## ANALISA PRODUK CACAT MENGGUNAKAN METODE PETA KENDALI P DAN ROOT CAUSE ANALYSIS
Hartami Dewi (1) , Maryam (1) , Didik Sutiyarno (2)
(1) Teknik Industri Agro, Politeknik ATI Padang
(2) Teknik Industri, Institut Sains dan Teknologi Al Kamal
hartamidewi@gmail.com

## Abstrak
Revolusi  Industri  4.0  mempengaruhi  cara  produksi  industri  untuk  lebih memperhatikan efektivitas dan tingkat produksi efisiensi. Produk cacat terjadi karena produk  tidak  memenuhi  standar  dan  menunjukkan  ketidakefisienan  proses produksi. Tingginya  produsk  cacat  akan  meningkatkan  biaya  proses  produksi  yang akan  mengurangi  keuntungan  perusahaan. Data  produksi  dari  Agustus  hingga September  2017  pada  PT.  XYZ  menunjukkan  peningkatan  produk  cacat  dan berdasarkan  data  produksi  untuk  5  line  yang  beroperasi,  diketahui  bahwa  produk dengan produk cacat tertinggi adalah line 2 pada bulan september yaitu sebanyak 398 produk  cacat  dari  3120  produk  sampling. Analisis  Peta  Kendali  P  menunjukkan bahwa  produk  yang  ditolak  masih  terkendali. Berdasarkan Root  Cause  Analysis (RCA)  diketahui  bahwa  penyebab  tingginya  produk  cacat  pada  line  2  di  bulan September  adalah  bahan  baku  yang  sudah  lama  dan  kurangnya  perawatan  mesin produksi sehinga kinerja mesin tidak maksimal. Bberdasarkan hasil analisis diketahui bahwa membuat  standar operasional  prosedur tentang pemeliharaan mesin produksi menjadi tindakan mendesak yang saat ini perlu dilakukan oleh PT. XYZ.
Kata Kunci : Produk cacat, peta kendali P , Root Cause Analysis.

