p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Usulan Penerapan Metode Statistical Process Control pada Pengendalian Kualitas Produk Cacat Benang Combed 30s
Deni Mahendra 1* , Ade Momon S 2 , Dika Almahdi 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : mahendradeni347@gmail.com
Diterima: 1 Januari 2023 Disetujui: 31 Januari 2023

## Abstract
The current condition of industrial competition is not only competing with local companies, but also with foreign  companies.  Therefore,  companies  must  have  the  ability  to  maintain  customer  loyalty  and satisfaction,  one  of  which  is  by  maintaining  product  quality.  This  study  aims  to  analyze  the  rate  of occurrence  of  defects  in  combed  30s  yarns  and  to  propose  improvements  to  reduce  the  occurrence  of defects. Data analysis was carried out to achieve the goal, namely by using the Statistical Process Control method with data in the form of the amount of production, defective products, to the work processes that occur. The data was obtained from the results of documentation, interviews, and also observations of the research object. From the analysis carried out, the results are that there are still data that are out of control limits  and  the  dominant  defect  is  tangled  with  43.53%.  The  causes  of  these  defects  consist  of  human, machine, method, and material factors. The suggestions given in this study in an effort to suppress defective products  are  adjustments  to  product  quality  standards,  thread  sorting  procedures,  machine  cleaning schedules, SOP adjustments and increased employee knowledge regarding work procedures.
Keywords: combed 30s, defect, product, quality, SPC

## Abstrak
Kondisi  persaingan  industri  saat  ini  tidak  hanya  bersaing  dengan  perusahaan  lokal,  namun  juga  dengan perusahaan asing. Oleh karena itu, perusahaan harus memiliki kemampuan dalam menjaga kesetiaan dan kepuasan  konsumen  salah  satunya  dengan  menjaga  kualitas  produk.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk menganalisis tingkat terjadinya produk cacat pada benang combed 30s serta memberikan usulan perbaikan untuk menekan terjadinya cacat. Analisis data yang dilakukan untuk mencapai tujuan yaitu dengan metode Statistical Process Control dengan data berupa jumlah produksi, produk cacat, hingga proses kerja yang terjadi.  Data  tersebut  didapatkan  dari  hasil  dokumentasi,  wawancara,  dan  juga  observasi  pada  objek penelitian. Dari analisis yang dilakukan didapatkan hasil yaitu masih terdapat data yang keluar batas kendali dan cacat dominan yaitu kusut dengan 43,53%. Penyebab cacat tersebut terdiri dari faktor manusia, mesin, metode, dan material. Usulan yang diberikan dalam penelitian ini dalam upaya menekan produk cacat yaitu adanya  penyesuaian  standar  kualitas  produk,  adanya  prosedur  penyortiran  benang,  adanya  jadwal pembersihan  mesin,  serta  penyesuaian  SOP  dan  peningkatan  pengetahuan  karyawan  terkait  prosedur pekerjaan.
Kata Kunci: combed 30s, cacat, produk, kualitas, SPC

## 1. Pendahuluan
Persaingan antar perusahaan pada saat ini memiliki kualitas yang begitu sengit, penyebab hal tersebut salah satunya adalah karena adanya perubahan pada dunia industri sebagai akibat berkembangnya ilmu dan teknologi saat ini. Persaingan satu dengan lainnya antar perusahaan akan terus meningkat sejalan dengan teknologi yang semakin berkembang pesat. Dampak tersebut membuat kondisi persaingan tidak hanya pada lingkup  nasional  melainkan  juga  internasional  [1].  Dari  hal  tersebut,  semua  perusahaan  harus  memiliki kemampuan  untuk  menjaga  dan  terus  meningkatkan  kualitas  produk  yang  dimilikinya.  Untuk  menjaga kualitas  tersebut,  tentu  melakukan  pengendalian  kualitas  pada  produk  menjadi  sebuah  hal  yang  harus dilakukan karena memiliki peranan yang sangat penting  [2]. Hal ini karena produk yang rusak atau tidak sesuai  memiliki  pengaruh pada gambaran  perusahaan  dan  juga  kepuasan  konsumen  [3][4].  Produk yang memiliki  kondisi  kualitas  yang  baik  dapat  menjadi  indikator  utama  dalam  menilai  kinerja  sebuah perusahaan.  Dari  beberapa  hal  tersebut  peningkatan  kualitas  menjadi  penting  dan  pengendalian  kualitas menjadi hal yang harus dilakukan oleh perusahaan [5].
