## Pengendalian Kualitas Proses Produksi Komponen Automotive di Industri Manufaktur dengan Pendekatan Six Sigma
Supriyati *1 , Hasyrani Widyatri 2 supriyati@pelitabangsa.ac.id *1 , hasyrani@pelitabangsa.ac.id 2 1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel : Received : 4 – Maret – 2024
Revised : 25 – Mei – 2024 Accepted : 23 – Juli – 2024 Indonesia's manufacturing sector, which accounts for 18.67% of GDP, faces major challenges in terms of innovation and poverty.
PT.  XYZ,  which  produces  automotive  components  using  the Injection  process,  needs  to  improve  product  quality  to  reduce defects in the front cover panel. This study aims to overcome these problems  by  improving  the  cooling  system,  controlling  machine parameters,  and  maintaining  material  viscosity,  while  ensuring quality standards through regular maintenance and training. This study  uses  the  DMAIC  approach  to  analyze  product  quality. Starting with a Baseline to assess Overall Equipment Effectiveness (OEE) and quality ratios, variations in DPMO and quality factors were  found.  The  Define  phase  identifies  key  defects,  Measure shows  improvements  over  time,  Analyzes  using  Fault  Tree Analysis  to  find  solutions,  Improves  implementation  of improvements,  and  Controls  the  incorporation  of  machine parameters  to  maintain  consistency  and  quality.  The  research results  show  large  variations  in  Quality  Ratio  and  Availability, indicating the need to improve OEE which currently ranges from 82.80%  to  92.60%.  With  a  total  annual  production  of  345,842 units and 20,538 defective units, the focus of improvements should be  on  engine  and  cooling  system  parameters.  This  research enriches understanding of product quality models and analysis.
Kata kunci : DMAIC Approach, GDP Contribution, Indonesia Manufacturing Sector, Innovation Challenges, Improvement Solutions A b s t r a k
Untuk melakukan sitasi  pada penelitian ini dengan format : Supriyati,  &  Widyatri,  H.
(2024).  Pengendalian  Kualitas Proses  Produksi  Komponen Automotive
di Industri Manufaktur dengan Pendekatan
Six  Sigma. JURMATIS  (Jurnal Manajemen Teknologi Dan
Teknik Industri) , 6 (2), 129–145.
Sektor  manufaktur  Indonesia,  yang  menyumbang  18,67%  dari PDB,  menghadapi  tantangan  besar  dalam  hal  inovasi  dan keberlanjutan. PT. XYZ, yang memproduksi komponen otomotif menggunakan  proses  Injection,  perlu  memperbaiki  kualitas produk untuk mengurangi cacat pada panel front cover. Studi ini bertujuan  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  memperbaiki sistem  pendingin,  mengontrol  parameter  mesin,  dan  memantau viskositas  material,  sambil memastikan  standar  kualitas melalui pemeliharaan  rutin  dan  pelatihan.  Studi  ini  menggunakan pendekatan DMAIC untuk menganalisis kualitas produk. Dimulai dengan Baseline untuk menilai Overall Equipment Effectiveness (OEE)  dan  quality  ratio,  ditemukan  variasi  dalam  DPMO  dan faktor  kualitas.  Fase  Define  mengidentifikasi  cacat  utama, Measure  menunjukkan  perbaikan  seiring  waktu,  Analyze menggunakan  Fault  Tree  Analysis  untuk  menemukan  solusi, Improve  menerapkan  perbaikan,  dan  Control  memantau parameter  mesin  untuk  menjaga  konsistensi  dan  kualitas.  Hasil penelitian  menunjukkan  variasi  besar  pada  Quality  Ratio  dan Availability, menandakan perlunya perbaikan OEE yang saat ini
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri
berkisar  antara  82,80%  hingga  92,60%.  Dengan  total  produksi tahunan 345.842 unit dan 20.538 unit cacat, fokus perbaikan harus pada  parameter  mesin  dan  sistem  pendingin.  Penelitian  ini memperkaya  pemahaman  tentang  model  analisis  dan  kualitas produk.

## 1. Pendahuluan
Sektor  manufaktur  berkontribusi  18,67%  terhadap  PDB  Indonesia,  menjadi  pilar ekonomi  yang  penting.  Tantangan  inovasi  dan  keberlanjutan  harus  diatasi  untuk meningkatkan daya saing dan pertumbuhan sektor ini [1].
Gambar 1. Manufaktur Nilai Tambah (% PDB) Sumber: Data World Bank [1]
PT.  XYZ  Indonesia,  perusahaan  manufaktur  Jepang  di  MM2100,  memproduksi komponen otomotif dan melakukan perakitan motor [2]. Kualitas penting untuk persaingan [3]. Proses produksi Injection menghasilkan produk plastik menggunakan Mesin Injection dan Mold [4] . Tahapan  mencangkup  mixing  material  dengan  pewarna,  memasukkan  ke mesin, hingga inspection [5]. Cacat produk meliputi bubble, weld line, dan sinkmark [6].
Studi  pendekatan Six  Sigma efektif  memperbaiki  kualitas  produk  [7].  Dengan mengurangi cacat melalui analisis 4M ( man, method, material, machine ) [8]. Implementasi data mining dapat meningkatkan sigma [9], memperbaiki SOP [10] [11], dan meningkatkan keuntungan  [12],  melalui  pengembangan  manufaktur  berkelanjutan  [13]. Six  Sigma mengidentifikasi  cacat  produksi  dan  meminimalkan  pemborosan  [14],  meningkatkan kualitas  dengan  menurunkan  variasi  [15].  Melalui  DMAIC, Six  Sigma menemukan penyebab cacat dan solusi [16] [17], serta mengidentifikasi akar masalah untuk pengambilan keputusan kompetitif [18] [19]. Teknik untuk mengurangi pemborosan dan meningkatkan kualitas  produk  melibatkan  analisis  mendalam  terhadap  proses,  penggunaan  alat pengendalian  kualitas  pada  seven  tools  [20][21].  Analisis fishbone dapat  membantu mengidentifikasi akar penyebab cacat berulang [22]  Komitmen manajemen yang kuat dan
kepatuhan  terhadap  SOP  memainkan  peran  penting  dalam  memastikan  produk  yang berkualitas  [23][24].  Implementasi  teknik-teknik  ini  secara  efektif  dapat  mengoptimalkan kualitas produk dan efisiensi operasional dalam proses manufaktur [25] [26].
