## Analisis Penurunan Jumlah Defect Dalam Proses Tire-Curing Dengan Penerapan Konsep Six Sigma
Burhan Primanintyo 1 , M. Yani Syafei 2 ,  Dina Luviyanti 3
1) Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik, President University Jl. Ki Hajar Dewantara Kota Jababeka Cikarang, Bekasi - Indonesia 17550 Email: burhanp@president.ac.id; yanisyafei@president.ac.id; dinaluviyanti@gmail.com ,

## ABSTRAK
Dalam  proses  pembuatan  ban,  jumlah defect yang  terjadi  pada  perusahaan  ban  ini    memiliki kecenderungan  meningkat  dan  berada  di  atas  batas  target  yang  ditetapkan.  Dalam  upaya  meningkatkan kualitas  pembuatan  ban,  maka  dilakukan  analisis  penurunan  jumlah defect yang  terjadi  dengan menggunakan konsep six sigma . Proses perbaikan dilakukan untuk mengurangi defect jenis Under Cure yang merupakan defect dengan  jumlah  terbanyak  dari total  tujuh  jenis defect yang ada dengan  menggunakan perancangan DOE ( Design of Experiment ) yang bertujuan untuk menentukan setting optimum dalam proses pemasakan ban. Defect Under Cure adalah jenis defect yang terjadi karena proses pemasakan ban ( curing ) yang  kurang  sempurna  sehingga  menyebabkan  ban  kurang  matang.  Dengan  dilakukannya  perbaikan  pada proses tersebut berdasarkan hasil setting optimum, maka nilai sigma perusahaan menjadi meningkat sebesar 4,209 sigma yang sebelumnya sebesar 3,902 sigma.
Kata kunci: Six Sigma,  DOE (Design of Experiment), Defect, Under Cure

## ABSTRACT
In tire manufacturing process, amount of defects that occur in the tire company has a tendency to increase  and  above  the  target  limits.  In  order  to  improve  the  quality  of  tire  manufacture,  an analysis to decrease the number of defects is conducted by using the Six Sigma concept. The repair process is done to reduce the defect types Under Cure. This is a defect with the highest number from the seven types of defects. The design DOE (Design of Experiment) is used to determine the optimum setting tires in the cooking process. Defect Under Cure is a type of defect that occurs due to  imperfection  of  tire  cooking  process  (curing)  and  cause  the  tire  become  immature.  By  doing improvements  on  the  process  based  on  optimum  setting,  the  sigma  value  of  the  company  is increased by 4.209 sigma which previously amounted to 3.902 sigma .
Keywords: Six Sigma,  DOE (Design of Experiment), Defect, Under Cure