Peran  pengendalian  kualitas  begitu  penting dimana  memiliki  tujuan  untuk  mengendalikan  produk yang rusak atau tidak sesuai standar yang ditetapkan. Selain itu, pengendalian kualitas juga menjadi kontrol
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
dalam menjaga produk yang dihasilkan agar terus berada pada standar juga untuk mencegah produk yang rusak dapat lolos dan kemudian diterima konsumen [6]. Melalui pelaksanaan pengendalian kualitas yang baik dan tepat, perusahaan akan merasakan dampak pada kualitas produk yang dihasilkan  [7]. Salah satu tujuan  perusahaan  adalah  menjaga  kepuasan  konsumen,  dan  salah  satu  yang  dapat  dilakukan  untuk mencapai hal tersebut adalah dengan terus melakukan peningkatan kualitas produk yang dihasilkan [8].
Statistical  Process  Control (SPC)  merupakan  sebuah  metode  dari  banyaknya  model  dalam mengendalikan  kualitas  melalui  pengolahan  data  statistik  yang  bertujuan  menjaga  stabilitas  proses  agar mampu  memenuhi  standar  kualitas  perusahaan  [9][10].  Tujuan-tujuan  lain  dalam  analisis  SPC  adalah melaksanakan  pengukuran,  pengawasan  pada  standar,  hingga  mengidentifikasikan  usulan  yang  dapat menjadi  bahan  pertimbangan  perusahaan  dalam  upaya  perbaikan  saat  produksi  sebuah  produk  atau  jasa sedang beroperasi [11].
PT.  XYZ  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  berada  di  Karawang  dan  berfokus  pada  produksi benang pintal sebagai bahan baku pembuatan kain. Berbagai jenis benang telah diproduksi dan dipasarkan kepada  banyak  kustomer  untuk  kemudian  dijadikan  pakaian  ataupun  kebutuhan  lain.  Dalam  proses produksi salah satu jenis benang yaitu combed 30s perusahaan masih sering terjadi ketidaksesuaian kualitas dengan  standar  perusahaan.  Dari  hal  tersebut  melakukan  pengendalian  kualitas  dinilai  perlu  untuk dilakukan perusahaan agar dapat menjaga kualitas produknya serta menjaga kepuasan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat cacat pada produksi benang Combed 30s dan memberikan usulan perbaikan untuk menekan tingkat cacat yang terjadi.
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini  terdapat  beberapa  acuan  penelitian  terdahulu  seperti  penelitian yang dilakukan [3], SPC digunakan untuk mengendalikan kualitas garam tradisional. Hasilnya masih ada sampel  garam  yang  keluar  dari  batas control yang  diketahui  penyebabnya  dari  faktor  manusia,  mesin, material, metode, dan lingkungan. Penelitian yang dilakukan [12], SPC digunakan untuk mengendalikan kualitas pada produksi celana. Hasilnya diketahui  terdapat beberapa data yang nilainya keluar dari batas kendali yang ditentukan. Lalu cacat kurang rapi dengan persentase 51,8% menjadi jenis cacat tertinggi dari cacat  yang  lain.  Penelitian  yang  dilakukan  [13],  penggunaan  SPC  bertujuan  untuk  meminimalisir  cacat produk dan meningkatkan produktivitas pada produksi Planetary Ball Milll .
Hasilnya diketahui terdapat beberapa data yang nilainya keluar dari batas kendali yang ditentukan. Penelitian yang dilakukan [14], SPC digunakan untuk menganalisis tingkat cacat dan mengetahui penyebab cacat  pada  AMDK  220  ml.  Hasilnya  diketahui  terdapat  beberapa  data  yang  nilainya  keluar  dari  batas kendali yang ditentukan kemudian jenis cacat tertinggi yaitu kemasan penyok. Penelitian yang dilakukan [15],  menyebutkan  penerapan  SPC  digunakan  pada  produksi  batik  untuk  melakukan  perbaikan  pada kualitas produk yang dihasilkan serta mengklasifikasikannya. Hasilnya didapatkan kecacatan produk masih dalam batas kendali, dan cacat paling dominan yaitu corak melebihi pola dengan 39% .