Studi  ini  menyoroti  pentingnya  penggunaan  baseline  sebagai  tolak  ukur  dalam pengendalian  kualitas  produk.  Baseline  sebagai  standar  referensi  yang  memungkinkan perusahaan  untuk  membandingkan  kinerja  saat  ini  dengan  target  yang  diinginkan.  Tanpa baseline,  perusahaan  kesulitan  untuk  secara  efektif  mengukur  kemajuan  atau  penurunan kinerja kualitas.
Studi berfokus  pada  analisis  masalah  cacat  produk  dan  menentukan  baseline  untuk pengukuran  kinerja  kualitas.  Penelitian  sebelumnya  hanya  mengandalkan  data  sekunder, seperti  data  cacat  dan  data  produksi,  yang  kurang  memberikan  gambaran  menyeluruh tentang  kinerja  operasional.  Studi  menggunakan  pendekatan  yang  lebih  komprehensif dengan  mengumpulkan  data  OEE  ( Overall Equipment  Effectiveness ).  OEE  adalah  metrik penting  yang  mengukur  efektivitas  keseluruhan  dari  peralatan  produksi  dan  mencakup availability , performance , dan quality ratio . Nilai OEE yang rendah menunjukkan adanya indikasi kinerja yang menurun, yang memerlukan perhatian lebih lanjut untuk identifikasi dan  perbaikan. Availability mengukur  seberapa  sering  mesin  atau  sistem  tersedia  untuk produksi panel front cover dibandingkan dengan waktu yang direncanakan, menunjukkan efektivitas waktu operasional. Performance Ratio menilai seberapa efektif mesin atau sistem beroperasi  pada  kapasitas  maksimumnya  dibandingkan  dengan  output  aktual panel  front cover yang  dicapai,  menggambarkan  efisiensi  kecepatan  atau  output. Quality  Ratio mengukur proporsi panel front cover yang memenuhi standar kualitas dibandingkan dengan total produk yang diproduksi, mencerminkan tingkat cacat dalam proses produksi. Studi ini memiliki peran untuk  fase Analyze mengintegrasikan Fault Tree Analysis sebagai  inovasi untuk mengidentifikasi penyebab cacat secara sistematis, seperti proses yang tidak standar dan clamping pressure .
Studi  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  cacat  produk,  melalui  perbaikan  sistem pendingin, kontrol parameter mesin, dan  pemantauan  viskositas  material dan  memastikan standar kualitas terpenuhi melalui pemeliharaan rutin dan pelatihan yang efektif. Studi ini akan  meningkatkan  kualitas  produksi  panel  front  cover  dengan  memperbaiki  sistem pendingin  dan  mengurangi  cacat.  Secara  teoritis,  diharapkan  penelitian  ini  akan memperkaya  pengembangan  model  analisis  melalui Fault  Tree  Analysis dan  penerapan konsep 5W+1H dalam pengendalian kualitas. Penelitian ini juga memperluas pemahaman
tentang hubungan antara OEE, Quality Ratio , dan Availability dalam pengelolaan kualitas produk.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan DMAIC untuk meningkatkan kualitas produk panel front cover , dengan menetapkan baseline, mengukur kinerja, menganalisis penyebab cacat, menerapkan perbaikan, dan memastikan kendali berkelanjutan [27].

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah semua produk panel front cover yang diproduksi di  pabrik  selama  periode  12  bulan  tahun  2022.  Populasi  ini  mencakup  berbagai  variasi produk. Pengambilan sampel penelitian adalah fokus pada panel front cover yang diproduksi di pabrik selama periode 12 bulan tahun 2022 difokuskan pada baseline Overall Equipment Effectiveness (OEE), Quality Ratio, Performance dan Availability.

## 2.3 Instrumen Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  instrumen  untuk  mengumpulkan  data  dalam meningkatkan  kualitas  produk panel  front  cover dengan  pendekatan  DMAIC.  Kuesioner Observasi Produksi digunakan untuk mengidentifikasi area rentan cacat dan mengumpulkan data  tentang  proses  produksi,  termasuk  jumlah  dan  jenis  cacat  [27].  Formulir  Inspeksi Kualitas mengukur tingkat cacat dan variasi kualitas, dengan mencatat nomor seri produk, kualitas bahan baku, jenis dan keparahan cacat, serta tindakan yang diambil [28]. Check list Kontrol  Kualitas  memastikan  bahwa  langkah-langkah  kontrol  diikuti  selama  dan  setelah perbaikan, mencakup instruksi kerja, kalibrasi mesin, dan inspeksi visual [29]. Wawancara Terstruktur  dengan  Operator  Produksi  mendapatkan  wawasan  tentang  tantangan  dalam produksi dan saran perbaikan dari perspektif operator. Data dianalisis menggunakan analisis Pareto  untuk  mengidentifikasi  jenis  cacat  utama, Fault  Tree  Analysis untuk  menemukan akar penyebab cacat. Alat Six Sigma Improve dan Control digunakan untuk memantau dan meningkatkan kualitas secara berkelanjutan [30], [31].