## PENDAHULUAN
Revolusi  industri  4.0  memberi pengaruh pada kegiatan produksi industri, terutama dalam hal pengendalian  mutu  dan  proses  produksi secara efektif dan efisien. Produk cacat adalah  unit  produksi  yang  tidak memenuhi standar yang disyaratkan oleh pelanggan. Produk  cacat dalam  industri manufaktur dapat disebabkan oleh mesin, metode, material, manusia, pengukuran, lingkungan (Islam, Khan , et.al 20 13).Tingginya
produk cacat yang dihasilkan menunjukkan ketidakefektifan  dan  ketidakefisienan dari  produksi  yang  sedang  berlangsung
dan  berdampak  pada  penurunan  laba perusahaan.
Produk  yang  diproduksi  oleh PT. XYZ  salah  satunya  adalah  wafer cigaro  stick. Produksi  wafer  Cigaro mengalami  peningkatan  produk  cacat (ditunjukkan  pada  Tabel  1),  tentu  ini menjadi  kendala  dan  perhatian  bagi manajemen  perusahaan.  Produk  yang dihasilkan harus memiliki kualitas produk  yang  baik  dan  sesuai  dengan standar.
Menanggapi masalah ini, PT. XYZ berusaha untuk melakukan pengendalian kualitas  di  5  line  produksi  yang berjalan. Menurut Patil dan Sutar (2015), pengawasan adalah kegiatan yang
dilakukan  untuk  memastikan  bahwa kegiatan produksi dan operasi  dilakukan sesuai dengan yang direncanakan.
Tabel 1. Data produk cacat bulan Januari – Juli 2017 Bulan Jumlah produk cacat Line 1 Line 2 Line 3 Line 4 Line 5 Jan-17 234 211 210 215 211 Feb-17 220 207 211 220 220 Mar-17 219 221 220 215 219 Apr-17 237 230 218 225 231 May-17 228 234 221 234 205 Jun-17 230 230 229 238 219 Hasil pemeriksaan diperoleh informasi tentang perkembangan kualitas produk yang dibutuhkan oleh manajemen. Informasi  yang  diperoleh tidak  hanya  dalam  bentuk  informasi produk  cacat  tetapi  juga  memberikan informasi tentang jumlah produk cacat terbesar, penyebab, dan pengembangan  kualitas  produk  untuk jangka waktu tertentu.
Proses pengendalian kualitas dilakukan  melalui  proses  PDCA  (plan, do,  check,  action)  yang  diperkenalkan oleh  Dr.  W.  Edwards  Deming,  seorang ahli kualitas terkenal dengan kebangsaan Amerika,  sehingga  siklus  ini  disebut Deming  Cycle. Siklus  PDCA  umumnya digunakan  sebagai  alat  statistik  utama, yaitu lembar periksa, histogram, diagram kontrol,  diagram  pareto,  diagram  sebab- akibat, diagram pencar, dan
stratifikasi (Mandavgade et al, . 2009). Alat-alat ini berguna dalam mengumpulkan  informasi  yang  obyektif untuk  digunakan  sebagai  dasar  untuk pengambilan keputusan. Menurut Muchsin (2015), Peta kendali P digunakan  sebagai  metode  grafik untuk  mengevaluasi  apakah  proses produksi di PT. XYZ dalam pengendalian kualitas statistik atau tidak, sehingga  dapat  memecahkan  masalah dan menghasilkan peningkatan kualitas.
Analisis  rinci  dari  identifikasi kegiatan tidak ada nilai tambah dilakukan  dengan  menggunakan  analisis penyebab  akar  yang  dikenal  sebagai RCA, menurut Jucan (2005) Root Cause Analysis adalah metodologi untuk mengidentifikasi dan memperbaiki penyebab fungsional. Metode RCA sangat  berguna  untuk  menganalisis kegagalan  sistem  tentang  hal-hal  tak terduga  yang  terjadi,  bagaimana  itu  bisa terjadi, dan mengapa itu bisa terjadi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis produk cacat dan untuk mengidentifikasi apakah  penyebab terjadinya serta memberikan saran untuk perbaikan sehingga jumlah produk cacat dapat dikurangi.

## METODOLOGI
Keberhasilan  penelitian  ditentukan oleh  langkah-langkah  penelitian  yang baik  dan  jelas, sehingga dapat  dengan mudah dilihat langkah-langkah apa yang harus diambil untuk mencapai tujuan dan proses penelitian . Adapun  metode  dalam penelitian  ini  meliputi:  Analisis  awal, pengumpulan data, analisis pengendalian mutu menggunakan  Peta  Kendali  P,  dan analisis faktor-faktor yang menyebabkan produk cacat tinggi menggunakan
RCA. Untuk  informasi  yang  lebih  jelas, lihat Gambar 1.
Analisis Pendahuluan
Studi literatur Pengamatan dan wawancara Informasi produk cacat Identifikasi produk cacat stik wafer cigaro di PT. XYZ Pengumpulan data produksi
Data produk cacat bulan Agustus-Oktober 2017 Analisis kendali mutu di proses produksi Identifikasi dengan Peta Kendali P Informasi produk cacat tertinggi dan tidak terkkontrol Identifikasi faktor penyebab terjadinya produk cacat Identifikasi dengan Root Cause aAnalysis (RCA) Penyebab terjadinya produk cacat Start End Gambar 1. Tahapan Penelitian
Analisis  awal dilakukan  dengan meninjau penelitian  sebelumnya  untuk mencari  tahu  penyebab produk  cacat secara  umum  dan  langkah  minimasi. Terdapat 5 makalah penelitian diambil dari  berbagai  sumber  untuk  dijadikan referensi  dalam  pembahasan  penelitian inimsetelah  meninjau  makalah  dengan solusi  dan  manfaat  yang  mungkin  yang disebutkan di bawah ini.
1. Peta Kendali P
Data  diambil  dari  Agustus  hingga Oktober  2017,  pengumpulan  data dilakukan  dengan  metode  sampling dan  120  pcs  produk/hari  diambil untuk  setiap  sampling. Data  yang telah
dikumpulkan diolah menggunakan  peta  kendali  P  dengan menghitung  nilai  proporsi ditolak , standar deviasi, dan perhitungan batas kontrol.
2. Root Cause Analysis (RCA) Analisis RCA digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang menyebabkan produk cacat dan langkah-langkah  korektif  atau  saran yang dapat diterapkan
dalam meminimalkan  jumlah  produk  cacat dalam proses produksi. Dalam
menganalisa  penyebab  menggunakan RCA  ada  2  pendekatan  yang  dapat digunakan,  yaitu 5-whys dan  diagram fishbone . Langkah-langkah dalam RCA dilakukan dengan mendefinisikan  masalah,  menyelidiki akar penyebab masalah, rencana aksi,
dan pemantauan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Awal
Data  yang  diolah  merupakan  data sekunder dari total produk cacat pada bulan  Agustus  -  Oktober  2017  yang diperoleh  dari  bagian  Pengendalian Mutu  PT.  XYZ.  Data  dapat  dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 2.
Dari  data  yang  diperoleh  pada  bulan
Agustus hingga Oktober 2017, produk  cacat  tertinggi  diperoleh  pada bulan  Oktober  line  2.  Selanjutnya, data  dianalisis  menggunakan  Peta Kendali  P  untuk  mengetahui  apakah data  masih  dalam  kontrol  atau  tidak terkendali.