## 2. Metode Penelitian
Pelaksanaan  pada  penelitian  ini  dilakukan  di  PT.  XYZ  yang  memiliki  tempat  di  Karawang,  Jawa Barat.  Pelaksanaan  penelitian  dimulai  dari  Januari-Maret  2021.  Penelitian  dimulai  dengan  studi pendahuluan  baik  berupa  studi  literatur  ataupun  lapangan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  objek penelitian serta korelasinya dengan informasi ataupun referensi yang berhubungan dengan penelitian. Data jumlah produksi dari rentang waktu tersebut dan juga jumlah produk cacat yang didapatkan dari laporan produksi bulanan perusahaan menjadi beberapa data pada penelitian ini yang digunakan untuk  mencapai tujuan yang diharapkan.
Selain data tersebut digunakan juga data lain seperti kondisi kerja, penyebab cacat, dan lainnya yang didapatkan melalui wawancara dan juga observasi. Metode Statistical Process Control (SPC) menjadi alat yang  digunakan pada proses  pengolahan  data  yang  telah  didapatkan  sebelumnya  serta  dengan  tambahan Seven Tools seperti diagram Pareto, histogram, serta diagram fishbone. Dalam pelaksanaan penelitian ini melalui beberapa tahapan dan digambarkan melalui diagram alir yaitu seperti Gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian Sumber: [12]

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Penelitian
Banyaknya hasil produksi dan juga data produk cacat dari periode Januari sampai dengan April 2021 menjadi  data  pada  penelitian  ini  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  yang  diharapkan.  Data  ini didapatkan melalui proses dokumentasi laporan produksi bulanan perusahaan. Adapun data tersebut seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data produk cacat tahun 2021 No. Jumlah Sampel (Roll) Jumlah Produk Cacat (Roll) 1. 69 3 2. 80 9 3. 100 4 4. 68 5 5. 77 3 6. 68 2 7. 72 3 8. 69 2 9. 70 2 10. 86 6 11. 67 5 12. 80 3 13. 62 9 14. 68 4 15. 63 3 16. 87 4 17. 68 5 18. 88 8 19. 90 2 20. 68 3 Total 1500 85 Sumber: PT. XYZ, 2021
Dari  hasil  wawancara  yang  dilakukan  diketahui  bahwa  batas  toleransi  cacat  yang  diperbolehkan perusahaan adalah 5% untuk cacat yang ditemukan di internal perusahaan, dan 1% di eksternal perusahaan. Untuk memudahkan identifikasi persentase cacat yang terjadi serta mengklasifikasikan berdasarkan jenis cacat yang terjadi, maka dibuat dalam lembar kerja atau checkseet seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Checksheet No. Jumlah Sampel (Lembar) Jenis Cacat Total Cacat Persentase Kusut Over tolerance Putus 1. 69 2 1 0 3 4% 2. 80 4 2 3 9 11% 3. 100 4 0 0 4 4% 4. 68 2 2 1 5 7% 5. 77 0 3 0 3 4% 6. 68 1 0 1 2 3%
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 No. Jumlah Sampel (Lembar) Jenis Cacat Total Cacat Persentase Kusut Over tolerance Putus 7. 72 2 1 0 3 4% 8. 69 1 1 0 2 3% 9. 70 0 2 0 2 3% 10. 86 4 1 1 6 7% 11. 67 1 2 2 5 7% 12. 80 0 2 1 3 4% 13. 62 2 2 5 9 15% 14. 68 1 2 1 4 6% 15. 63 3 0 0 3 5% 16. 87 1 1 2 4 5% 17. 68 3 1 1 5 7% 18. 88 2 4 2 8 9% 19. 90 1 0 1 2 2% 20. 68 3 0 0 3 4% Total 1500 37 27 21 85 Sumber: Hasil pengolahan data, 2022

## 3.2. Identifikasi Jenis Cacat
Dari data yang ditunjukkan pada Tabel 2 dapat terlihat bahwa masih banyak data yang melampaui batas  toleransi  yang  diperbolehkan.  Hal  tersebut  dapat  memberikan  gambaran  bahwa  perusahaan  belum optimal  dalam  mengendalikan  kualitas  produk  yang  dihasilkannya.  Kemudian  rangkuman  jumlah  cacat berdasarkan jenisnya digambarkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Ringkasan  produk cacat per jenis Jenis Cacat Jumlah Jumlah Produksi Kusut 37 1500 Over tolerance 27 Putus 21 Total 85 Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Pada Tabel 3 dapat diketahui hasil klasifikasi bahwa benang memiliki tiga jenis cacat dalam proses produksinya. Adapun penjelasan untuk setiap jenis cacatnya adalah sebagai berikut: a. Kusut
Untuk jenis cacat kusut adalah kondisi dimana benang tidak dalam kondisi yang baik atau halus seperti yang diinginkan. Cacat  ini  biasanya  terjadi  karena  penggulungan  yang  terganggu karena  mesin  yang macet ataupun rumah gulungan benang yang tidak terpasang sempurna.