## 2.4 Prosedur Penelitian
Dalam  studi  ini,  metode  analisis  data  menggunakan  pendekatan  DMAIC  dimulai dengan Baseline untuk  menilai  indikator  kualitas,  seperti  OEE  dan quality  ratio ,  yang menunjukkan rendahnya kualitas produk panel front cover . Data menunjukkan variasi dalam nilai  OEE  dan  DPMO,  dengan  kualitas  produk  dipengaruhi  oleh  faktor availability , performance , dan quality ratio [32], [33]. Define fase mengidentifikasi total produksi dan
cacat  bulanan, dengan cacat Burry sebagai  masalah utama [18], [25]. Measure mengukur fluktuasi produksi dan cacat, menunjukkan perbaikan dan penurunan DPMO seiring waktu [28],  [34]. Analyze menggunakan Fault  Tree  Analysis untuk  mengidentifikasi  penyebab cacat  dan  menentukan  solusi  untuk  meningkatkan  kualitas  [35],  [36]. Improve mengimplementasikan langkah-langkah perbaikan [37], [38]. Control memantau parameter mesin,  saluran  cooling,  pemasangan  termocouple,  dan  viskositas  material  untuk  menjaga konsistensi dan kualitas produksi panel front cover [34], [39].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Baseline
Pengendalian kualitas merupakan salah satu cara untuk menekan tingkat cacat yang terjadi di perusahaan. Tingginya cacat produk dapat dilihat dari beberapa indikator, namun penyebab cacat perlu dianalisis lebih lanjut. Setelah dilakukan pengumpulan data sekunder yang diperoleh dari perusahaan, salah  satu indikator tingkat cacat tinggi dilihat dari OEE rendah dan salah satu variabel dari OEE adalah quality ratio . Indikator tersebut menandakan bahwa  kualitas  produk  tidak  kompetitif  karena  produktivitas  rendah,  sehingga  perlu mendapatkan  prioritas  untuk  segera  dilakukan  perbaikan.  Perbaikan  dilakukan  untuk menekan tingkat cacat sehingga dapat meningkatkan produktivitas [40] (Gambar 2).
Gambar 2. Diagram Batang Komponen OEE
(Sumber: Olah data, 2023)
OEE  dihitung  dengan  mengalikan  tiga  komponen: Availability,  Performance ,  dan Quality Ratio . Untuk menentukan faktor yang dominan,  dengan meninjau variabilitas dan kontribusi  setiap  komponen  terhadap  perubahan  OEE. Availability menunjukkan  rentang
dari  93,40%  hingga  98,00%, Performance berkisar  antara  98,20%  hingga  99,80%,  dan Quality  Ratio bervariasi  dari  90,30%  hingga  96,00%.  Nilai  OEE  berkisar  antara  82,80% hingga 92,60%. Analisis ini melihat seberapa besar perubahan dalam setiap komponen dapat mempengaruhi perubahan dalam OEE. Meskipun Performance cenderung tinggi dan stabil, penurunan kecil dalam Quality Ratio atau Availability dapat secara signifikan menurunkan OEE. Dalam data ini, Quality Ratio dan Availability menunjukkan variasi yang lebih besar dibandingkan Performance ,  yang  berarti  perubahan  dalam  kedua  faktor  tersebut  lebih cenderung berdampak signifikan terhadap perubahan OEE.

## 3.2 Define
Total produksi selama  setahun  mencapai 345.842 unit, sementara total cacat adalah 20.538 unit. Dominasi produksi tertinggi terjadi pada bulan April dengan 33.494 unit, dan produksi terendah pada  bulan  Desember dengan 23.823 unit. Sementara itu, jumlah cacat tertinggi tercatat pada bulan Januari dengan 2.452 unit cacat, dan yang terendah pada bulan Juni dengan 1.120 unit cacat (Gambar 3).
Gambar 3. Tingkat Produksi PFC ( Panel Front Cover ) (Sumber: Olah data, 2023)
Persentase cacat terhadap total produksi bervariasi setiap bulan, menunjukkan adanya perbedaan dalam efisiensi produksi atau kualitas  kontrol. Bulan dengan efisiensi tertinggi terlihat pada bulan Juni, di mana persentase cacat terhadap produksi adalah yang terendah. Data ini mengindikasikan perlunya analisis lebih lanjut untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas dan efisiensi produksi di setiap bulan.

## Gambar 4. Defect Part Panel Front Cover
(Sumber: Olah data, 2023)
Diagram Pareto yang ditampilkan menggambarkan distribusi cacat pada panel depan dengan  berbagai  jenis  cacat  yang  teridentifikasi.  Jenis  cacat  yang  paling  dominan  adalah "Burry" dengan 6,389 kasus, menyumbang  bagian terbesar dari total cacat. Hal ini diikuti oleh cacat "Bintik" dan "Worst," masing-masing dengan 2,542 dan 2,388 kasus. Sebagian besar cacat lainnya, seperti "Scratch," "BurnMark," "Deform," "Short Mold," dan "Dented," memiliki jumlah yang lebih rendah, masing-masing di bawah 2,500 kasus. Garis kumulatif menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  cacat  (sekitar  70%)  didominasi  oleh  tiga  jenis  cacat utama ini, dengan "Burry" menyumbang proporsi yang signifikan. Ini menyoroti pentingnya memprioritaskan  perbaikan  pada  jenis  cacat  ini  untuk  mengurangi  total  cacat  secara signifikan (Gambar 4).
Cacat "Burry" pada panel depan, yang sering kali mengacu pada permukaan yang tidak rata atau terdapat bagian tajam yang tidak diinginkan. Cacat ini biasanya disebabkan oleh proses pemotongan atau pengepresan yang tidak sempurna, menghasilkan tepi yang kasar atau serpihan kecil pada bahan. Pada gambar, area yang mengalami cacat ditandai dengan garis putus-putus merah, menunjukkan lokasi spesifik di mana cacat tersebut terjadi.
