  mengurangi  kecacatan  produk  dengan  menggunakan  metode Statictical Quality Control (SQC) diintegrasikan dengan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan metode 5W+1H ( What, Where, Why, Who, When, How ). Perhitungan metode SQC  menunjukkan  kecacatan  prioritas  yaitu,  mie  hancur/patah  (44,3%)  dan  tekstur  mie kurang  keras  (37,9%)  dengan  persentase  kumulatif  (82,2%)  memenuhi  aturan  80/20 pareto .  Prioritas  perbaikan  penyebab  kecacatan  berdasarkan  nilai  RPN  pada  FMEA  pada cacat  mie  hancur/patah  adalah  campuran  adonan  terlalu  pera/kering  (240),  operator  tidak teliti  dalam  pengirisan  lembaran  adonan  menjadi  untaian  mie  menggunakan slitter yang terletak pada roller press (168) dan roll slitter yang kurang tajam (140). Pada cacat tekstur mie  kurang  keras  prioritas  perbaikan  yang  perlu  dilakukan  adalah  kesalahan  mengatur temperatur mixer saat  membuat  adonan  mie  (192),  umur  tepung  terigu  yang  digunakan terlalu  muda  (144)  dan  suhu  mesin  oven  yang  tidak  stabil  (126).  Metode  5W+1H menghasilkan  usulan  langkah  perbaikan,  mencakup  apa  usulan  dan  alasan  perbaikan, pelaksana, waktu, tempat dan langkah-langkah perbaikan yang dilakukan.
Kata  kunci: Mie  Kuning; Statistical  Quality  Control (SQC); Seven  tools ; Failure  Mode and Effect Analysis (FMEA); 5W+1H

## Abstract
The  production  results  yellow  noodle  industry  at  Padang  city  had  a  variety  of manufacturing defects, such as broken noodles, less firm texture, and a pale tint. Firm sets a tolerance level of 4% for defective products; but, in fact, it routinely exceeds this limit by 4,10%.  To  reduce  the  product  defects,  it  is  essential  to  identify  root  causes  of  defect  by Statictical  Quality  Control  (SQC)  integrated  with  Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  and  5W+1H  (What,  Where,  Why,  Who,  When,  How).  Based  on  SQC calculations, the priority defects are broken noodles (44,3%) and less firm-textured noodles (37,9%),  with  total  proportion  (82,2%)  that  meet  the  80/20  Pareto  rule.  Based  on  RPN value of FMEA for broken noodle defects, the operator's improper sorting of dough sheet into noodle strands using slitter (168) and roll slitter's insufficient sharpness (140) are top three  priorities  for  fixing  the  defect's  cause.  When  it  comes  to  less  firm  texture  defects, most  urgent  repairs  are  related  to  temperature  errors  in  the  mixer  (192),  age  of  powder (144)  and  unstable  oven  temperature  (126).  5W+1H  technique  generates  suggestions  for
improvement  actions  that  include  a  summary  of  the  idea,  reason  behind  improvements, implementer, date, place and specific tasks that need to be finished for improvements.
Keywords: Noodles; Statistical  Quality  Control (SQC); Seven  tools ; Failure  Mode  and Effect Analysis (FMEA); 5W+1H

## PENDAHULUAN
Pengendalian  kualitas  produksi  adalah  suatu  proses  yang  menjadi  dasar  yang dilakukan  secara  berurutan  untuk  mengatur  semua  bagian-bagian,  termasuk  manusia, material,  alat, dan mesin, agar prosesnya berjalan sebagaimana mestinya  dan mengurangi kerusakan  pada  output  produk  dengan  biaya  yang  rendah  dan  waktu  yang  singkat (Sulistyarini  &  Pebrianti,  2019).  Kualitas  produk  ditentukan  oleh  standar  perusahaan tertentu,  dan  perusahaan  harus  menerapkan  pengendalian  kualitas  produk  yang  efektif untuk mengurangi kerusakan produk (Shiyamy et al., 2021).
Salah satu industri mie kuning di Kota Padang, Sumatera Barat memiliki berbagai jenis cacat pada hasil produknya, seperti mie yang hancur/patah, tekstur yang kurang keras, dan warna yang pucat. Hasil observasi awal, ditemukan beberapa waktu produksi di mana persentase jumlah produk cacat melebihi batas toleransi yang ditetapkan perusahaan yaitu 4%,  di  mana  rata-rata  persentase  cacat  yang  terjadi  pada  praktiknya  mencapai  4,10%. Jumlah  kecacatan  produk  yang  melebihi  batas  toleransi  perusahaan  merupakan  masalah kualitas  yang  perlu  ditangani.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mencari  akar  penyebab permasalahan  kecacatan  produk  mie  kuning  dan  memberikan  solusi  dari  penyebab permasalahan kualitas tersebut untuk mengurangi persentase kecacatan yang terjadi.
Metode yang digunakan untuk mengatasi permasalahan kualitas pada produksi mie kuning  adalah  metode Statictical  Quality  Control (SQC)  yang  berfungsi  untuk mengendalikan,  meminimalisir  dan  memperbaiki  permasalahan  variabilitas  kualitas produksi pada sebuah produk yang terdiri dari alat bantu pengendalian kualitas yaitu seven tools (Fauzi  &  Khawarita,  2017).  Analisis  dilanjutkan  dengan  metode Failure  Mode  and Effect Analysis (FMEA) yang merupakan suatu pendekatan sistematis berbentuk tabel yang dapat membantu proses menganalisis mode kegagalan yang mungkin dan konsekuensi dari kegagalan  tersebut  dengan  mencari  nilai Risk  Priority  Number (RPN)  (Muhazir  et  al., 2020)  dan  mendapatkan  usulan  dan  masukan  perbaikan    yang  rinci  pada  proses  produksi dengan menggunakan metode 5W ( What, Where, Why, Who, When ) + 1H ( How ).
