Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 01, (Mei 2023) 11-21

## Analisis Statistical Quality Control dalam Proses Produksi Komponen Wheel Rim
Fitriana Fitriana 1* , Fahriza Nurul Azizah 1 , M. Madyan Hamdi 2 1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361
2 Program Studi Teknik Mesin, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361

## Abstrak
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  usaha  industri  komponen otomotif wheel rim  atau  pelek  kendaraan  roda  dua  dan  roda  empat untuk  pasar  OEM domestik dan  ekspor. Pada  produk  wheel  rim  yang  dihasilkan  PT  XYZ  selama periode satu bulan ditemukan sebanyak 255 unit produk yang cacat. Jenis kerusakan yang terjadi pada  produk  di  antaranya  pecah,  slip,  marking,  dan  ukuran  tidak  sesuai.  Sehingga diperlukan penelitian dengan fokus pengendalian kualitas pada produk yang dihasilkan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)  untuk menganalisis tingkat kecacatan produk wheel rim dan faktor-faktor penyebab kerusakan produk  sehingga  perusahaan  mendapatkan  solusi  dalam  mengatasi  kerusakan  yang terjadi dan meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan. Kategori cacat yang memiliki jumlah terbanyak yaitu cacat pecah (52%), dilanjutkan dengan ukuran tidak sesuai (31%), no  marking  (6%),  mark  terbalik  (5%),  terjepit  (4%),  dan  slip  (2%).  Hasil  penelitian menunjukkan fokus permasalahan pada perusahaan yaitu banyaknya produk cacat pecah dan  ukuran produk  yang  tidak sesuai.  Faktor  manusia merupakan  faktor  utama  yang mempengaruhi  jumlah  produk  cacat,  di  mana  kurangnya  ketelitian  dan  tergesa-gesa membuat proses produksi tidak berjalan dengan baik.

## Kata kunci: Pengendalian kualitas; Produk cacat; SQC; Wheel rim

## Abstract
PT XYZ is a company engaged in the automotive component industry for wheel rim or rims for two-wheeled and four-wheeled vehicles for the domestic and export OEM markets. The wheel  rim  which  was  produced  by  PT  XYZ  in  one  month  found  255  units  of  defective products.  The  types  of damage  are  broken,  slips, markings,  and  inappropriate sizes.  So research is needed with a focus on quality control of the products produced. This study uses the  Statistical  Quality  Control  (SQC)  method  to  analyze  the  level  of  wheel  rim  product defects and the factors that cause product damage so that the company can find solutions to overcome the damage that occurs and improve the quality of the products produced. The categories  of  defects  with  the  highest  number  were  broken  defects  (52%),  followed  by inappropriate sizes (31%), no markings (6%), inverted marks (5%), pinched (4%), and slips (2%). The results of the study show that the focus of the problem for the company is the number of broken defective products and inappropriate product sizes. The human factor is the main factor affecting the number of defective products, where the lack of accuracy and haste makes the production process not go well.
Keywords: Defect; Quality control; SQC; Wheel rim