Gambar 5. Cacat Burry
(Sumber: Olah data, 2023)
Cacat terjadi pada  bagian atas panel depan,  yang  bisa  mempengaruhi estetika dan fungsi  dari  produk,  terutama  jika  produk  ini  adalah  komponen  visual  atau  eksterior  dari
kendaraan  atau  peralatan  (Gambar  5).  Cacat  ini  dapat  terjadi  karena  alat  pemotong  yang tumpul, tekanan yang tidak tepat selama proses produksi, atau kesalahan dalam pengaturan mesin.  Selain  mempengaruhi  penampilan,  burry  dapat  meningkatkan  risiko  cedera  bagi pengguna, terutama jika bagian tersebut dapat disentuh. Ini juga bisa menyebabkan masalah dalam pemasangan komponen lainnya yang berhubungan dengan panel ini. Cacat "Burry" pada panel depan terjadi akibat penggunaan mesin pemotong seperti mesin stamping dengan torsi sekitar 200-300 Nm dan mesin pemotong laser dengan torsi sekitar 150-250 Nm, serta mesin  cetak  injeksi  plastik  dengan  tekanan  sekitar  15,000  psi.  Proses  pemotongan  dan pencetakan  ini  biasanya  memakan  waktu  antara  30  detik  hingga  2  menit  per  komponen. Pengaturan yang tidak tepat pada tekanan dan kecepatan pemotongan dapat menyebabkan tepi  yang  kasar  dan  cacat.  Dampaknya  meliputi  penurunan  estetika  produk,  peningkatan risiko cedera akibat tepi tajam, dan  masalah dalam pemasangan komponen terkait. Untuk mengatasi hal ini, pemeliharaan rutin mesin dan kalibrasi yang tepat sangat penting, serta implementasi  kontrol  kualitas  dan  pelatihan  operator  untuk  mendeteksi  cacat  sejak  dini. Penggunaan  alat  deburring  dapat  menghaluskan  tepi  kasar,  sementara  optimasi  proses produksi dapat mengurangi frekuensi cacat ini, sehingga meningkatkan kualitas dan efisiensi produksi serta mengurangi biaya tambahan akibat produk cacat

## 3.3 Measure
Data bulanan menunjukkan fluktuasi dalam jumlah produksi, tingkat cacat, dan kinerja sigma,  yang  menggambarkan  efisiensi  serta  kualitas  proses  produksi  panel  depan.  Pada bulan Januari, dengan total produksi 29,327 unit dan 2,452 unit cacat, nilai DPMO ( Defects Per Million Opportunities ) mencapai 10,451 dengan nilai sigma 3,81, menandakan bahwa banyaknya cacat "Burry" berkontribusi signifikan terhadap tingginya DPMO dan rendahnya nilai sigma (Tabel 1).

## Tabel 1. Nilai Sigma
Bulan Total Produksi (unit) Total Cacat (unit) Nilai DPMO Nilai Sigma Januari 29327 2452 10451 3,81 Februari 32580 1563 5997 4,01 Maret 32385 2430 9379 3,85 April 33494 1537 5736 4,03 Mei 27271 1422 6518 3,98 Juni 27805 1120 5035 4,07 Juli 26163 1530 7310 3,94 Agustus 30412 1360 5590 4,04 September 25222 1250 6195 4 Oktober 27185 1132 5205 4,06 November 30175 2422 10033 3,83
Desember 23823 2320 12173 3,75 Rata-rata 345842 20538 7469 3,95
(Sumber: Olah data, 2023)
Di  bulan-bulan  berikutnya,  peningkatan  kontrol  proses  dan  pemeliharaan  mesin, seperti  kalibrasi  torsi  dan  tekanan  mesin  pemotong  dan  cetak,  tampaknya  meningkatkan kualitas produksi. Misalnya, pada bulan Juni, produksi mencapai 27,805 unit dengan hanya 1,120 cacat, DPMO turun ke 5,035, dan sigma naik ke 4,07, mencerminkan pengurangan cacat  melalui  langkah-langkah  peningkatan  proses.  Namun,  pada  bulan  Desember,  angka cacat kembali tinggi, yaitu 2,320 unit dari 23,823 unit produksi, yang menaikkan DPMO ke 12,173 dan menurunkan sigma ke 3,75. Ini menunjukkan bahwa peningkatan berkelanjutan dalam  pemeliharaan  alat,  kontrol  kualitas,  dan  pelatihan  operator  sangat  penting  untuk menjaga  konsistensi  kualitas  produk.  Penggunaan  alat  deburring  dan  optimasi  parameter mesin bisa berperan signifikan dalam menurunkan frekuensi cacat seperti "Burry," sehingga memperbaiki estetika produk dan efisiensi biaya produksi.

## 3.4 Analyze
Penyebab potensial cacat "Burry" dalam proses produksi, dengan  fokus pada empat faktor utama adalah  proses  yang tidak standar, clamping pressure  yang tinggi, suhu barel yang rendah, dan viskositas material yang kurang. Proses tidak standar dapat terjadi ketika parameter  mesin  tidak  terkontrol,  yang  menyebabkan  variasi  dalam  output  produk. Clamping  high  pressure,  atau tekanan  penjepitan  yang  berlebihan,  dapat  disebabkan  oleh saluran  pendingin  yang  tersumbat,  yang  mencegah  sistem  mendinginkan  cetakan  dengan efektif dan menyebabkan material berlebih keluar dari cetakan (Gambar 6).