## Tabel 2. Data Produk Cacat pada Bulan Agustus – Oktober 2017
Bulan Jumlah produk cacat Line 1 Line 2 Line 3 Line 4 Line 5 August 322 335 275 283 279 September 304 338 270 249 232 October 351 398 227 283 243

## Gambar 2. Grafik Jumlah Produk Cacat

## 2. Peta Kendali P
Peta  kendali  P  digunakan  untuk melihat  batas  kontrol  atas  dan  batas kontrol  yang  lebih  rendah. Jika  data masih dalam batas kontrol, data dinyatakan  terkontrol. Berikut  ini  adalah pengolahan  data  dengan  metode  peta kendali  P  line  2  pada  bulan  Oktober
2017. Peta  kendali  P  digunakan  untuk menghitung proporsi cacat dan persentase ditolak dalam Line 2 produksi pada bulan Oktober 2017. Hasil pengolahan data dapat dilihat pada Tabel 3. Penyelesaian data sampling dengan  perhitungan Peta Kendali  P
sebagai berikut :
Rata-rata atau ̅̅̅̅ =
= 26 32 . 3 =  0.13 Std. deviasi   n p 1 p p S   = √ (       )
CL =  0.13
UCL     = p + 3S p = 0.13 + 3  (0.03)
= 0.25
LCL = p - 3S p = 0.13 – 3 (0.03) = 0.01 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Line 1 Line 2 Line 3 Line 4 Line 5 Jum lah ( pcs ) August September October