## Pendahuluan
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  usaha  industri  komponen otomotif wheel rim  atau  pelek  kendaraan  roda  dua  dan  roda  empat untuk  pasar  OEM domestik  dan  ekspor.  Perusahaan  ini  memasok  produknya  ke  pabrik  perakitan  mobil yang ada di Indonesia, seperti Daihatsu, Toyota, Mitsubishi, Suzuki, dan sebagainya. PT XYZ  terus  berkembang  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen  baik  secara  kuantitas dan kualitas.
Dalam  setiap  aktivitas  produksinya,  perusahaan  selalu  menerapkan  standar  kualitas produksi untuk menghasilkan kualitas produk yang baik [1]. Kualitas diartikan sebagai karakteristik suatu produk yang menunjang kemampuan untuk memuaskan kebutuhan yang  ditetapkan  perusahaan  [2].  Standar  kualitas  dalam  manufaktur  meliputi  bahan baku, proses produksi, dan produk jadi [3].
Pengendalian kualitas (quality control) dalam aktivitas perusahaan perlu dilakukan agar menghasilkan konsistensi kualitas produk atau jasa yang dapat memuaskan konsumen. Pengendalian kualitas sebagai alat implementasi menurut ISO 8402 quality vocabulary adalah  pemenuhan  persyaratan  kualitas  dengan  menggunakan  teknik-teknik  dan aktivitas  operasional  tertentu  [4].  PT  XYZ  melakukan  segala  upaya  pengendalian kualitas dalam setiap aktivitas dimulai dari penerimaan bahan baku hingga pengiriman produk  ke  konsumen.  Tujuannya  yaitu  untuk  meningkatkan  kualitas  produk  dengan mencegah dan mengurangi terjadinya kegagalan dan ketidaksesuaian produk [5].
Pada produk wheel rim yang dihasilkan PT XYZ selama periode Maret 2022 ditemukan sebanyak  255  unit  produk  cacat  dari  total  jumlah  produksi  sebanyak  33187  unit. Perusahaan  memiliki  target  maksimum  kecacatan  produk  sebanyak  0,7%,  sedangkan jumlah produk  cacat  bulan  Maret sebanyak  0,76%.  Hal  ini mengharuskan  perusahaan untuk  fokus  dalam  memperbaiki  kualitas  produk.  Jenis  kerusakan  yang  terjadi  pada produk  yaitu  pecah,  slip,  marking,  dan  ukuran  tidak  sesuai.  Perusahaan  harus memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas produk agar jumlah produk cacat dapat berkurang [6]. Sehingga diperlukan penelitian dengan fokus pengendalian kualitas pada produk yang dihasilkan.
Analisis  tingkat  kerusakan  produk  dan  penyebabnya  telah  dilakukan  pada  beberapa penelitian terdahulu. Nurdiana dkk. [6] menggunakan metode Statistical Quality Control (SQC) dengan tujuan untuk mengetahui faktor penyebab produk cacat serta memberikan usulan  perbaikan  dalam  mengurangi  jumlah  produk  cacat.  Wardhana  dkk.  [7] menggunakan  metode  SQC  dengan  peta  kendali  XR  dan  diagram  sebab  akibat  guna mengetahui  pelaksanaan  pengendalian kualitas  produk  perusahaan.  Selain  itu,  Insani dan Azizah [8] menggunakan metode SQC untuk mengetahui batas kendali kerusakan produk,  tingkat  kerusakan,  faktor  penyebab  kerusakan  dan  akibatnya,  serta  usulan untuk memperbaiki  kualitas  produk.  Berdasarkan pada penelitian-penelitian tersebut, diketahui bahwa metode SQC dapat digunakan untuk menganalisis tingkat kerusakan produk dan penyebabnya sehingga perusahaan dapat mempertahankan kualitas produk.
SQC  sebagai  alat  bantu  dalam  pengendalian  kualitas  dengan  menentukan  batasan tingkat kerusakan produk yang dapat ditoleransi dan diterima perusahaan [9]. Dengan penggunaan metode tersebut perusahaan dapat menolak produk yang tidak sesuai dan menerima  produk  dengan  kualitas  baik.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan
metode SQC untuk menganalisis tingkat kecacatan produk wheel rim dan faktor-faktor penyebab kerusakan produk sehingga perusahaan mendapatkan solusi dalam mengatasi kerusakan yang terjadi dan meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  selama  satu  bulan  dimulai  pada  tanggal  1  Maret  hingga  31 Maret 2022 di PT XYZ. Objek penelitiannya yaitu wheel rim untuk kendaraan roda empat. Data  dikumpulkan  dengan  cara  observasi,  wawancara,  dan  studi  pustaka.  Data  yang digunakan  yaitu  mengenai  jumlah  output  produk  beserta  kualitasnya.  Data  tersebut kemudian akan diolah menggunakan metode Statistical Quality Control (SQC).
Metode  SQC  memiliki  tujuh  alat  yang  disebut  sebagai  seven  tools  dalam  penyelesaian masalah. Dalam penelitian ini, menggunakan beberapa alat SQC antara lain:
1. Check Sheet
Check  sheet  atau  lembar  pemeriksaan  yaitu  catatan  yang  mencakup  data  hasil produksi  beserta  keadaan  produknya.  Digunakan  untuk  mempermudah pengumpulan  data  dan  pemilahan  data  produk  cacat  dan  produk  baik  [6].  Dalam penelitian, check sheet digunakan karena memudahkan pengolahan data.
2. P-Chart (Peta Kendali P) P-Chart yaitu peta kendali yang dapat mengetahui proses produksi berjalan sesuai batas kendali atau tidak. Membuat peta kendali berguna untuk mengetahui batas kendali atas dan batas kendali bawah dari jumlah produk cacat [10].
3. Diagram Pareto Diagram pareto menunjukkan jumlah cacat tertinggi berdasarkan banyaknya jumlah kejadian  [11].  Diagram  ini  membantu  dalam  menemukan  fokus  permasalahan sehingga mengetahui solusi perbaikan yang harus segera dilakukan dan tidak harus segera dilakukan.