Gambar 6. Diagram Fault Tree Analysis (Sumber: olah data Visual Paradigm, 2023)
Suhu  barrel  rendah  dapat  terjadi  akibat  pemasangan  termokopel  yang  longgar, mengakibatkan pemanasan yang tidak efektif dan material yang tidak mencair sepenuhnya. Viskositas  material  yang  kurang  mungkin  terjadi  jika  suhu  pemrosesan  tidak  standar, mempengaruhi  aliran  material  selama  pencetakan  dan  berpotensi  menghasilkan  tepi  yang kasar.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penting  untuk  memastikan  bahwa  parameter  mesin selalu dikontrol dengan tepat, sistem pendingin berfungsi dengan baik, termokopel dipasang dengan  benar,  dan  suhu  serta  viskositas  material  berada  pada  tingkat  yang  sesuai,  guna meminimalkan kemungkinan cacat dan meningkatkan kualitas produk.

## Gambar 7. Nilai DPMO PFC (Panel Front Cover)
(Sumber: Olah data, 2023)
Nilai DPMO PFC pada Defects Per Million Opportunities (DPMO) selama 12 bulan, menyoroti fluktuasi dalam kualitas proses. DPMO mulai tinggi di 10,451 di bulan 1, turun signifikan ke 5,997 di bulan 2, dan kemudian naik lagi ke 9,379 di bulan 3, menunjukkan pola  ketidakstabilan  (Gambar  7).  Variabilitas  ini  berlanjut  sepanjang  tahun,  dengan peningkatan signifikan pada bulan ke-6 (5,035) yang menunjukkan kinerja terbaik. Namun, bulan-bulan  berikutnya  menunjukkan  tingkat  kecacatan  yang  bervariasi,  dengan peningkatan yang signifikan menjadi 10.033 di bulan ke-11, yang berpuncak pada DPMO tertinggi sebesar 12.173 di bulan ke-12, yang menunjukkan adanya masalah kualitas yang parah  dan  menekankan  perlunya  tindakan  pengendalian  kualitas  yang  konsisten  untuk menstabilkan proses.
Tabel 2. Baseline Terhadap Target Komponen Baseline Target Nilai Sigma 3,95 4,00 DPMO 7469 6210
(Sumber: Olah data, 2023)
Nilai baseline dan target untuk Sigma dan DPMO (Defects Per Million Opportunities) menggambarkan  tujuan  peningkatan  kualitas  dalam  sebuah  proses.  Nilai  Sigma  yang
meningkat dari 3,95 ke 4,00 menunjukkan adanya usaha untuk mengurangi variasi dan cacat dalam  proses,  yang  berdampak  langsung  pada  peningkatan  kualitas  produk  atau  layanan (Tabel  2).  Penurunan  angka  DPMO  dari  7469  menjadi  6210  mencerminkan  target penurunan cacat sebesar lebih dari 1200 cacat per juta kesempatan, yang berarti peningkatan efisiensi  dan  penurunan  biaya  terkait  cacat  seperti  pengerjaan  ulang  dan  pemborosan. Urgensi  peningkatan  ini  penting  untuk  menjaga  daya  saing  perusahaan  dalam  memenuhi harapan  pelanggan  yang  semakin  tinggi  terhadap  kualitas  dan  keandalan  produk  atau layanan,  serta  untuk  mengoptimalkan  sumber  daya  dan  memaksimalkan  keuntungan. Implementasi strategi untuk mencapai target ini harus segera dilakukan agar dampak positif pada kualitas dan kinerja bisnis dapat tercapai dalam jangka waktu yang diharapkan.

## 3.5 Improve
Analisis 5W+1H yang digunakan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja mesin injection dalam proses produksi. Beberapa langkah perbaikan meliputi pemeriksaan berkala terhadap parameter mesin untuk memastikan sesuai dengan SOP, serta melakukan pembersihan saluran cooling secara terjadwal untuk mencegah penyumbatan. Selain itu, pengencangan termocouple dilakukan sebelum memulai produksi untuk menjaga suhu barell tetap standar (Tabel 3).
Tabel 3. 5W+1H No Faktor What Why Where When Who How 1 Parameter  Mesin tidak di control Cek berkala parameter setting Untuk memastikan setting sesuai SOP Mesin Injection Setiap 1 jam Operator Mesin Memeriksa sesuai standard Parameter Produk tersebut 2 Saluran cooling mampet Melakukan proses cleaning pada saluran cooling Supaya  saluran cooling tidak mampet dan berfungsi sesuai standard Mesin Injection Dilakukan Sesuai jadwal preventive maintenance Operator Maintenance Melakukan pelatihan kepada  karyawan  untuk meningkatkan kompetensi dan memberikan kesadaran  akan  tanggung jawab masing-masing karyawan 3 Pemasangan termocouple kendor Mengencangkan termocouple Agar temperatur barell standar Mesin Injection Setiap awal sebelum awal proses produksi Setter Mesin Memeriksa kembali sebelum dioperasikan 4 Temperatur viskositas material tidak standar Memantau Viskositas material  secara berkala Memastikan Viskositas material  sesuai Standar Mesin Injection Setiap  Periode pemeriksaan Operator Mesin Membuat SOP pemeriksaan Viskositas
(Sumber: Focus Group Discussion , 2024)
Pemantauan  viskositas  material  secara  berkala  juga  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  viskositas  material  memenuhi  standar  yang ditetapkan.  Proses  ini  melibatkan  berbagai  pihak,  termasuk  operator  mesin  dan  setter  mesin,  dengan  tanggung  jawab  masing-masing  untuk memeriksa dan memastikan standar terpenuhi, serta dilakukan pelatihan untuk meningkatkan kompetensi dan kesadaran karyawan akan tanggung jawab mereka. Studi ini searah dengan temuan Antosz dkk [41], bahwa untuk meningkatkan efisiensi pemeliharaan, dengan fokus pada jadwal pemeliharaan preventif dan peran operator dalam meningkatkan ketersediaan mesin dan mengurangi waktu kegagalan. Tentunya, juga mendukung temuan Shannon dkk [42], pengurangan aktivitas pemeliharaan sebesar 33% dan pengurangan pemeliharaan korektif sebesar 70%, sementara OEE meningkat 20% dan ketersediaan pabrik bertambah 206 jam.