Pada  proses  pengendalian  kualitas,  metode  statistik  dilakukan  untuk  pengambilan sampel  produk,  pengujian,  dan  evaluasi  dalam  data  yang  akan  digunakan  untuk mengendalikan  kualitas  dan  meningkatkan  proses  produksi  perusahaan.  Metode  SQC digunakan  untuk  memonitor,  menganalisis,  memperbaiki,  mengendalikan,  dan  mengelola menemukan  kesalahan  dalam  proses  produksi  yang  menyebabkan  kerusakan  atau  cacat produk,  sehingga  dapat  mengambil  tindakan  lanjutan  untuk  mengatasi  masalah  yang menyebabkan kecacatan  produk (Syarifah Nazia et al., 2023). Output yang diperoleh dari metode  SQC  adalah  pengumpulan  data  untuk  menunjukkan  urutan  masalah  kecacatan dengan jumlah tertinggi yang menjadi prioritas untuk dikendalikan dan menemukan faktor- faktor yang mempengaruhi karakteristik mutu produk (Fauzi & Khawarita, 2017).
SQC  digunakan  pada  berbagai  objek  pada  penelitian  terkait  proses  pengendalian kualitas  terdahulu,  seperti  produk  pakaian  (Chaerunnisa,  2023),  baja  lembaran  lapis  seng (Ishak  et  al.,  2020), Mabell  Nugget (Alfatiyah  et  al.,  2020), Crude  Palm  Kernel  Oil (CPKO)  (Yulia  Wilda  et  al.,  2023).  Metode  SQC  dalam  pengendalian  kualitas  dapat diintegrasikan dengan metode lainnnya seperti Fault Tree Analysis (FTA) yang digunakan untuk  melengkapi  identifikasi  dengan  mencari  penyebab  permasalahan  tersebut  agar
.
permasalahan  tersebut  tidak  terulang  kembali  (Purba  et  al.,  2022).  SQC  juga  dapat diintegrasikan dengan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) yang digunakan untuk menentukan  prioritas  usulan  perbaikan  (Pradhana  et  al.,  2023).  Penggunaan  SQC  juga dapat  di  integrasikan  dengan  FMEA  yang  digunakan  untuk  menentukan  penyebab  faktor cacat  dominan  dengan  penyebab  yang  dapat  diselesaikan  diberikan  skala  prioritas berdasarkan  nilai  RPN  untuk  diselesaikan  (Rucitra  &  Amelia,  2021).  Integrasi  SQC  dan FMEA  dalam  melakukan  pengendalian  kualitas  telah  digunakan  pada  berbagai  objek seperti  bata  beton  ringan  (Rohkma,  n.d.),  penyamakan  kulit  (Saputra  &  Andung  Jati Nugroho, 2023), Jimbe (Margareta & Nugroho, 2023), proses outbound logistic (Rusmana & Hidayat, 2017). Penentuan prioritas perbaikan dapat dilengkapi dengan metode 5W+1H untuk memberikan usulan perbaikan (Nurhayati & Bellanov, 2022).

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode Statistical  Quality  Control (SQC)  digunakan  untuk mengontrol,  meminimumkan,  dan  meningkatkan  kualitas  produksi.  Metode  pengendalian kualitas  ini  dilengkapi  dengan seven  tools dan  dikombinasikan  dengan  metode Failure Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA) dan  metode  5W+1H.  Variabel  terikat  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  tingkat  kecacatan  produk  mie  kuning,  sedangkan  variabel bebasnya  adalah  jumlah  produksi  mie  kuning  periode  Oktober-November  2023,  jumlah dan  jenis  kecacatan  produk  mie  kuning  periode  Oktober-November  2023,  serta  jenis kecacatan  produk.  Kemudian  data  tersebut  diolah  menggunakan seven  tools ,  berikut  ini adalah proses pengolahan data yang dilakukan:
1. Mengumpulkan data kecacatan dengan check sheet
2. Membuat  diagram  histogram,  untuk  mengevaluasi  kualitas  kumpulan  data  (hasil produksi).
3. Membuat scatter  diagram (diagram  pencar) , untuk  menunjukkan  korelasi  (hubungan dua arah) antara dua jenis variabel dan keeratan hubungan antara dua variabel tersebut melalui koefisien korelasi.
4. Membuat diagram pareto, untuk membedakan permasalahan utama dari sejumlah besar masalah atau akar masalah (atau bobot terbesar) dari beberapa penyebab permasalahan.
5. Membuat control  chart atribut  yaitu Control  Chart P,  untuk  mengidentifikasi bagaimana  sebuah  proses  tersebut  berjalan  apakah  dalam  keadaaan  yang  baik  (stabil) atau tidak.
6. Membuat Cause  and  Effect  Diagram, untuk  mengidentifikasi  akar-akar  penyebab  dari suatu  permasalahan  kecacatan  dan  melihat  hubungan  sebab  akibat  antar  penyebab  dan akibat kecacatan yang dihasilkan.