b. Overtolerance
Jenis cacat ini adalah kondisi benang yang terlalu tebal ataupun tipis melebihi standar perusahaan +/- 10% dari ukuran yang seharusnya. Namun pada kondisi tertentu yang biasa disebabkan karena kesalahan input setting mesin oleh karyawan dapat menyebabkan terlewat toleransi c. Putus
Jenis cacat ini sudah tidak lagi bisa diperbaiki karena tergolong cacat berat. Kondisi ini terjadi berupa benang yang digulung putus ketika proses produksi.
Dari  data  yang  ditampilkan  pada Tabel  3 lalu  dibuat  dalam  bentuk  histogram  yang  bertujuan mempermudah dalam mengidentifikasikan data yaitu seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil histogram Sumber: Hasil pengolahan data, 2022

## 3.3. Analisis Peta Kendali
Kemudian pada tahapan selanjutnya yaitu data dibuat dalam bentuk peta kendali, dimana peta kendali P yang akan digunakan pada pelaksanaan penelitian. Dalam variabel peta kendali terdapat tiga bagian utama yaitu  batas  atas,  batas  bawah,  dan  garis  tengah.  Untuk  mendapatkan  ketiga  variabel  tersebut  dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 = 1 67 = 0,014
𝐶𝐿 = ∑𝑛𝑝 𝑛 = 85 1500 = 0,056667
𝑈𝐶𝐿 = 0,056667 + 3√ 0,056667 (1 − 0,056667)
81 = 0,1319 𝐿𝐶𝐿 = 0,056667 −  3√ 0,056667 (1 − 0,056667) 81 = −0.0241 ≈ 0
Adapun  hasil  perhitungan  secara  keseluruhan  data  dalam  mengidentifikasi  batas  kendalinya  yaitu seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan peta kendali No. Jumlah Sampel (Lembar) Jumlah Produk Cacat (Lembar) Persentase UCL CL LCL 1. 69 3 4.35% 0.1319 0.056667 0 2. 80 9 11.25% 0.1319 0.056667 0 3. 100 4 4.00% 0.1319 0.056667 0 4. 68 5 7.35% 0.1319 0.056667 0 5. 77 3 3.90% 0.1319 0.056667 0 6. 68 2 2.94% 0.1319 0.056667 0 7. 72 3 4.17% 0.1319 0.056667 0 8. 69 2 2.90% 0.1319 0.056667 0 9. 70 2 2.86% 0.1319 0.056667 0 10. 86 6 6.98% 0.1319 0.056667 0 11. 67 5 7.46% 0.1319 0.056667 0 12. 80 3 3.75% 0.1319 0.056667 0 13. 62 9 14.52% 0.1319 0.056667 0 14. 68 4 5.88% 0.1319 0.056667 0 15. 63 3 4.76% 0.1319 0.056667 0 16. 87 4 4.60% 0.1319 0.056667 0 17. 68 5 7.35% 0.1319 0.056667 0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 Kusut Overtolerance Putus
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 No. Jumlah Sampel (Lembar) Jumlah Produk Cacat (Lembar) Persentase UCL CL LCL 18. 88 8 9.09% 0.1319 0.056667 0 19. 90 2 2.22% 0.1319 0.056667 0 20. 68 3 4.41% 0.1319 0.056667 0 Total 1500 85 5.67% Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Dari  hasil  yang  didapatkan  pada Tabel  4 kemudian dibuat  bentuk peta  kendali  untuk mengetahui stabilitas data didalam batas kendali. Adapun hasil peta kendali tersebut yaitu seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil peta kendali Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Hasil yang diperoleh pada Gambar 3 dapat terlihat bahwa masih ada data yang tidak berada di dalam batas kendali atau diluar batas kendali. Data tersebut yaitu pada data nomor 13. Oleh karena itu, tahapan selanjutnya kembali dilakukan perhitungan dengan tidak menyertakan atau mengeliminasi data yang keluar batas kendali yaitu nomor 13. Adapun hasil perhitungan untuk batas kendali tersebut yaitu seperti Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan peta kendali revisi No. Jumlah Sampel (Lembar) Jumlah Produk Cacat (Lembar) Persentase UCL CL LCL 1. 