## 3.6 Control
Terdapat empat faktor yang diawasi, mencangkup  parameter mesin, saluran cooling, pemasangan termocouple , dan temperatur viskositas material. Untuk parameter mesin, dilakukan pengecekan berkala setiap jam, dengan frekuensi 24 kali sehari dan ditargetkan setiap pengecekan tidak lebih dari 5 menit. Saluran cooling perlu dibersihkan sesuai jadwal pemeliharaan preventif, dengan frekuensi sekali seminggu, dan diharapkan setiap sesi maintenance berlangsung sekitar 1-2 jam (Tabel 4).
Tabel 4. Target Implementasi No Faktor Aktivitas Frekuensi Prediksi Durasi Harian Prediksi Durasi Mingguan Prediksi Durasi Bulanan Target 1 Parameter Mesin tidak di kontrol Cek berkala parameter setting Setiap 1 jam 24 kali per hari 168 kali per minggu 720 kali per bulan Pastikan setiap pengecekan berlangsung tidak lebih dari 5 menit. 2 Saluran cooling mampet Melakukan proses cleaning pada saluran cooling Sesuai jadwal preventive maintenance - 1 kali per minggu 4 kali per bulan Pelaksanaan maintenance tepat waktu, durasi sekitar 1-2 jam per sesi.
3 Pemasangan termocouple kendor Mengencangkan termocouple Setiap awal sebelum proses produksi 1 kali per hari 7 kali per minggu 30 kali per bulan Setiap pengencangan tidak lebih dari 10 menit. 4 Temperatur viskositas material tidak standar Memantau viskositas material secara berkala Setiap periode pemeriksaan 3 kali per hari 21 kali per minggu 90 kali per bulan Pastikan pemantauan tidak lebih dari 15 menit per sesi. Sumber: Focus Group Discussion , 2024
Pengencangan termocouple dilakukan setiap awal produksi, berlangsung 10 menit per sesi. Sementara itu, viskositas material dipantau secara berkala  tiga  kali  sehari,  dengan  durasi  maksimal  15  menit  per  sesi.  Setiap  aktivitas  memiliki  frekuensi  harian,  mingguan,  dan  bulanan,  yang bertujuan memastikan efisiensi dan efektivitas dalam pengendalian kualitas proses produksi.

## 4. Kesimpulan
Studi  ini  mengidentifikasi  perlunya  perbaikan  dalam  OEE,  terutama  pada pengendalian  parameter  mesin,  sistem  pendingin,  pengencangan  termokopel,  dan pemantauan  viskositas  material  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  produksi. Pengendalian  yang  ketat  dan  pemeliharaan  rutin  diharapkan  meningkatkan  efisiensi  dan kualitas  produksi.  Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  mengeksplorasi  metode peningkatan  OEE  secara  lebih  mendalam,  serta  analisis  tambahan  terhadap  pengaruh variabel  mesin  dan  material  pada  cacat  produk.  Investigasi  lebih  lanjut  dapat  melibatkan penggunaan teknologi baru untuk mengoptimalkan proses produksi dan mengurangi variasi kualitas.  Dengan  fokus  pada  pengurangan  cacat  dan  biaya,  penelitian  ini  menawarkan panduan  praktis  dan  kontribusi  pengembangan  model  analisis  menggunakan Fault  Tree Analysis dan  penerapan  konsep  5W+1H  dalam  konteks  pengendalian  kualitas,  serta memperluas  pemahaman  tentang  hubungan  antara  OEE, Quality  Ratio ,  dan Availability dalam pengelolaan kualitas produk.

## Daftar Pustaka
[1] DataWorldBank,  “Manufaktur,  Nilai  Tambah  (%  PDB),” dataworldbank ,  2024. https://data.worldbank.org/indicator/NV.IND.MANF.ZS?end=2023&skipRedirectio n=true&start=2023&view=map (accessed Jul. 12, 2024).
[2] W.  A.  Balol,  “Analisa  Pengendalian  Mutu  Proses  Produksi  Dengan  Metode  Six Sigma Di PTYZ Pasuruan,” J. Ilm. Vidya , vol. 23, no. 2, pp. 42–54, 2015.
[3] P. Sudirdjo, “Aplikasi Model DMAIC dari Six Sigma dapat Memperbaiki Kualitas Produk  Kapur  Aktif,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  83–90,  2019,  doi: 10.25105/jti.v9i2.4922.
[4] H. Permana, Topan, and S. Anwar, “Produksi Proses Komponen Plastik Flip Flop Dengan Mesin Injeksi Molding Type Hidrolik,” J. Baut dan Manufaktur , vol. 03, no. 02, pp. 2686–5351, 2021.
[5] P. I. Piay, H. J. Kristina, and C. O. Doaly, “Pengurangan Jumlah Produk Cacat Pada Produksi Glasses Box Dengan Metode Lean Six Sigma,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 9, no. 2, p. 81, 2021, doi: 10.24912/jitiuntar.v9i2.12654.
[6] D.  Meidiarti,  “Pengendalian  Kualitas  Produk  Cacat  Batang  Alumunium  Ec  Grade Menggunakan Pendekatan Failure Mode and Effect Analysis,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 8, no. 1, pp. 18–24, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v8i1.6341.
[7] R. Fitriana and N. Anisa, “Perancangan Pebaikan Kualitas Produk Baut dan Sekrup Menggunakan Metode Six Sigma dan Data Mining di PT. A,” J. Tek. Ind. , vol. 9, no. 1, pp. 46–53, 2019, doi: 10.25105/jti.v9i1.4786.
[8] F.  I.  Puspita,  R.  Ardianto,  R.  A.  Prahastuti,  S.  Fatimah,  and  D.  Dwi,  “Solusi Berkelanjutan untuk Perbaikan Kualitas Innerbox di PT. BKI,” vol. 6, no. 1, 2024.