Pada  metode  FMEA  dilakukan  perhitungan  nilai Risk  Priority  Number (RPN) dengan  melakukan  FGD  bersama  karyawan  dan  pemilik  UMKM,  mengidentifikasi  jenis kegagalan  potensial,  menentukan  nilai severity (tingkat  keparahan), occurance (tingkat/frekuensi  kejadian) , dan detection (tingkat  kesulitan  deteksi  kejadian),  serta menghitung  nilai Risk  Priority  Number (RPN).  Rekomendasi  perbaikan  di  dapatkan dengan metode 5W + 1H. Metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Studi Literatur Studi Lapangan Tahapan Seven Tools:
1. Mengumpulkan Data Kecacatan dengan Check Sheet 2. Mengelopokan atau Stratifikasi data berdasarkan jenis cacat 3. Pembuatan Histogram 4. Pembuatan Scatter Diagram (Diagram Sebar) untuk mengetahui hubungan antar variabel penelitian 6. Pembuatan Pareto Diagram untuk melihat frekuensi cacat terbesar dan terkecil
6. Pembuatan Control Chart atribut yaitu Control Chart P untuk melihat persebaran kecacatan produk 7. Pembuatan Cause and Effect ( Fishbone ) Diagram untuk mencari akar penyebab kecacacatan
Tahapan FMEA: 1. Melakukan FGD Bersama Karyawan 2. Mengidentifikasi jenis kegagalan potensial 3. Menentukan nilai Severity, Occurance dan Detection 4. Menghitung nilai Risk Priority Number (RPN)
Rekomendasi Perbaikan dengan metode 5W+1H a. What : Apa rencana perbaikan yang akan diusulkan? b. Why : Mengapa perlu dilakukan perbaikan? c. Who : Siapa yang melakukan perbaikan? d. When : Kapan waktunya melakukan perbaikan? e. Where : Di mana lokasi perbaikannya? f. How : Bagaimana cara melakukan perbaikan?
Analisa dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada hasil produksi industri mie kuning di Kota Padang terdapat produk cacat yang terdiri dari mie yang hancur/patah, tekstur yang kurang keras, dan warna yang pucat adalah jenis cacat mie yang sering terjadi saat proses produksi. Produk cacat dapat dilihat pada gambar 1.
(a)
(b) (c)
Gambar 2. Jenis Kecacatan pada Produk Mie Kuning (a) Mie yang Hancur Patah (b) Tekstur Mie Kurang Keras (c) Warna Mie Kurang Kuning (Pucat)

## Metode Seven Tools
Tahapan  pengendalian  kecacatan  pada  industri  mie  kuning  di  Kota  Padang  terdiri  dari pengumpulan  dan  pengolahan  data  kecacatan.  Metode Seven  Tools digunakan  untuk menunjukkan masalah kecacatan yang paling penting untuk dikendalikan dengan langkah- langkah sebagai berikut:
1. Check Sheet
Pengumpulan  data  hasil produksi  yang  mengalami  kecacatan  di  industri menggunakan lembar Check Sheet yang menampilkan beberapa informasi seperti  nama produk yang mengalami  kerusakan,  nama  operator,  jenis  kecacatan  produk,  jumlah  produk  yang mengalami kerusakan, dan waktu pengamatan untuk pengumpulan data.
Tabel 1. Check Sheet Produk Cacat Mie Kuning

## CHECK SHEET KECACATAN PRODUKSI OKTOBER
Produk Mie Kuning Pukul 09.00 WIB Lokasi Pasir Nan Tigo,  Padang, Sumatra Barat Pekerja Bapak Ridho Hari/tgl 15 Oktober 2023 Pengawas Bapak  Fadli Petunjuk pengisian • Setiap kerusakan pada kolom frekuensi diberi tanda lidi (I) untuk • Tuliskan jumlah lidi pada kolom jumlah No Jenis kerusakan /kesalahan Frekuensi Jumlah 1 Mie Hancur/Patah IIIII IIIII IIIII 15 2 Tekstur Mie Kurang Keras IIIII IIIII III 13 3 Warna Mie Pucat IIIII I 6 Total Cacat/ Total Produksi (%) 34/850 (4 %)

## 2. Histogram
Histogram  dari  ketiga  jenis  cacat  diperoleh  dengan  mengolah  data  kecacatan  mie  kuning dengan menggunakan program SPSS 23 dapat dilihat pada gambar 3. Hasil yang diperoleh adalah  kondisi  di  mana  semua  jenis  cacat  yang  terjadi  pada  produksi  mie  kunig  tidak membentuk  kurva  normal.  Ini  menunjukkan  bahwa  frekuensi  kecacatan  tidak  terpusat  di sekitar rata-ratanya atau  titik tengah;  lebih tepatnya, frekuensi  kecacatan tidak terpusat  di sekitar rata-ratanya, atau dapat dikatakan lebih bervariasi.
Gambar 3. Histogram dari Setiap Jenis Cacat pada Produk Mie Kuning

## 3. Diagram Pareto
Analisis  diagram  pareto  dilakukan  menggunakan  data  kecacatan  produksi  mie  kuning pada  periode  Oktober-November  2023.    Dari  data  tersebut  diperoleh  frekuensi  dari  3 jenis  cacat  yang  terjadi  pada  produk  mie  kuning,  akan  menjadi  prioritas  perbaikan dengan  menerapkan  aturan  80-20.  Aturan  ini  didasarkan  pada  prinsip  Pareto  yang menyatakan bahwa sebagian kecil penyebab seringkali bertanggung jawab atas sebagian besar  dampak  atau  masalah  yang  terjadi.  Oleh  karena  itu,  perbaikan  harus  difokuskan pada faktor penyebab yang dominan atau memiliki dampak besar (Sudirjo et al, 2023). Pada gambar 4 dapat dilakukan beberapa analisis, yaitu:
a. Cacat  dengan  frekuensi  kejadian  terbanyak  adalah  cacat  mie  hancur/patah  dengan persentase 44,3%
b. Terdapat  2  jenis  cacat  yang  menghasilkan  total  cacat  dengan  persentase  mencapai 82,2% ( vital few ) yaitu mie hancur/patah dan tekstur mie kurang keras
c. Terdapat  1  jenis  cacat  yang  menghasilkan  total  cacat  dengan  persentase  mencapai 17,8 % ( trivial many ) yaitu cacat warna mie pucat.
Frekuensi jenis cacat yang memperoleh persentase kumulatif ≥ 80%, perusahaan harus berfokus  melakukan  perbaikan  pada  kategori  cacat vital  few ,  yaitu  cacat  mie hancur/patah  dan  cacat  tekstur  mie  kurang  keras.    Gambar  4  menunjukkan  diagram pareto kecacatan produk mie kuning.