## Pendahuluan
Untuk  dapat  bersaing  secara  global  sebuah  perusahaan  harus  memiliki  keunggulan  kompetitif seperti  kualitas  ( quality ),  harga  ( cost ),  ketepatan  waktu  pengiriman  ( delivery  time )  dan fleksibilitas  ( flexibility )  (Mahadevan,  2010  :  35).  Untuk  meningkatkan  keunggulan  kompetitif tersebut,  salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  yaitu  dengan  meminimasi waste (pemborosan)  yang  ada. Waste (pemborosan)  merupakan  aktivitas  kerja  yang  tidak  memberikan nilai tambah sepanjang aliran proses produksi, salah satunya Defect /produk cacat  yang dihasilkan dalam proses produksi.
Six  Sigma merupakan  suatu  metode  atau  teknik  pengendalian  dan  peningkatan  kualitas  dramatik yang diterapkan oleh perusahaan Motorola sejak tahun 1986, yang merupakan terobosan baru dalam bidang  manajemen  kualitas  untuk  mencapai  tingkat  kerja  enam  sigma  dengan  prinsip  yaitu memproduksi  hanya  3,4 defect s  untuk  setiap  satu  juta  kesempatan  atau  operasi  -  3,4  DPMO ( Defect s Per Million Opportunities ), (Gaspersz, 2011 : 37).
Perusahaan  Ban  yang  diteliti  merupakan  perusahaan  manufaktur  berbasis  kondisional  antara  MTO ( Make  To  Order )  dan  MTS  ( Make  To  Stock )  yang  memproduksi  ban  roda  dua  (MC/ Motorcycle )  dan roda  empat  (PCR/ Passanger  Car ).  Produk  yang  dihasilkan  terdiri  atas  berbagai  merek  dan  varian serta  produknya  sudah  memasuki  pasar  ekspor  dengan  area  pemasaran  ekspor  78%  dan  domestik sebesar 22% (Sumber: Annual Report PT. X Tbk. Tahun 2013).
Salah satu hal yang berpengaruh terhadap kinerja perusahaan  adalah proses produksi. Berdasarkan prasurvey  yang  telah  dilakukan  di  perusahaan  ban  ini,  diidentifikasi  adanya  permasalahan  yaitu banyaknya defect pada proses produksi khususnya pada proses curing pembuatan ban PCR. Proses curing adalah  proses  akhir  dari  pembuatan  ban/ tyre ,  dimana  terjadi  proses  pembentukan, pencetakan  dan  pemasakan green  tyre (produk  setengah  jadi)  menjadi  produk  jadi.  Jenis defect terdiri  dari  dua  kategori  yaitu defect  minor dan defect  major.  Defect minor merupakan  kejadian dimana  suatu  produk  gagal  memenuhi  persyaratan  yang  diinginkan  namun  masih  dapat  dilakukan perbaikan  ulang  ( rework ).  Sedangkan defect  major merupakan  produk defect yang  sudah  tidak dapat diperbaiki lagi.
Penyelesaian  pengerjaan  pesanan  yang  tepat  waktu  merupakan  hal  yang  penting  bagi  perusahaan Make  To  Order (MTO).  Banyaknya defect tentu  sangat  berpengaruh  terhadap  kelancaran  sistem distribusi  barang  ke  pelanggan.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  kemungkinan  akan menambah lead  time produksi  yang  dapat  menyebabkan  keterlambatan  dalam  pengiriman  barang ke  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  penerapan  konsep Six  Sigma ini  merupakan  salah  satu  solusi  yang dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk  menurunkan  banyaknya defect pada  proses  produksi  di mesin curing sehingga dapat menghasilkan produk yang tepat pada waktu, tepat pada jumlah dan dengan  kualitas  yang  sesuai  dengan  harapan/permintaan  pelanggan  sehingga  dapat  meningkatkan nilai tambah pelanggan terhadap perusahaan.

## Studi Literatur

## Konsep Dasar Six Sigma
Six Sigma adalah suatu upaya terus menerus ( continuous improvement efforts ) untuk: (Gaspersz, 2011: 6)
1. Menurunkan variasi dari proses, agar
2. Meningkatkan kapabilitas proses, dalam
3. Menghasilkan  produk  (barang  atau  jasa)  yang  bebas  kesalahan  ( zero  defect  – target  minimum 3,4 DPMO ( Defect Per Million Opportunities ),
4. Untuk memberikan nilai kepada pelanggan ( customer value ).
APICS Dictionary (2005) mendefinisikan kualitas Six Sigma sebagai sekumpulan konsep dan praktik terbaik dalam bisnis yang bertujuan:
1. Menurunkan variabilitas dalam proses dan mengurangi cacat dalam produk,
2. Hanya memproduksi 3,4 cacat untuk setiap satu juta kesempatan atau operasi (3,4 DPMO),
3. Melakukan insiatif-inisiatif peningkatan proses untuk mencapai target kinerja Six Sigma ,
4. Meningkatkan kinerja bottom-line ,
5. Menciptakan dan memonitor aktivitas-aktivitas bisnis agar mengurangi pemborosan (waste) dan kebutuhan sumber-sumber daya,
6. Meningkatkan kepuasan pelanggan.
Pada dasarnya, istilah “ Six Sigma” sendiri merujuk pada taregt kinerja  operasi yang diukur secara statistik dengan hanya 3,4 defect (cacat) untuk setiap juta aktivitas atau peluang. Hanya segelintir perusahaan  atau  proses  yang  dapat  mengklaim  telah  meraih  tujuan  tersebut  (Pande et  al. ,  2002:
X). Adapun manfaat Six Sigma mencakup antara lain: (Pande et al. , 2002: X)
1. Pengurangan biaya
2. Peningkatan produktivitas
3. Pertumbuhan pangsa pasar
4. Retensi pelanggan
5. Pengurangan waktu siklus
6. Pengurangan defect (cacat)
7. Pengembangan produk/jasa
Peningkatan Kapabilitas Proses Menuju Target Six Sigma
Berbagai  upaya  peningkatan  menuju  target Six  Sigma dapat  dilakukan  menggunakan  dua metodologi, yaitu:
1. Six Sigma – DMAIC ( Define , Measure , Analyze , Improve , Control ) dan 2. Design Six Sigma – DFSS DMADV ( Define , Measure , Analyze , Design , Verify)