[9] H. Harisupriyanto, Y. Prasetiawan, and M. F. Rahma Supri, “Improving The Quality Of Manufacturing Products With The Application Of Lean Six-Sigma,” Conf. Senat.
STT Adisutjipto Yogyakarta , vol. 5, pp. 231–240,
2019, doi: 10.28989/senatik.v5i0.297.
[10]  M.  R.  Wahyudi,  I.  Baihaqi,  and  P.  Prihananto,  “Implementasi  Six  Sigma  untuk Perbaikan Proses Bisnis dan Perancangan Prosedur Operasional Standar: Studi Kasus pada  Nasi  Krawu  Bu  Tiban  Gresik,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  9,  no.  2,  2021,  doi: 10.12962/j23373539.v9i2.54031.
[11]  Y. S. Aulia  Annai Nashida, “Perbaikan  Kualitas Pada Proses Produksi Kabel Type NYA dengan,” vol. 3, no. 2, 2021.
[12]  S. Teja, A. Ahmad, and L. L. Salomon, “Peningkatan Kualitas Produksi Pakaian Pada Usaha Konveksi Susilawati Dengan Berbasis Metode Six Sigma,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 9–20, 2022, doi: 10.24912/jitiuntar.v10i1.15949.
[13]  B.  A.  Jaya,  “ANALISA  PRODUK  CACAT  MENGGUNAKAN  METODE  SIX SIGMA PADA PERUSAHAAN GARMEN,” vol. 14, no. 1, pp. 143–155, 2022.
[14]  K.  G.  Ashish  Agarwal,  “Critical  Success  Factors  Analysis  For  Six  Sigma  Project Implementation,” Ind.  Eng.  J. ,  vol.  X,  no.  8,  pp.  44–47,  2017,  doi: 10.26488/IEJ.6.10.5.
[15]  W.  S.  Damayanti et  al. ,  “Analisa  Dan  Perbaikan  Produk  General  Assy  Roller Menggunakan Metode Six Sigma Dan  Fuzzy  Fmea Studi Kasus :  Pabrik Peralatan Industri Agro,” Juminten  J. Manaj. Ind. dan Teknol. , vol. 01, no. 05, pp. 168–179, 2020.
[16]  A.  Priananda,  N.  Oktavianthie,  I.  N.  Rahmanto,  and  P.  D.  A.  Paramitha,  “Analisis Implementasi Konsep Six Sigma Dalam Manajemen Proses Bisnis Pada Pt Telkom Indonesia Tbk,” Researchgate.Net , no. September, pp. 0–15, 2021.
[17]  D.  P.  Sari,  K.  F.  Marpaung,  T.  Calvin,  Mellysa,  and  N.  U.  Handayani,  “Analisis Penyebab  Cacat  Menggunakan  Metode  Fmea  Dan  Fta  Pada  Departemen  Final Sanding Pt Ebako Nusantara,” Pros. SNST , pp. 125–130, 2018.
[18]  R.  Trizudha,  S.  Rahayuningsih,  and  A.  Komari,  “Studi  Kualitas  Puding  Melalui Pendekatan Six Sigma Studi Kasus Di Pt. Keong Nusantara Abadi,” JURMATIS  J. Ilm. Mhs. Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, p. 44, 2019, doi: 10.30737/jurmatis.v1i1.1009.
[19]  B. John and A. Areshankar, “Reduction of Rework in Bearing End Plate Using Six Sigma Methodology : A Case Study,” J. Appl. Res. Ind. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 10– 26, 2018, doi: 10.22105/jarie.2018.120059.1033.
[20]  I. T. B. Widiwati, S. D. Liman, and F. Nurprihatin, “The implementation of Lean Six Sigma approach to minimize waste at a food manufacturing industry,” J. Eng. Res. , no. January, 2024, doi: 10.1016/j.jer.2024.01.022.
[21]  A. Adeodu, R. Maladzhi, M. G. Kana-Kana Katumba, and I. Daniyan, “Development of  an  improvement  framework  for  warehouse  processes  using  lean  six  sigma (DMAIC) approach. A case of third party logistics (3PL) services,” Heliyon , vol. 9, no. 4, p. e14915, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e14915.
[22]  H. Alfadilah, A. F. Hadining, and H. Hamdani, “Pengendalian Kualitas Produk Cacat Piece  Pivot  pada  PT.  Trijaya  Teknik  Karawang  Menggunakan  Seven  tool  dan
Analisis  Kaizen,” J.  Serambi  Eng. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  2814–2822,  2022,  doi: 10.32672/jse.v7i1.3667.
[23]  I. Rinjani, W. Wahyudin, and B. Nugraha, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Cacat pada Lensa Tipe X Menggunakan Lean Six Sigma dengan Konsep DMAIC,” Unistek , vol. 8, no. 1, pp. 18–29, 2021, doi: 10.33592/unistek.v8i1.878.
[24]  E.  N.  Ari  Satya  and  W.  Wahyudin,  “Perbaikan  Kualitas  Produk  Batu  Bata  Merah Dengan Metode Six Sigma-Dmaic (Studi Kasus Cv. Ghatan Fatahillah Karawang),” Unistek , vol. 8, no. 1, pp. 6–10, 2021, doi: 10.33592/unistek.v8i1.1073.
[25]  R.  Ardianto,  F.  I.  Puspita,  R.  A.  Prahastuti,  and  ...,  “Solusi  Berkelanjutan  untuk Perbaikan Kualitas Innerbox di PT. BKI Surabaya,” JURMATIS  J. Ilm. Mhs. Tek. Ind. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  11–23,  2024,  [Online].  Available:  https://ojs.unik- kediri.ac.id/index.php/jurmatis/article/view/5203%0Ahttps://ojs.unik- kediri.ac.id/index.php/jurmatis/article/download/5203/3385.