Gambar 4. Diagram Pareto dari Jenis Cacat Mie Kuning
4. Scatter Diagram
Scatter  diagram menunjukkan  hubungan  kedekatan  antar  2  variabel.  Variabel  yang dicari  kedekatan  hubungannya  yaitu  antara  jenis  kecacatan  yang  terjadi  tiap  periode dengan  jumlah  produksi  tiap  periode. Scatter  diagram dari  setiap  jenis  cacat
443 379 178 44,3% 82,2% 100% 0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0% 120,0% 0 100 200 300 400 500 Mie Hancur Patah Tekstur Mie Kurang Keras
Warna Mie Pucat Frekuensi Persentase Kumulatif
ditampilkan  pada  Gambar  5.  Berdasarkan  perhitungan  nilai  koefisien  korelasi  (r), diperoleh  nilai r  untuk  cacat  mie  hancur/  patah  adalah  r=  0.7133.  Berdasarkan  nilai koefisien  korelasi  (r)  yang  dikemukan  oleh  (Sugiyono,  2014)  apabila  besaran  nilai  r yang diperoleh berada di antara 0.600-0.799 maka kedua variabel yaitu jenis kecacatan mie hancur/patah dengan jumlah produksi mie kuning mempunyai hubungan yang kuat. Nilai  koefisien  korelasi (r)  untuk  cacat  tekstur  mie  kurang  keras  diperoleh  r=0.6513 nilai  koefisien  korelasi  (r)  yang  dikemukan  oleh  (Sugiyono,  2014)  apabila  nilai koefisisen korelasi (r) berada di antara nilai 0.600-0.799, hubungan kedua variabel jenis kecacatan tekstur mie kurang keras dengan jumlah produksi mempunyai hubungan yang kuat.  Ini  berarti  bahwa  cacat  produk  akan  turut  meningkat  atau  menurun  jika produktivitas meningkat atau berkurang.
(a)
(b)
Gambar 5. Scatter Diagram (a) Cacat Mie Hancur/Patah vs Jumlah Produksi (b) Scatter Diagram Cacat Tekstur Mie Kurang Keras vs Jumlah Produksi

## 5. Control Chart
Peta kendali P digunakan untuk menentukan apakah cacat produk yang dihasilkan masih berada  pada  batas  yang  disyaratkan  yaitu  berada  di  antara  batas  kendali  bawah  (LCL) dan batas kendali atas (UCL) pada peta kendali ( control chart ). Hasil perhitungan nilai Proposi Kecacatan (P), Garis Tengah(CL), LCL, dan UCL disajikan pada Gambar 6.
(a) 0 10 20 30 0 500 1000 1500 Scatter Diagram Cacat Mie Hancur/Patah vs Jumlah Produksi 0 5 10 15 20 0 500 1000 1500 Scatter Diagram Cacat Tekstur Mie Kurang Keras vs Jumlah Produksi
0,0000 0,0050 0,0100 0,0150 0,0200 0,0250 0,0300 0,0350 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Peta Kendali P Cacat Mie Hancur/Pecah
Proporsi Kecacatan CL UCL
LCL
(b) Gambar 6. Peta P Analisis Kualitas Produk Mie Kuning (a) Cacat Mie Hancur/Patah (b) Cacat Tekstur Mie Kurang Keras
6. Cause and Effect Diagram
Cause  and  effect  diagram digunakan untuk  menganalisa  akar  penyebab  terjadinya kecacatan mie hancur/patah dan tekstur mie kurang keras. Kedua jenis cacat ini ditetapkan untuk  dilakukan  analisis  lanjutan  berdasarkan  perhitungan  hasil  stratifikasi  dan  diagram pareto  sehingga  perlu  dilakukan  analisis  terkait  akar  penyebab  permasalahan  dari  kedua jenis cacat dengan menggunakan cause and effect diagram . Gambar 7 dan 8 menunjukkan bahwa  faktor-faktor  seperti  material  (bahan  baku),  manusia,  mesin,  metode  kerja,  dan lingkungan mempengaruhi mie yang hancur atau patah dan tekstur mie yang kurang keras.
Mie Hancur Patah Mesin dan Peralatan Bahan Baku Manusia Metode Kerja Lingkungan Fokus pekerja terganggu dalam membuat takaran campuran adonan mie Lingkungan kerja yang
bising dan sempit
Operator tidak teliti dalam pengirisan lembaran adonan menjadi untaian- untaian mi dengan menggunakan slitter yang terletak didepan roller press. Kurangnya pengawasan dalam proses pengirisan mie dengan mesin slitter dan roller press Campuran adonan yang terlalu pera (kadar air di bawah 32 %) Belum terdapat dokumentasi Standar Operasional Prosedur dalam pembuatan adonan terutama pada saat penambahan air dan mixing adonan Kualitas bahan baku tidak sesuai dengan standar bahan baku perusahaan (tepung yang kurang berkualitas dan hampir mendekati mas expired) Kelalaian petugas dalam melakukan pengecekan dan penerimaan bahan baku Kesalahan dalam mengatur durasi pengeringan mie di dalam oven Tidak terdapat Standar Operasional Prosedur terkait temperatur dalam pengeringan mie di oven Roll slitter yang kurang tajam Belum ada jadwal perawatan dan SOP terkait penggunaan mesin roll slitter. Kurangnya pemahaman beberapa operator tentang penggunaan mesin dan permasalahan pada mesin Kurangnya pelatihan dan pengarahan dalam penggunaan dan penanganan mesin kepada operator Kondisi permukaan roller press kurang mulus Belum terdapat instruksi kerja terkait perawatan sebelum dan setelah penggunaan roller press
Gambar 7. Cause and Effect Diagram Mie Hancur/Patah
0,00000 0,00500 0,01000 0,01500 0,02000 0,02500 0,03000 0,03500 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Peta Kendali P Cacat Tekstur Mie Kurang Keras
Proporsi Kecacatan CL UCL
LCL
Tekstur Produk Mie Kurang Keras Mesin dan Peralatan Bahan Baku Manusia Metode Kerja Lingkungan Fokus pekerja terganggu dalam membuat takaran campuran adonan mie Lingkungan kerja yang bising dan sempit Operator tidak teliti dalam memperkirakan kadar air mie dalam proses pengovenan Kurangnya pengawasan dalam proses pengovenan mie Campuran adonan yang beberapa kali tidak sesuai Tidak terdapat Standar Operasional Prosedur dalam pembuatan adonan Kesalahan dalam mengatur temperatur mixer saat membuat adonan mie
Belum terdapat Standar Operasional Prosedur terkait pengaturan temperatur mixer pada saat membuat adonan mie Suhu Mesin Oven yang tidak stabil Tidak ada jadwal pemeriksaan dan perawatan mesin oven mie Operator Kerja terburu-buru Target Produksi Menumpuk Umur tepung terigu yang digunakan masih terlalu muda Belum terdapat penjadwalan dan SOPsortasi dalam pengaturan sirkulasi keluar masuk bahan baku
Gambar 8. Cause and Effect Diagram Tekstur Mie Kurang Keras

## Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
Tahapan selanjutnya adalah membuat tabel FMEA berdasarkan diagram sebab-akibat yang telah  dibuat  sebelumnya.  Untuk  menghitung  nilai Risk  Priority  Number (RPN)  dengan menggunakan rumus:
RPN = Severity (S) x Occurance (O) x Detection (D)………………………………….(1) Severity :  Seberapa  besar  kemungkinan  dampak  yang  timbul  sebagai  akibat  dari kesalahan atau kecacatan yang terjadi pada sebuah proses.