69 3 4.35% 0.129844 0.052851 0 2. 80 9 11.25% 0.129844 0.052851 0 3. 100 4 4.00% 0.129844 0.052851 0 4. 68 5 7.35% 0.129844 0.052851 0 5. 77 3 3.90% 0.129844 0.052851 0 6. 68 2 2.94% 0.129844 0.052851 0 7. 72 3 4.17% 0.129844 0.052851 0 8. 69 2 2.90% 0.129844 0.052851 0 9. 70 2 2.86% 0.129844 0.052851 0 10. 86 6 6.98% 0.129844 0.052851 0 11. 67 5 7.46% 0.129844 0.052851 0 12. 80 3 3.75% 0.129844 0.052851 0 14. 68 4 5.88% 0.129844 0.052851 0 15. 63 3 4.76% 0.129844 0.052851 0 16. 87 4 4.60% 0.129844 0.052851 0 17. 68 5 7.35% 0.129844 0.052851 0 18. 88 8 9.09% 0.129844 0.052851 0 19. 90 2 2.22% 0.129844 0.052851 0 20. 68 3 4.41% 0.129844 0.052851 0 Total 1438 76 5.29%
Sumber: Hasil pengolahan data, 2022 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% 16,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Presentase UCL
CL LCL
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Sama seperti pada tahapan selanjutnya, data pada Tabel 5 kemudian dibuat kembali dalam bentuk peta  kendali  untuk  mengetahui  apakah  masih  ada  data  yang  diluar  batas  kendali  atau  tidak.  Hasil  peta kendali tersebut seperti pada Gambar 5 .
Gambar 4. Hasil peta kendali revisi Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Dari Gambar 4 dapat terlihat sudah tidak ada data yang keluar dalam batas kendali. Hal ini berarti secara  keseluruhan  data  berada  dalam  kondisi  terkendali  secara  statistik.  Tahapan  selanjutnya  yaitu mengidentifikasi frekuensi tertinggi dari ketiga jenis cacat yang ada  dengan menggunakan diagram Pareto. Sebelum konversi dalam bentuk diagram Pareto terlebih dahulu dihitung persentase kumulatifnya seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan kumulatif Jenis Cacat Jumlah Kumulatif Persentase Kusut 37 37 43.53% Overtolerance 27 64 75.29% Putus 21 85 100.00% Total 85 218.82% Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Pada hasil Tabel 6 tersebut kemudian dibuatkan dalam bentuk diagram Pareto untuk mendapatkan hasil identifikasi cacat dominan yaitu seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil diagam Pareto Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Hasil pada Gambar 5 menunjukkan data kumulatif dan mengartikan bahwa dari ketiga jenis cacat yang terjadi pada produksi benang combed 30s, cacat yang paling sering terjadi  yaitu kusut dengan 43,53%. Dari hal tersebut pada tahapan selanjutnya akan difokuskan pada jenis cacat tertinggi untuk diprioritaskan perbaikannya yang akan diusulkan pada penelitian ini.