## 4. Fishbone Diagram
Fishbone  diagram  atau  diagram  sebab  akibat  yaitu  diagram  yang  menujukkan hubungan  antara  permasalahan  dengan  penyebabnya  beserta  faktor  yang mempengaruhinya [1]. Faktor-faktornya digolongkan dalam man, material, machine, method, dan environment.

## Hasil dan Pembahasan

## Check Sheet
Check  sheet  digunakan  sebagai  catatan  untuk  mempermudah  pengumpulan  data  hasil produksi. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data hasil produksi wheel rim bulan Maret 2022 di PT XYZ. Tabel 1 merupakan check sheet bulan Maret 2022.

## Tabel 1. Ringkasan check sheet
Hari ke Jumlah produksi (unit) Jumlah cacat (unit) Kategori cacat Pecah No marking Mark terbalik Slip  Terjepit Ukuran tidak sesuai 1 1543 10 5 0 0 1 0 4 2 1837 8 3 1 1 0 1 2 3 2198 1 1 0 0 0 0 0 4 1513 20 11 0 0 3 6 0 5 1325 5 1 1 0 0 0 3 6 2563 25 3 0 0 1 0 21 7 1206 0 0 0 0 0 0 0 8 1145 9 7 0 1 0 0 1 9 1177 8 2 2 0 0 2 2 10 2851 10 4 0 1 0 0 5 11 1616 12 12 0 0 0 0 0 12 1033 42 22 10 6 0 2 2 13 1316 13 1 0 0 0 0 12 14 1511 17 5 0 2 0 0 10 15 1584 8 3 0 0 0 0 5 16 1263 1 0 0 1 0 0 0 17 1288 25 18 0 0 0 0 7 18 2221 19 15 1 0 0 0 3 19 1460 0 0 0 0 0 0 0 20 1743 19 18 0 0 0 0 1 21 794 3 2 0 0 0 0 1 Jumlah 33187 255 133 15 12 5 11 79
Pada Tabel 1 dapat diketahui bahwa terdapat enam kategori cacat pada wheel rim yaitu pecah,  no  marking,  mark  terbalik,  slip,  terjepit,  dan  ukuran  tidak  sesuai.  Pada  bulan Maret  total  jumlah  produksi  yaitu  sebanyak  33187  unit  dengan  total  produk  cacat sebanyak 255 unit, di antaranya sebanyak 133 unit pecah, 15 unit no marking, 12 unit mark terbalik, 5 unit slip, 11 unit terjepit, dan 79 unit ukuran tidak sesuai. Ringkasan check sheet digunakan untuk perhitungan proporsi dan batas kendali produk cacat.

## P-Chart
Perhitungan  P-chart  dilakukan  untuk  mengetahui  kondisi  kerusakan  produk  masih dalam  batas  kendali  atau  tidak,  jika  tidak  maka  akan  dilakukan  perbaikan.  Langkah pertama dalam membuat P-chart yaitu menghitung proporsi produk cacat. Perhitungan proporsi produk cacat pada bulan Maret dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.

## Tabel 2. Perhitungan proporsi produk cacat
Hari ke  Jumlah produksi (unit)  Jumlah cacat (unit)  Proporsi produk cacat
1 1543 10 0,0065 2 1837 8 0,0044 3 2198 1 0,0005 4 1513 20 0,0132 5 1325 5 0,0038 6 2563 25 0,0098 7 1206 0 0,0000
Hari ke  Jumlah produksi (unit)  Jumlah cacat (unit)  Proporsi produk cacat 8 1145 9 0,0079 9 1177 8 0,0068 10 2851 10 0,0035 11 1616 12 0,0074 12 1033 42 0,0407 13 1316 13 0,0099 14 1511 17 0,0113 15 1584 8 0,0051 16 1263 1 0,0008 17 1288 25 0,0194 18 2221 19 0,0086 19 1460 0 0,0000 20 1743 19 0,0109 21 794 3 0,0038 Jumlah 33187 255 0,1739013
Menghitung proporsi produk cacat pada periode tertentu menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑝 𝑖 = 𝑛𝑝 𝑛 (1)
di mana:
𝑝 𝑖 : proporsi np  : jumlah produk cacat n  : jumlah produksi
Perhitungan batas kendali pada produk cacat dilakukan dengan menghitung garis tengah (center  line),  batas  kendali  atas  (upper  control  limit),  dan  batas  kendali  bawah  (lower control limit).