Occurance :  Nilai  frekuensi  kejadian,  yang  berarti  seberapa  sering  akibat  tersebut muncul karena faktor tertentu.
Detetection :    Nilai  yang  menunjukan  mudah  tidaknya  kegagalan  diidentifikasi, diketahui dan diamati.
Ketiga unsur severity, occurance dan detection terdiri dari nilai rating 1-10, semakin besar dampak  tingkat  keparahan  ( severity ),  semakin  sering  penyebab  kegagalan  terjadi ( occurance ) dan semakin sulit penyebab kegagalan diidentifkasi ( detection ) maka semakin tinggi  nilai  rating  yang  diberikan. Responden  dalam  analisis  FMEA  ini  adalah  pemilik UMKM  dan  pengawas  operator  produksi.  Nilai rating dari severity,  occurance dan detection diperoleh dengan mencari rata-rata dari nilai rating yang diberi responden. Tabel 2  menunjukkan  hasil  yang  diperoleh  dari  faktor-faktor  yang  menyebabkan  Mie hancur/patah dan Tekstur mie kurang keras.
Tabel 2 . Perhitungan RPN dan Ranking Produk Cacat Faktor Potential Failure Mode Potential Cause of Failure Potential Effects of Failure S  O D RPN Rank Cacat Mie Hancur/Patah Manusia Operator tidak teliti dalam pengirisan lembaran adonan menjadi untaian- untaian mie dengan menggunakan slitter yang  terletak didepan roller press. Kurangnya pengawasan  dalam proses pengirisan mie  dengan  mesin slitter dan roller press .
Serbuk  adonan  mie muncul  dan  jalur mie  menjadi  tidak teratur  atau  untaian mie  yang  lepas.
Untaian yang terlepas  akan  jatuh menyebabkan  mie hancur. 7 6 4 168 2
Faktor Potential Failure Mode Potential Cause of Failure Potential Effects of Failure S  O D RPN Rank Kurangnya pemahaman beberapa  operator tentang penggunaan  mesin dan  permasalahan pada mesin Kurangnya pelatihan dan pengarahan  dalam penggunaan dan penanganan  mesin kepada operator Kinerja operator tidak optimal karena menjadi ragu  dan  bingung dengan  proses  dan hasil  pekerjaan  dan mesin yang ditanganinya 5 6 3 90 5 Mesin Roll  slitter yang kurang tajam Tidak  ada  jadwal dan  SOP  terkait pemeriksaan dan perawatan mesin roll slitter Ada  untaian  mie yang lepas dan jatuh  atau  patah menyebabkan  mie hancur. 7 4 5 140 3 Permukaan dari roller  press harus mulus dan bersih Belum terdapat instruksi kerja terkait perawatan sebelum dan setelah  penggunaan roller press Timbulnya serbuk adonan yang jatuh dari lembar adonan yang tertinggal di roller press 6 4 3 72 7 Bahan Baku Kualitas bahan baku tidak memenuhi standar perusahaan. (tepung yang kurang  berkualitas dan mendekati masa expired ) Kelalaian  pegawai dalam melakukan pengecekan dan penerimaan  bahan baku Bahan  baku  kurang layak dan tidak dalam kondisi terbaik untuk diolah  dan  potensi kecacatan  produksi semakin besar 7 4 3 84 6 Metode Kerja Kesalahan dalam mengatur durasi pengeringan  mie  di dalam oven Tidak terdapat SOP terkait temperatur dalam pengeringan mie di oven Mie menjadi terlalu kering dan mudah patah 7 4 4 112 4 Campuran adonan yang terlalu pera (kadar air di bawah 32 %) Tidak terdapat SOP dalam pembuatan adonan terutama pada saat penambahan air dan mixing adonan Pembentukan jaringan gluten tidak sempurna proses pengepresan menyebabkan mie rapuh 8 6 5 240 1 Lingkungan  Lingkungan kerja yang  bising  dan sempit Fokus terganggu dalam membuat takaran  campuran adonan mie Pekerja menjadi tidak teliti dan sulit berkoordinasi sesama pekerja 6 4 2 48 8

## Cacat Tekstur Mie Kurang Keras
Manusia Operator Kerja terburu-buru Target produksi menumpuk Operator menjadi kurang teliti 5 4 4 80 6 Operator tidak teliti memperkirakan kadar air mie dalam proses pengovenan Kurangnya pengawasan  dalam proses  pengovenan mie Mie menjadi kurang kering dan bertekstur lembek 6 4 4 96 5 Mesin Suhu  Mesin  Oven yang tidak stabil Belum terdapat jadwal terencana untuk memeriksa dan  merawat  oven mie secara teratur. Kurang maksimalnya suhu pengeringan adonan mie yang berpotensi menyebabkan mie terlalu lembek 7 6 3 126 3 Bahan Umur tepung terigu  Belum terdapat  Rendahnya daya 8 6 3 144 2