0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Presentase UCL CL LCL 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Kusut Overtolerance Putus Jumlah
Presentase
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3.4. Analisis Penyebab dan Usulan Perbaikan
Pada hasil diagram Pareto seperti di Gambar 5 menunjukkan bahwa cacat kusut menjadi jenis cacat yang  paling  sering  terjadi  atau  paling  tinggi.  Hal  ini  akan  menjadi  acuan  dalam  mengidentifikasikan penyebab dan usulan perbaikan. Hal ini karena cacat yang paling dominan menjadi fokus ataupun prioritas perbaikan  yang  akan  dilakukan.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  mengidentifikasikan  hal  yang  menyebabkan cacat kusut dapat terjadi melalui penggunaan alat diagram sebab-akibat . Kemudian hasil analisis penyebab tersebut seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil diagram fishbone Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Dari hasil yang ditunjukkan pada Gambar 6 dapat diketahui bahwa penyebab terjadinya cacat kusut tidak hanya satu variabel penyebab melainkan beberapa penyebab sebagai berikut: 1. Mesin,  pada  aspek  mesin  dapat  menyebabkan  terjadinya  kusut  dikarenakan  mesin  yang  tersumbat karena kotor
2. Manusia,  pada  aspek  manusia  penyebab  terjadinya  cacat  yaitu  seperti  kurang  terlatih,  pekerja  salah penyetelan, hingga pekerja kurang teliti
3. Material,  pada  aspek  material,  kusut  dapat  terjadi  ketika  benang  tidak  menyatu,  hal  ini  dikarenakan kapas yang digunakan kurang berkualitas atau berkualitas rendah.
4. Metode,  pada  aspek  metode  terdapat  beberapa  penyebab  seperti  adanya  kesalahan  pada  pengerjaan dikarenakan pekerja yang kurang pengetahuan.
Adapun  usulan  yang  diberikan  dalam  penelitian  ini  dalam  upaya  menekan  produk  cacat  dan mencegah terjadinya kembali yaitu sebagai berikut:
1. Adanya  penyesuaian  standar  kualitas  yang  semakin  ketat  agar  pegawai  semakin  berhati-hati  dalam bekerja
2. Adanya standar dan prosedur dalam penyortiran benang atau bahan baku agar lebih terjamin kualitas bahan yang digunakan
3. Adanya jadwal pembersihan mesin agar menjaga kebersihan dan kinerja mesin
4. Adanya penyesuaian SOP dan peningkatan pengetahuan pegawai terkait dengan prosedur pekerjaan

## 4. Kesimpulan
Dari hasil yang telah didapatkan menggunakan metode SPC dapat diketahui bahwa masih terdapat data yang berada diluar batas kendali, sehingga data harus dihitung kembali dengan tidak menyertakan data yang keluar batas tersebut. Dari hasil diagram Pareto dapat diketahui cacat kusut menjadi jenis cacat paling dominan dengan 43,53%. Melalui diagram fishbone dapat diketahui penyebab terjadinya kusut yaitu mesin macet,  kualitas  kapas  yang  rendah,  pegawai  yang  kurang  teliti  hingga  kesalahan  dalam  bekerja  sesuai prosedur.  Usulan  yang  diberikan  dalam  penelitian  ini  dalam  upaya  menekan  produk  cacat  yaitu  adanya penyesuaian  standar  kualitas  produk,  adanya  prosedur  penyortiran  benang,  adanya  jadwal  pembersihan
Man Method Machines Salah prosedur kerja Kurangnya pengetahuan Mesin macet karena tersumbat Terdapat kotoran Kusut Kurang teliti Salah penyetelan awal Kurangnya pelatihan Material Benang tidak menyatu Kualitas kapas rendah
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
mesin,  serta  penyesuaian  SOP dan  peningkatan  pengetahuan  karyawan  terkait  prosedur pekerjaan.  Hasil usulan  ini  didapatkan berdasarkan  wawancara  dan brainstorming dengan  pihak-pihak  terkait,  serta  hasil pengamatan secara langsung.
. 5. Referensi
[1] M.  S.  Mahaputra,  “Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Plastik  Injeksi  Dengan  Menggunakan Metode  Statistical  Process  Control  (SPC)  Dan  Kaizen  Di  CV.  Gradient  Kota  Bandung,” Media Nusant. , Vol. 18, No. 1, Pp. 1–16, 2021.
[2] M. Huda, W. Safitri, And N. Hartati, “Pengendalian Kualitas Produk Dengan Menggunakan Metode Statistical Process Control,” J. Adm. Kant. , Vol. 9, No. 2, Pp. 173–182, 2021.
[3] M.  A.  Pambudi  And  Iskandar,  “Analisa  Pengendalian  Kualitas  Tungku Kompor  Dengan Metode Statistical Process Control (Spc) Di Pt. Elang Jagad,” J. Tek. Mesin , Vol. 7, No. 2, Pp. 17–24, 2019.