## Tabel 3. Data Sampling Produk Cacat pada Bulan Oktober 2017 di Line 2
No  Tanggal  Jumlah Sampling  Produk cacat  Proporsi cacat Presentase cacat 1 2 120 19 0.16 15.83 2 3 120 20 0.17 16.67 3 4 120 20 0.17 16.67 4 5 120 11 0.09 9.17 5 6 120 23 0.19 19.17 6 7 120 22 0.18 18.33 7 9 120 10 0.08 8.33 8 10 120 12 0.10 10.00 9 11 120 11 0.09 9.17 10 12 120 15 0.13 12.50 11 13 120 16 0.13 13.33 12 14 120 10 0.08 8.33 13 16 120 13 0.11 10.83 14 17 120 15 0.13 12.50 15 18 120 20 0.17 16.67 16 19 120 20 0.17 16.67 17 20 120 19 0.16 15.83 18 21 120 9 0.08 7.50 19 23 120 11 0.09 9.17 20 24 120 16 0.13 13.33 21 25 120 19 0.16 15.83 22 26 120 20 0.17 16.67 23 27 120 7 0.06 5.83 24 28 120 9 0.08 7.50 25 30 120 11 0.09 9.17 26 31 120 20 0.17 16.67 Jumlah 3120 398 3.32 331.67
Gambar 3. Grafik peta kendali P pada Line 2 bulan Oktober 2017
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 P ropors i cac at Pengamatan ke- Proporsi cacat CL UCL LCL
Dari  pengolahan  data  di  atas, dinyatakan bahwa data produk cacat dari Agustus hingga Oktober 2017 terkendali atau tidak ada data yang keluar dari batas atas  dan  bawah. Pengolahan  data  hanya dilakukan  pada  mesin  dan  line  dengan produk  cacat  tertinggi,  yaitu  pada  line  2 bulan Oktober 2017 3. Root Cause Analysis (RCA) Analisis  dilakukan  berdasarkan  data yang  diperoleh,  analisis  dilakukan menggunakan  metode  analisis  akar penyebab pendekatan fishbone diagram untuk menganalisis penyebab  tingginya  produk  cacat pada  produksi  wafer  cigaro  yang  PT. XYZ. Dapat dilihat pada Gambar 4.
Produk cacat stik wafer cigaro Material Mesin Metode Manusia Tidak ada standar yang jelas Tidak ada SOP Adonan cepat basi Adonan cepat mengering Kualitas material buruk Pengalaman operator rendah Operator jarang mendapat pelatihan Pengapian tidak stabil Hasil potng tidak stabil Meisn tidak stabil Mesin tidak terkontrol Kerja mesin tidak optimal
Tidak ada standar perawatan