Faktor Potential Failure Mode Potential Cause of Failure Potential Effects of Failure S  O D RPN Rank Baku yang digunakan masih terlalu muda SOP pengaturan sirkulasi keluar masuk bahan baku serap air menyebabkan partikel terigu tidak mengembang dengan baik. Metode Kerja Kesalahan dalam mengatur temperatur mixer saat membuat adonan mie Belum terdapat Standar Operasional Prosedur terkait pengaturan temperatur mixer pada  saat  membuat adonan mie Menghasilkan daya serap air yang rendah, yang menyebabkan partikel terigu tidak mengembang dengan baik dan menyebabkan kondisi adonan menjadi lembek. 8 6 4 192 1 Campuran  adonan yang  beberapa  kali tidak sesuai Tidak terdapat SOP dalam pembuatan adonan Adonan tidak sesuai standar dan terlalu lembek dan rawan hancur. 7 4 4 112 4 Lingkungan Fokus pekerja terganggu dalam membuat takaran campuran adonan. Lingkungan kerja yang bising dan sempit Pekerja menjadi tidak teliti dan sulit berkoordinasi sesama pekerja 6 4 2 48 7
Berdasarkan metode FMEA diperoleh prioritas potensi kegagalan dengan tiga nilai RPN terbesar pada masing-masing jenis kecacatan yang menjadi prioritas untuk dilakukan perbaikan.  Prioritas  perbaikan  dilakukan  pada  potensi  kegagalan  cacat  mie  hancur/patah adalah pada kondisi campuran adonan dengan tekstur yang terlalu kering/pera (kadar air di bawah  32  %)  (dengan  nilai  RPN  240),  operator  tidak  teliti  dalam  pengirisan  lembaran adonan  menjadi  untaian  mie  dengan  menggunakan slitter yang  terletak  didepan roller press (168)  dan roll  slitter yang  kurang  tajam  (140).  Sementara  untuk  cacat  tekstur  mie yang kurang keras prioritas perbaikan yang perlu dilakukan adalah pada kondisi kesalahan dalam  mengatur  temperatur mixer saat  membuat  adonan  mie  (192),  umur  tepung  terigu yang digunakan masih terlalu muda (144) dan suhu mesin oven yang tidak stabil (126).
Setelah  melakukan  analisis  potensi  kegagalan  mie  hancur  patah  dan  mie  kurang keras  dengan  metode  FMEA,  dilakukan  FGD  dengan  pengawas  operator  produksi  dan pemilik  UMKM  kemudian  dilakukan  analisis  terhadap  beberapa  saran  perbaikan  untuk mengurangi  cacat  mie  hancur/patah  dan  tekstur  mie  kurang  keras.  Dengan  menggunakan analisis  5W+1H,  ini  dapat  mengurangi  dan  mencegah  kembalinya  cacat.  Dengan menggunakan  pertanyaan  pada  metode  analisis  5W+1H,  beberapa  saran  perbaikan  untuk cacat mie hancur/patah dan mie kurang keras dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Usulan Solusi Perbaikan pada Produk Mie Kuning
Faktor Prioritas Perbaikan What Why Who Where When How Cacat Mie Hancur/Patah Manusia Kurangnya pengawasan dalam proses pengirisan mie  dengan mesin slitter dan roller
1. Menetapkan operator senior sebagai pengawas dan mentor bagi operator muda 2. Memberikan 1. Agar Meningkatk an fokus kerja operator 2. Kualitas produk  yang 1. Pihak, manajeme n 2. supervisor dan operator produksi Area Produksi Jam operasional produksi 1. Pelatihan terkait pentingnya konsentrasi dan skill yang  seusai pada saat
.
Faktor Prioritas Perbaikan What Why Who Where When How press . arahan kepada operator 3. Melakukan pelatihan kepada supervisor / operator produksi terkait Standar Operasional Prosedur (SOP) dan Instruksi kerja (IK) yang dilakukan dihasilkan sesuai standar  yang ditetapkan bekerja  tiap 6 bulan. 2. Budayakan Briefing sebelum proses produksi dan pergantian shift operator. 3. Pemberian bonus kepada karyawan berprestasi 4. Membuat standar hasil  kerja sebagai bahan acuan Metode Kerja Belum terdapat dokumen SOP  dalam pembuatan adonan terutama saat penambahan air dan mixing adonan. Membuat dokumentasi SOP terkait pencampuran bahan dalam pembuatan adonan. Untuk membantu proses pembentukan jaringan gluten pada proses pengepresan Pihak manajemen dan supervisor produksi Area produksi Jam operasional produksi 1. Membuat SOP  terkait pembuatan adonan secara  jelas dan efektif. 2. Pembuatan instruksi kerja (IK) pembuatan adonan  mie, kemudian disosialisasi kan  kepada pekerja (dalam bentuk visual display ). Mesin Belum tersedianya jadwal perawatan dan SOP terkait penggunaan mesin roll slitter. 1. Briefing sebelum  proses produksi dan pergantian shift operator 2. Membuat jadwal periodic maintence tiap bulan untuk perawatan part mesin 3. Membuat  SOP terkait  sebelum dan setelah pengoperasian mesin 1. Membuat pisau roll slitter tetap tajam  saat membelah lembar adonan 2. Membuat mesin roller press  sliter tetap beroperasi normal Supervisor dan operator produksi Area produksi Jam operasional produksi 1. Membuat SOP terkait penggunaa n mesin
roll slitter
2. Budayakan
Briefing sebelum proses produksi dan pergantian shift operator 3. Membuat jadwal
.