## 1. Center line (CL)
Garis tengah atau rata-rata dihitung menggunakan rumus:
𝐶𝐿 =   𝑝̅ = ∑ 𝑛𝑝 ∑ 𝑛 (2)

## 2. Upper control limit (UCL)
Batas kendali atas dihitung menggunakan rumus:
𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ + 3√ 𝑝 (1 − 𝑝) 𝑛
(3)

## 3. Lower control limit (LCL)
Batas kendali bawah dihitung menggunakan rumus:
𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑝 (1 − 𝑝) 𝑛
(4)
Tabel 3 di bawah ini merupakan hasil perhitungan garis tengah, batas kendali atas, dan batas kendali bawah dari produksi bulan Maret.
Tabel 3. Perhitungan batas kendali Hari ke CL UCL LCL 1 0,00768 0,01435 0,00101 2 0,00768 0,01380 0,00157 3 0,00768 0,01327 0,0021 4 0,00768 0,01442 0,00095 5 0,00768 0,01488 0,00049 6 0,00768 0,01286 0,00251 7 0,00768 0,01523 0,00014 8 0,00768 0,01543 0 9 0,00768 0,01532 0,00005 10 0,00768 0,01259 0,00278 11 0,00768 0,01420 0,00117 12 0,00768 0,01583 0 13 0,00768 0,01490 0,00046 14 0,00768 0,01442 0,00094 15 0,00768 0,01427 0,0011 16 0,00768 0,01505 0,00031 17 0,00768 0,01498 0,00038 18 0,00768 0,01324 0,00213 19 0,00768 0,01454 0,00083 20 0,00768 0,01396 0,00141 21 0,00768 0,01698 0
Setelah  dilakukan  perhitungan  batas  kendali  atas  dan  batas  kendali  bawah,  grafik  P- chart dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. P-chart produk cacat
0.00000 0.00500 0.01000 0.01500 0.02000 0.02500 0.03000 0.03500 0.04000 0.04500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Pr o p o rsi Reje ct Sample CL (P Bar) UCL LCL
Pi
Berdasarkan  grafik  tersebut, terdapat  kerusakan produk  wheel  rim  yang  tidak  berada dalam batas kedali karena perhitungan proporsi produk cacat berada di luar batas atas dan batas bawah. Proses selanjutnya mengidentifikasi kerusakan menggunakan diagram pareto.

## Diagram Pareto
Diagram  pareto  memberikan  informasi  mengenai  kategori  cacat  yang  paling mendominasi  pada  sebuah  produk.  Tabel  4  menunjukkan  ringkasan  check  sheet  yang kemudian  diurutkan  berdasarkan  jumlah  tertinggi  sekaligus  urutan  prioritas  dalam perbaikan.
Tabel 4. Data persentase produk cacat Kategori cacat Jumlah Persentase % kumulatif Pecah 133 52% 52% Ukuran tidak sesuai 79 31% 83% No marking 15 6% 89% Mark terbalik 12 5% 94% Terjepit 11 4% 98% Slip 5 2% 100% 255 100%
Berdasarkan data di atas, dilakukan penggambaran dalam bentuk diagram pareto yang membandingkan jumlah pada masing-masing kategori cacat produk wheel rim. Gambar 3 berikut ini merupakan diagram pareto produk cacat selama bulan Maret.

## Gambar 3. Diagram pareto produk cacat
Berdasarkan diagram tersebut, diketahui bahwa pecah merupakan kategori cacat yang paling sering ditemui memiliki persentase sebesar 52%, urutan selanjutnya yaitu cacat ukuran tidak sesuai yang memiliki persentase sebesar 31%, no marking sebesar 6%, mark terbalik sebesar 5%, terjepit 4%, dan slip sebesar 2% sebagai kategori cacat yang jarang ditemui.  Dengan  demikian,  cacat  pecah  dan  ukuran  tidak  sesuai  merupakan  prioritas untuk segera diidentifikasi penyebabnya melalui fishbone diagram.
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 20 40 60 80 100 120 140 Pecah Ukuran tidak sesuai No marking Mark terbalik Terjepit Slip Pe rse n tase Juml ah C ac at Kategori Cacat