[26]  O.  A.  Muchammad,  A.  H.  Maksum,  and  M.  T.  Rachmat,  “Analisis  Pengendalian Kualitas Produk Part Arm Rear Brake KWBF dengan Metode Six Sigma ( DMAIC ),” vol. VIII, no. 2, pp. 5322–5334, 2023.
[27]  K. Hussain, H. Sun, N. Ahmad, and M. Iqbal, “Assessment of risk factors to Green, Lean,  Six  Sigma  adoption  in  construction  sector:  Integrated  ISM-MICMAC approach,” Heliyon , vol. 10, no. 12, p. e32749, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e32749.
[28]  A.  Mittal,  P.  Gupta,  V.  Kumar,  A.  Al  Owad,  S.  Mahlawat,  and  S.  Singh,  “The performance improvement analysis using Six Sigma DMAIC methodology:  A case study on Indian manufacturing company,” Heliyon , vol. 9, no. 3, p. e14625, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e14625.
[29]  C. Sithole, I. Gibson, and S. Hoekstra, “Evaluation of the applicability of design for six sigma to metal additive manufacturing technology,” Procedia CIRP , vol. 100, no. March, pp. 798–803, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.05.041.
[30]  I.  Daniyan,  A.  Adeodu,  K.  Mpofu,  R.  Maladzhi,  and  M.  G.  Kana-Kana  Katumba, “Application  of  lean  Six  Sigma  methodology  using  DMAIC  approach  for  the improvement of bogie assembly process in the railcar industry,” Heliyon , vol. 8, no. 3, p. e09043, 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e09043.
[31]  S. Indrawati and M. Ridwansyah, “Manufacturing Continuous Improvement Using Lean Six Sigma: An Iron Ores Industry Case Application,” Procedia Manuf. , vol. 4, no. Iess, pp. 528–534, 2015, doi: 10.1016/j.promfg.2015.11.072.
[32]  A.  Annai  Nashida  and  Y.  Syahrullah,  “Perbaikan  Kualitas  Pada  Proses  Produksi Kabel  Type  NYA  dengan  Metode  Quality  Control  Circle  (QCC)  Pada  Perusahaan Manufaktur Kabel di Banyumas,” JURMATIS (Jurnal Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. , vol. 3, no. 2, p. 147, 2021, doi: 10.30737/jurmatis.v3i2.1792.
[33]  D. Hariyani and S. Mishra, “Drivers for the adoption of integrated sustainable green lean six sigma agile manufacturing system (ISGLSAMS) and research directions,” Clean. Eng. Technol. , vol. 7, p. 100449, 2022, doi: 10.1016/j.clet.2022.100449.
[34]  R.  Titmarsh,  F.  Assad,  and  R.  Harrison,  “Contributions  of  lean  six  sigma  to sustainable  manufacturing  requirements:  An  industry  4.0  perspective,” Procedia CIRP , vol. 90, no. March, pp. 589–593, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.02.044.
[35]  D. Hariyani, S. Mishra, M. K. Sharma, and P. Hariyani, “A study of the barriers to the  adoption  of  integrated  sustainable-green-lean-six  sigma-agile  manufacturing system  (ISGLSAMS)  in  Indian  manufacturing  organizations,” Clean.  Waste  Syst. , vol. 5, no. March, p. 100098, 2023, doi: 10.1016/j.clwas.2023.100098.
[36]  A. A. Daya and I. Lazakis, “Developing an advanced reliability analysis framework for marine systems operations and maintenance,” Ocean Eng. , vol. 272, no. February, p. 113766, 2023, doi: 10.1016/j.oceaneng.2023.113766.
[37]  D.  Hariyani  and  S.  Mishra,  “Structural  Equation  Modeling  of  Drivers  for  the Adoption of an Integrated Sustainable-Green-Lean-Six Sigma-Agile Manufacturing System  (ISGLSAMS)  in  Indian  Manufacturing  Organizations,” Clean.  Circ. Bioeconomy , vol. 4, no. December 2022, p. 100037, 2023, doi: 10.1016/j.clcb.2023.100037.
[38]  F.  Nurprihatin,  Y.  N.  Ayu,  G.  D.  Rembulan,  J.  F.  Andry,  and  T.  E.  Lestari, “Minimizing Product Defects Based on Labor Performance using Linear Regression and Six Sigma Approach,” Manag. Prod. Eng. Rev. , vol. 14, no. 2, pp. 88–98, 2023, doi: 10.24425/mper.2023.146026.
[39]  D. M. Utama and M. Abirfatin, “Sustainable Lean Six-sigma : A new framework for improve sustainable manufacturing performance,” Clean. Eng. Technol. , vol. 17, no. October, p. 100700, 2023, doi: 10.1016/j.clet.2023.100700.
[40]  A. B. Dewantara and M. Kholil, “Sistem Otomasi Sebagai Upaya Perbaikan Kualitas Dengan Metode Spc Pada Line Finishing (Studi Kasus: Pt. X),” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 3, no. 3, pp. 141–149, 2017, doi: 10.24912/jitiuntar.v3i3.465.
[41]  K.  Antosz,  M.  Jasiulewicz-Kaczmarek,  R.  Waszkowski,  and  J.  Machado, “Application  of  Lean  Six  Sigma  for  sustainable  maintenance:  case  study,” IFAC- PapersOnLine , vol. 55, no. 19, pp. 181–186, 2022, doi: 10.1016/j.ifacol.2022.09.204.
[42]  N.  Shannon,  A.  Trubetskaya,  J.  Iqbal,  and  O.  McDermott,  “A  total  productive maintenance  &  reliability  framework  for  an  active  pharmaceutical  ingredient  plant utilising design for Lean Six Sigma,” Heliyon , vol. 9, no. 10, p. e20516, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e20516.