Faktor Prioritas Perbaikan What Why Who Where When How 4. membuat  SOP perawatan mesin. periodic maintence minimal tiap bulan. 4. Pelatihan rutin terkait mesin  yang digunakan. Cacat Produk Tekstur Mie Kurang Keras Mesin Tidak terdapat jadwal  rutin pemeriksaan dan perawatan mesin  oven mie 1. Membuat jadwal periodic maintence per bulan untuk perawatan mesin dan part mesin 2. Membuat IK pengoperasian sebelum dan sesudah  mesin digunakan Agar mesin oven mie bekerja  pada kondisi normal  dalam proses pengeringan mie Pihak manajemen Area produksi Jam operasional produksi 1. Membuat jadwal periodic maintence per bulan. 2. Pelatihan rutin tentang teknologi mesin yang digunakan. Bahan Baku Belum terdapat penjadwalan dan SOP sortasi untuk pengaturan sirkulasi keluar masuk bahan baku 1. Sebelum digunakan untuk pemeramam, terigu harus disimpan di gudang selama minimal  satu minggu. 2. Membuat penjadwalan perpetual First in  First  Out (FIFO) dan SOP penandaan sortasi  dalam pengaturan sirkulasi keluar  masuk bahan baku tepung terigu. Peningkatan kapasitas serap air untuk partikel terigu  untuk mengembang secara optimal Staf gudang bahan baku Gudang bahan baku Jam operasional produksi 1. Menyimpan terigu minimal 1 minggu di gudang sebelum digunakan 2. Menerapkan metode FIFO  pada penyimapan terigu 3. Memberikan pelatihan rutin  kepada karyawan terkait pengelolaan bahan  baku dan pendukung yang digunakan Metode Kerja Belum terdapat SOP terkait pengaturan temperatur mixer pada saat membuat adonan mie. Membuat dokumentasi SOP yang sistematis dan detail terkait pengaturan temperatur mixer Memastikan kadar  air  dan tesktur adonan sesuai Pihak manajemen Area produksi Jam operasional produksi 1. Membuat SOP  terkait pengaturan temperature mixer pada saat membuat adonan mie 2. Pelatihan rutin  terkait mesin  yang digunakan.

## PENUTUP
Jumlah  produksi  di  salah  satu  industri  mie  kuning  di  Kota  Padang  pada  periode Oktober-November 2023 adalah 24.395 gulung, dengan rata-rata produksi 813 gulung per hari.  Jumlah  produk  cacat  melebihi  batas  toleransi  yang  ditetapkan  perusahaan  yaitu  4%, dimana  rata-rata  persentase  cacat  yang  terjadi  pada  praktiknya  mencapai  4,10  %. Berdasarkan  data  identifikasi  kecacatan  produk  yang  diperoleh  dari  hasil  FGD  dengan pemilik dan operator di industri terdapat 3 jenis cacat yang sering terjadi pada produk yang diproduksi  oleh  industri  yaitu  cacat  mie  yang  hancur/patah  (44,3%),  tekstur  yang  kurang keras (37,9%), dan warna yang pucat (17,8%).
Perhitungan  persentase  cacat  melalui  salah  satu tools metode  SQC  yaitu  pada aturan  diagram pareto 80/20 , diperoleh  persentase  kumulatif  cacat  mie  hancur/patah  dan tekstur mie yang kurang keras sebesar 82,2% yang menjadikan  kedua jenis permasalahan kecacatan ini menjadi kecacatan prioritas perbaikan yang kemudian harus ditemukan akar penyebab  masalahnya  dengan  menggunakan  diagram  sebab-akibat (cause  and  effect diagram )    yang  memberikan  hasil  bahwa  penyebab  utama  terjadinya  cacat  mie hancur/patah  dan  tekstur  mie  yang  kurang  keras  diidentifikasi  dari  faktor-faktor  seperti material, manusia/operator, mesin, lingkungan dan metode kerja.
Pada metode FMEA dianalisa dan ditentukan prioritas perbaikan dari faktor-faktor penyebab  kecacatan  berdasarkan  skor  RPN  tertinggi  yang  artinya  faktor-faktor  penyebab kecacatan  tersebut  memiliki  dampak  kerusakan,  frekuensi  muncul  dan  tingkat  kesulitan untuk  diidentifikasi  tertinggi  dan  potensial  memberikan  kerugian  paling  besar  bagi UMKM.  Prioritas  perbaikan  yang  dilakukan  pada  cacat  mie  hancur/patah  berdasarkan FMEA  adalah  campuran  adonan  dengan  tekstur  yang  terlalu  kering/pera  (kadar  air  di bawah  32  %)  (dengan  nilai  RPN  240),  operator  tidak  teliti  dalam  pengirisan  lembaran adonan  menjadi  untaian  mie  dengan  menggunakan slitter yang  terletak  didepan roller press (168)  dan roll  slitter yang  kurang  tajam  (140).  Sementara  untuk  cacat  tekstur  mie yang  kurang  keras  prioritas  perbaikan  yang  perlu  dilakukan  adalah  kesalahan  dalam mengatur  temperatur mixer saat  membuat  adonan  mie  (192),  umur  tepung  terigu  yang digunakan masih terlalu muda (144) dan suhu mesin oven yang tidak stabil (126).