## Fishbone Diagram
Fishbone  diagram  menunjukkan  faktor-faktor  penyebab  kerusakan  pada  produk  dan menentukan  solusi  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengurangi  kerusakan  tersebut. Berdasarkan grafik pareto, kategori cacat pecah dan ukuran tidak sesuai memiliki jumlah lebih  banyak  dibandingkan  cacat  lainnya.  Identifikasi  penyebab  masalah  dan  usulan perbaikan  dilakukan  dengan  cara  observasi  pada  aktivitas  perusahaan  dan brainstorming  serta  studi  literatur  untuk  menghasilkan  solusi  permasalahan.  Oleh karena itu, identifikasi penyebab dan usulan perbaikan menggunakan fishbone diagram dibuat untuk dua kategori cacat tersebut.

## 1. Pecah

## Gambar 4. Fishbone diagram produk pecah
Gambar  4  menunjukkan  faktor  penyebab  produk  pecah  dipengaruhi  oleh  faktor manusia, mesin, dan bahan baku. Faktor manusia disebabkan karena pekerja kurang fokus  dan  tergesa-gesa  dalam  melakukan  pekerjaannya.  Faktor  mesin  disebabkan karena mesin tidak bekerja dengan baik seperti mesin berhenti saat waktu kerja dan kerusakan lainnya. Faktor bahan baku yang kurang baik seperti terdapat goresan juga mempengaruhi hasil produk cacat.
Tabel 5. Usulan perbaikan produk pecah Faktor Penyebab Usulan perbaikan Manusia  Kurang fokus  Tergesa-gesa o Melakukan kegiatan pengawasan dalam setiap proses produksi
o Memberikan pengarahan kepada pekerja o Memberikan waktu istirahat yang cukup kepada pekerja Mesin  Tidak bekerja dengan baik (mesin berhenti dan lainnya) o Melakukan perbaikan rutin terhadap mesin o Memastikan sumber listrik yang memadai dalam proses produksi Bahan baku  Kondisi kurang baik (goresan) o Melakukan pengecekan bahan baku sebelum diolah pada proses produksi
Faktor Penyebab Usulan perbaikan o Memilih supplier bahan baku yang memiliki kualitas terbaik o Menempatkan bahan baku di tempat yang aman

## 2. Ukuran Tidak Sesuai

## Gambar 5. Fishbone diagram ukuran produk tidak sesuai
Berdasarkan Gambar 5 diketahui bahwa faktor penyebab produk pecah adalah faktor manusia,  mesin,  metode,  dan  bahan  baku.  Faktor  manusia  disebabkan  karena pekerja  kurang  teliti  dan  tergesa-gesa  dalam  melakukan  pengukuran  sehingga menyebabkan  kesalahan  ukuran.  Mesin  potong  yang  tidak  tajam  menyebabkan potongan  produk  tidak  halus  dan  ukuran  yang  berbeda.  Metode  pengukuran  yang kurang  tepat  dan  kondisi  bahan  baku  yang  kurang  baik  juga  menjadi  salah  satu penyebabnya.
Tabel 6. Usulan perbaikan ukuran produk tidak sesuai Faktor Penyebab Usulan perbaikan Manusia  Kurang teliti  Tergesa-gesa
o Melakukan kegiatan pengawasan dalam setiap proses produksi
o Memberikan pengarahan dengan baik dan sering kepada pekerja o Memberikan waktu istirahat yang cukup kepada pekerja Mesin  Tidak bekerja dengan baik (pisau potong kurang tajam) o Melakukan perbaikan rutin terhadap mesin o Mengganti komponen lama dengan komponen baru Metode  Prosedur pengukuran kurang tepat o Mengevaluasi dan mengawasi teknik pengukuran yang dilakukan
o Melakukan inovasi baru dalam teknik pengukuran
Faktor Penyebab Usulan perbaikan Bahan baku  Kondisi kurang baik (permukaan bahan kurang halus) o Melakukan pengecekan bahan baku sebelum diolah pada proses produksi
o Memilih supplier bahan baku yang memiliki kualitas terbaik