[4] J. Susetyo, M. Yusuf, And J. Geriot, “Pengendalian Kualitas Produk Gula Dengan Metode Statistical Processing Control (Spc) Dan Failure Mode And Efect Analysis (Fmea),” J. Teknol. , Vol. 13, No. 2, Pp. 127–135, 2020.
[5] N. R. S. U, N. R. Ratih, And M. A. Niam, “Penerapan Metode Statistical Proses Control (Spc) Dan Failure  Mode  And  Effect  Analysis  (Fmea)  Terhadap  Pengendalian  Kualitas  Produk,” J.  Ilm. Cendekia Akunt. , Vol. 1, No. 1, Pp. 84–95, 2021.
[6] A.  Rasyid,  I.  Wunarlan,  And  S.  Dewiyana,  “Pengendalian  Kualitas  Proses  Pembotolan  Soman  1 Menggunakan Metode Statistical Proses Control Pada Pt Harvest Gorontalo Indonesia,” In Seminar Nasional Hasil Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat 2022 , 2022, Pp. 481–492.
[7] R.  Elyas  And  W.  Handayani,  “Statistical  Process  Control  (  Spc  )  Untuk  Pengendalian  Kualitas Produk Mebel Di Ud . Ihtiar Jaya,” Bisma J. Manaj. , Vol. 6, No. 1, Pp. 50–58, 2020.
[8] D. A. Nuryanto And W. Setiafindar, “Analisis Pengendalian Kualitas Pada Pengolahan Produk Kulit Dengan Metode Statistical Process Control Pada UMKM Paris Leather,” Performa Media Ilm. Tek. Ind. , Vol. 20, No. 2, Pp. 167–176, 2021.
[9] S. P. S. Hutahaean, S. Uslianti, And T. Wahyudi, “Pengendalian Kualitas Cpo Dan Kernel Di Pks Pt. Xyz Dengan Menggunakan Metode Statistical Process Control (Spc),” Integr. Ind. Eng. Manag. Syst. , Vol. 6, No. 2, Pp. 30–39, 2022.
[10]  S. R. Adnan, J. J. D. A, N. Erni, And T. Rachman, “Pengendalian Kualitas Produk Komponen Foxing Pada Departemen Moulding Di Pt. Agung Pelita Menggunakan Metode Statistical Process Control (Spc),” J. Optim. , Vol. 7, No. 2, Pp. 153–163, 2021.
[11]  S. H. Chandrasari And Y. Syahrullah, “Penerapan Statistical Process Control (Spc) Dan Fault Tree Analysis (Fta) Dalam Pengendalian Kualitas Plywood Untuk Mengurangi Defect Pada Pabrik Kayu Di Purbalingga Implementation Of Statistical Process Control (Spc) And Fault Tree Analysis (Fta) In Qual,” J. Media Tek. Sist. Ind. , Vol. 6, No. 2, Pp. 107–115, 2022, Doi: 10.35194/Jmtsi.V6i2.1884.
[12]  M.  A.  Faiz,  W.  Winarno,  And  A.  Suseno,  “Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Celana  Pada Umkm Kmstoreid Menggunakan Metode Statistical Process Control,” J. Serambi Eng. , Vol. 7, No. 4, Pp. 4015–4023, 2022, Doi: 10.32672/Jse.V7i4.4915.
[13]  F. Pradana, R. Sidartawan, And S. Junus, “Analisis Pengendalian Produksi Serbuk Sic Menggunakan Metode Statistical Process Control (Spc),” J. Stator , Vol. 4, No. 1, Pp. 15–18, 2021.
[14]  M. A. Refangga, E. B. Gusminto, And D. P. Musmedi, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Air Minum Dalam Kemasan Dengan Menggunakan Statistical Process Control (Spc) Dan Kaizen Pada PT. Tujuh Impian Bersama Kabupaten Jember,” E-Journal Ekon. Bisnis Dan Akunt. , Vol. 5, No. 2, Pp. 164–171, 2018, Doi: 10.19184/Ejeba.V5i2.8678.
[15]  N.  Aldita,  “Dalam  Upaya  Meminimalisir  Kecacatan  Produk  Dengan  Menggunakan  Metode Statistical Process Control (SPC) ( Studi Kasus Pada IKM Deden Batik Di Kota Tasikmalaya),” J. Mhs. Ind. Galuh , Vol. 1, No. 1, Pp. 98–107, 2020.