Dengan  metode  5W+1H  dapat  diberikan  usulan  langkah-langkah  perbaikan terhadap  penyebab  utama  timbulnya  kecacatan  pada  produk  mie  kuning  berdasarkan  apa usulan perbaikan yang dilakukan, alasan mengapa penting dilakukan perbaikan, pelaksana dan  penanggung  jawab  dalam  perbaikan  tersebut,  waktu  dan  tempat  dilakukan  perbaikan dan langkah-langkah perbaikan yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfatiyah,  R.,  Bastuti,  S.,  &  Kurnia,  D.  (2020).  Implementation  of  Statistical  Quality Control  to  Reduce  Defects  in  Mabell  Nugget  Products  (Case  Study  at  PT.  Petra Sejahtera  Abadi). IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 852 (1), 012107. https://doi.org/10.1088/1757-899X/852/1/012107
Chaerunnisa,  R.  (2023).  SQC  (Statistical  Quality  Control)  Method  Analysis  of  Quality Control  in  the  Clothes  Production  Process:  (Empirical  Study  of  PT  Busana  Indah Global).  In  P.  Hartanto  (Ed.), Proceedings  of  the  International  Conference  on Economics,  Management,  and  Accounting  (ICEMAC  2022) (Vol.  252,  pp.  179– 187).  Atlantis  Press  International  BV.  https://doi.org/10.2991/978-94-6463-226- 2_16
Fauzi, S., & Khawarita, S. (2017). Perbaikan Kualitas Menggunakan Metode Seven Tools dan  Fault  Tree  Analysis  (  FTA  )  di  PT  .  XYZ. Prosiding  SNTI  Dan  SATELIT ,
2017 (September 2014), hlm.110–117.
Ishak, A., Siregar, K., Ginting, R., & Manik, A. (2020). Analysis Roofing Quality Control Using  Statistical  Quality  Control  (SQC)  (Case  Study:  XYZ  Company). IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 1003 (1),  012085. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1003/1/012085
Margareta,  M.,  &  Nugroho,  A.  J.  (2023). Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Jimbe Menggunakan  Metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)  dan  Failure  Mode  And Effects Analysis (FMEA) Studi Kasus CV. Akbar Metatama . Muhazir, A., Sinaga, Z., & Yusanto, A. A. (2020). Analisis Penurunan Defect Pada Proses Manufaktur  Komponen  Kendaraan  Bermotor  Dengan  Metode  Failure  Mode  And Effect Analysis (Fmea). Jurnal  Kajian  Teknik  Mesin , 5 (2),  66–77. https://doi.org/10.52447/jktm.v5i2.2955
Nurhayati,  L.,  &  Bellanov,  A.  (2022).  Peningkatan  Kualitas  Produksi  Kayu  Dowel  Sapu Dengan Pendekatan Metode Seven Tools Dan 5w + 1h. JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization , 5 (1), 39. https://doi.org/10.51804/jiso.v5i1.39-46 Pradhana, R. N., Yunitasari, E. W., & Ma’arif, S. (2023). Pengendalian Kualitas Terhadap Aksesoris  Kulit  Menggunakan  Pendekatan  Statistical  Quality  Control  (SQC)  Dan Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (F-AHP). Tekinfo:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri Dan Informasi , 11 (2), 101–112. https://doi.org/10.31001/tekinfo.v11i2.1722
Purba, A. P. P., Lubis, R. F., & Sitorus, T. M. (2022). Pengendalian dan Perbaikan Kualitas Produk Furniture dengan Penerapan Metode SQC (Statistical Quality Control) Dan FTA  (Fault  Tree  Analysis). Jurnal  Sains  dan  Teknologi:  Jurnal  Keilmuan  dan Aplikasi Teknologi Industri , 22 (2), 366. https://doi.org/10.36275/stsp.v22i2.545 Rohkma,  A.  N.  (n.d.). Analisa  Tingkat  Kecacatan  Bata  Beton  Ringan  Dengan  Metode Seven Tools dan FMEA di CV. XYZ - Mojokerto .
Rucitra,  M.  A.  L.,  &  Amelia,  J.  (2021).  Integration  of  Statistical  Quality  Control  (SQC) and Failure Mode Effect Analysis (FMEA) Method of Tea Product Packaging. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 709 (1),  012055. https://doi.org/10.1088/1755-1315/709/1/012055
Rusmana,  F.  W.  K.,  &  Hidayat,  S.  (2017). Analisis  Hambatan  dan  Rekomendasi  Solusi Pada Proses Outbound Logistic PT XYZ dengan Seven Tools dan FMEA . Saputra,  A.  D.  S.  &  Andung  Jati  Nugroho.  (2023).  ANALISIS  KUALITAS  PRODUK PENYAMAKAN  KULIT  DENGAN  METODE  SQC  dan  FMEA. Jurnal  Ilmiah Teknik Mesin, Elektro Dan Komputer , 3 (2), 150–164.
https://doi.org/10.51903/juritek.v3i2.1665
Shiyamy, A. F., Rohmat, S., & Sopian, A. (2021). Analisis Pengendalian Kualitas Produk Dengan  Statistical  Process  Control. Komitmen:  Jurnal  Ilmiah  Manajemen , 2 (2), 32–44. https://doi.org/10.15575/jim.v2i2.14377
Sudirjo, Frans, ed. (2023). Analisis Kualitas Produk , Padang: Get Press Indonesia, 2023. Sugiyono. (2014). Metode Penelitian kuantitatif, kualitatif dan R & D . Alfabeta.
Syarifah Nazia, Safrizal, & Muhammad Fuad. (2023). Peranan Statistical Quality Control (SQC) dalam Pengendalian Kualitas: Studi Literatur. Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra , 4 (3), 125–138. https://doi.org/10.33059/jmas.v4i3.8079
Yulia Wilda, Meiliati, H., Rafsanjani, M. A., & Rahadi, F. (2023). Analisis Pengendalian Mutu  Crude  Palm  Kernel  Oil  (CPKO)  Dengan  Menggunakan  Metode  Statical Statistical  Quality  Control  (SQC). Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen  Industri Terapan , 2 (2), 119–127. https://doi.org/10.55826/tmit.v2i2.71