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  peta  kendali  P,  diketahui  bahwa  pengendalian  kualitas  di  PT  XYZ masih  kurang  baik  dikarenakan  terdapat  jumlah  produk  cacat  yang  melebihi  batas kendali. Kemudian diagram pareto menunjukkan fokus permasalahan pada perusahaan yaitu banyaknya produk cacat pecah dan ukuran produk yang tidak sesuai. Kategori cacat yang  memiliki  jumlah  terbanyak  yaitu  cacat  pecah  (52%),  dilanjutkan  dengan  ukuran tidak sesuai (31%), no marking (6%), mark terbalik (5%), terjepit (4%), dan slip (2%). Pada fishbone  diagram  diketahui  bahwa  faktor  utama  yang  mempengaruhi  jumlah  produk cacat  yaitu  faktor  manusia,  di  mana  kurangnya  ketelitian  dan  tergesa-gesa  membuat proses produksi tidak berjalan dengan baik. Selain faktor manusia, terdapat juga faktor mesin,  metode,  dan  bahan  baku  yang  mempengaruhi  jumlah  produk  cacat  yang dihasilkan.
Perusahaan  diharapkan  dapat  melakukan  pengawasan  terhadap  jalannya  proses produksi secara intensif, memberikan kesejahteraan dan pelatihan untuk pekerja agar pekerja  lebih  maksimal  melakukan  pekerjaannya,  dan  melakukan  perawatan  rutin terhadap fasilitas-fasilitas produksi agar tidak terjadi kerusakan bahkan menghambat proses produksi.

## Daftar Pustaka
[1] R. Ratnadi dan E. Suprianto, “Pengendalian Kualitas Produksi Menggunakan Alat Bantu Statistik (Seven Tools) dalam Upaya Menekan Tingkat Kerusakan Produk,” INDEPT (Jurnal Ind. Elektro dan Penerbangan), vol. 6, no. 2, pp. 10–18, 2020.
[2] F. Tjiptono dan A. Diana, Total Quality Management. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2001.
[3] N.  Nasution,  Dasar-dasar  Manajemen  Produksi.  Yogyakarta:  BPFE  Yogyakarta, 2015.
[4] I. G. E. Dharsika, I. N. Budiartha, dan I. W. Yansen, “Analisis Kualitas Manajer Proyek  Terhadap  Pelaksanaan  Proyek Kontruksi (Studi Kasus:  di  Denpasar  dan Bandung),” J. Spektran, vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2017.
[5] A.  Puspasari,  D.  Mustomi,  dan  E.  Anggraeni,  “Proses  Pengendalian  Kualitas Produk  Reject  dalam  Kualitas  Kontrol  pada  PT.  Yasufuku  Indonesia  Bekasi,” Widya Cipta, vol. 3, no. 1, pp. 71–78, 2019.
[6] A.  Nurdinia,  S.  Salmia,  dan  K.  Kiswandono,  “Pengendalian  Kualitas  Kerajinan Kayu  dengan  Statistical  Quality  Control  (SQC)  pada  UD.  Dua  Putra-Putri,”  J. Valtech (Jurnal Mhs. Tek. Ind., vol. 4, no. 1, pp. 7–12, 2021.
[7] M. W. Wardhana, S. Sulastri, dan E. A. Kurniawan, “Analisis Peta Kendali Variabel pada  Pengolahan  Produk  Minyak  Sawit  dengan  Pendekatan  Statistical  Quality Control (SQC),” J. Rekayasa, Teknol. dan Sains, vol. 2, no. 1, pp. 27–34, 2018.
[8] W. F. Insani dan F. N. Azizah, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Degan SK 150 Ml dengan Metode Statistical Quality Control (SQC) di PT Prima Kemasindo,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 6, no. 3, pp. 217–226, 2022.
[9] I.  Khomah  dan  E.  S.  Rahayu,  “Aplikasi  Peta  Kendali  p  Sebagai  Pengendalian
Kualitas Karet di PTPN IX Batujamus/Kerjoarum,” Agrar. J. Agribus. Rural Dev. Res., vol. 1, no. 1, pp. 12–24, 2015.
[10]  F.  Mahira  dan  H.  H.  Hidayat,  “Implementasi  SQC  (Statistical  Quality  Control) dalam Proses Pascapanen Tebu di PG. Madukismo,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 7, no. 1, pp. 33–40, 2022.
[11]  R.  Tri  Basuki  dan  U.  Amrina,  “Pengendalian  Kualitas  Labelling  pada  Botol  Oli Menggunakan Metode DMAIC di PT. Bumimulia Indah Lestari,” Go-Integratif  J. Tek.  Sist.  dan  Ind.,  vol.  3,  no.  02,  pp.  87–97,  Nov.  2022,  doi: 10.35261/gijtsi.v3i02.6942.