## Gambar 4. Diagram Fishbone produk cacat di PT. XYZ
a. Bahan baku  : Bahan  yang  digunakan untuk  produksi  wafer  stik  cigaro terdiri dari: tepung, gula, air, minyak, bubuk coklat, dan tambahan makanan. Bahan mentah menggunakan  tambahan  air  sehingga ada  sedimen  dan  adonan  cepat mengeras  jika  ada  waktu  tunggu produksi yang lama.
b. Metode  :  Tidak  ada  standar  proses produksi. Standar produk masih sering  berdasarkan  asumsi  menurut pendapat  seorang  manajer  atau  yang lain.
c. Manusia :  Operator menjalankan mesin  sembarangan  atau  dengan prinsip "biasanya seperti ini".   Operator  jarang  mendapatkan pelatihan tentang cara
mengoperasikan  mesin  dengan  baik dan benar.
d. Mesin : Kondisi  mesin  yang  lama menyebabkan  mesin  berjalan  tidak stabil. Jadi  ada  banyak produk  cacat ditambah  dengan  tidak  adanya  SOP pemeliharaan  mesin  sehingga  kondisi tidak  terjaga. Kondisi  yang  sangat penting untuk diperbaiki atau dilakukan  adalah  perawatan  pada pengapian  yang  tidak  stabil  dan sensor pemotongan  yang sudah mulai rusak,  menyebabkan  banyak produk yang ditolak muncul.
Berdasarkan  hasil  analisa  dengan fishbone  maka  dilakukan  wawancara dengan  beberapa  pihak  produksi  terkait kendala  yang  menyebabkan  terjadinya produk cacat dengan pendekatan 5-whys
yang  kemudian  akan  menjadi  acuan saran atau perbaikan yang akan dilaksanakan  oleh  PT.  XYZ.  Tabel
wawancara  kendala  produksi  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Wawancara Kendala Produksi
Produk cacat stik wafer cigaro Total jawaban Mengapa 1 Jumlah produk cacat Penyebab Mesin tidak layak 1 Mesin using 2 Adonan basi 4 Mesin harus diatur ulang saat dimatikan 1 Mesin jarang dirawat 2 Adonan basi Mengapa 2 Penyebab Mesin sering restart 1 Kualitas bahan baku tidak baik 1 Mesin tidak stabil 6 Mesin sering error 1 Penumpukan adonan dalam mesin 1 Mesin tidak stabil Mengapa 3 Penyebab Operator baru 1 Sensor memotong acak 5 Operator tidak kompeten 2 Pemotongan sensor jarang dibersihkan 1 Hidangan tidak stabil 1 Sensor memotong acak Mengapa 4 Penyebab Kabel sensor hampir putus 1 Mesin jarang diperbaiki 6 Pemegang sensor tidak cocok 2 Kesalahan sensor 2 Komponen sensor rusak 1 Mesin jarang diperbaiki Mengapa 5 Penyebab Operator tidak loyal 2 Tidak ada standar perawatan 4 Tidak ada perawatan mesin 2 Tidak ada operator yang mengarah 1 Tidak ada jadwal perawatan 1 Tidak ada SOP pemeliharaan mesin Dari  hasil  analisis  wawancara kendala produksi, metode 5-whys
diringkas  dari  pertanyaan-pertanyaan yang telah diajukan dari operator kepada
manajer  produksi  dan  diperoleh  data seperti yang disajikan pada Gambar 5.
Masalah Akar Masalah Why 5 ? Why 4 ? Why 3 ? Why 2 ? Why 1 ? Jumlah produk cacat stik wafer cigaro Sensor potong acak Mesin jarang diperbaiki Tidak ada SOP perawatan mesin Tidak ada SOP perawatan mesin sehingga kinerja mesin tidak optimal Mesin tidak stabil Adonan basi
Gambar 5. Analisis 5-whys Produk Cacat
Adonan  basi  yang  dijalankan  di mesin  perlu  disetel  ulang,  karena campuran  basi  memiliki  karakter  yang berbeda dari campuran segar. Menjalankan  mesin  dengan  adonan  basi akan  membuat  mesin  tidak  stabil  dan sering terjadi cacat. Ini juga mempengaruhi  sensor  pemotongan  yang acak  karena  ketebalan  campuran  tidak rata,  ditambah  kondisi  mesin  jarang diperbaiki  karena  tidak  ada  jadwal perawatan untuk mesin sehingga perbaikan  mesin  dilakukan  saat  mesin tidak  lagi  bisa  beroperasi. SOP  untuk perawatan mesin diperlukan untuk mendukung kelancaran proses pembuatan  stik  wafer  cigaro  di  semua line.

## KESIMPULAN
Dari  tinjauan  artikel  penelitian yang  disebutkan  di  atas,  diperoleh kesimpulan berikut:
a. Proporsi produk  cacat dari  Line  1-5 pada  Agustus  2017  hingga  Oktober 2017 masih dapat dikendalikan.
b. PT. XYZ  harus  mendesain  SOP proses  produksi,  terutama  di  bagian perawatan mesin sehingga dapat menekan jumlah produk cacat c. SOP standar pemeliharaan mesin adalah  hal  yang  paling  penting  yang harus segera dilakukan oleh PT. XYZ .

## DAFTAR PUSTAKA
Islam, M., Khan, A. M., & Khan, M. R.
(2013).  Minimization  of  Defects in the Sewing Section of Apparel Industry, 2 (8), 10–15.
Jucan.  2005.  Pendekatan Lean  Thinking dengan  menggunakan  metode Root Cause Analysis untuk mengurangi  non  value  added activities. J. Pasti. 8(2): 236-250.
Mandavgade,  N.  K.,  &  Jaju,  S.  B. (2009).  Optimization  of  Cost  by Using 7 QC Tools, 1 (3), 149–160. Muchsin.  2015.  Aplikasi  peta  kendali  P dalam praktikum kendali mutu. J. Mekanika. 3(2): 608-614. Patil,  V.,  &  Sutar,  M.  (2015).  Quality control  and  Statistical  Techniques used  to  improve  Productivity  and to  reduce  Rejections  due  to
Casting  Defects  :  A  Review, 3 (4), 71–78.