## DMAIC terdiri atas lima tahap utama: (Gaspersz, 2011: 50)
 Define –  mendefinisikan  secara  formal  sasaran  peningkatan  proses  yang  konsisten  dengan permintaan atau kebutuhan pelanggan dan strategi perusahaan
 Measure –  mengukur  kinerja  proses  pada  saat  sekarang  ( baseline  measurements )  agar  dapat dibandingkan  dengan  target  yang  ditetapkan.  Lakukan  pemetaan  proses  dan  mengumpulkan data yang berkaitan dengan indikator kinerja kunci ( key performance indicators = KPIs).
 Analyze –  menganalisa  hubungan  sebab  akibat  berbagai  faktor  yang  dipelajari  untuk mengetahui faktor-faktor dominan yang perlu dikendalikan.
 Improve –  mengoptimalisasikan  proses  menggunakan  analisis-analisis  seperti Design  of Experiments (DOE)  dan  lain-lain,  untuk  mengetahui  dan  mengendalikan  kondisi  optimum proses.
 Control – melakukan pengendalian terhadap proses secara terus menerus untuk meningkatkan kapabilitas proses menuju target Six Sigma .

## Definisi Defect
Defect merupakan  keadaan  dimana  suatu  produk  dinyatakan  gagal  dalam  mencapai  persyaratan yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan  atau customer . Defect sendiri  dikelompokkan  menjadi beberapa kategori diantaranya:
1. Defect Minor
Defect minor  ini  merupakan  kategori defect dengan  tingkat  keseriusan  rendah.  Produk  dengan kategori defect minor  ini  masih  dapat  dilakukan  perbaikan  lagi  (dirework)  untuk  mencapai persyaratan yang ditetapkan.
2. Defect Major
Defect major  merupakan  kategori defect dengan  tingkat  keseriusan  tinggi  atau  biasa  disebut dengan  istilah scrap .  Produk  dengan  kategori defect major  ini  sudah  tidak  dapat  dilakukan perbaikan lagi dalam arti produk tersebut harus dibuang/tidak bisa dijual.

## Control Chart
Tools lain  yang  biasa  digunakan  untuk  memantau  dan  mengontrol  variasi  proses  secara  terus- menerus adalah peta kendali (Garrity, 1993: 116). Yang menjadi latar belakang dalam menggunakan peta  kendali  pada  awalnya  adalah  upaya  untuk  menghilangkan  variasi  yang  tidak  normal  yang disebabkan  penyebab  khusus  ( special  causes  variation )  dari  variasi  normal  yang  disebabkan penyebab umum ( common causes variation ).
Pembuatan peta kontrol dipengaruhi oleh jenis data pengamatan. Jenis data dibagi kedalam 2 tipe, yaitu  data  variabel  dan  data  atribut.  Data  variabel  digunakan  untuk measurable  data sedangkan data atribut digunakan untuk countable data (Garrity, 1993: 116).

## Cause and Effect Diagram
Cause Effect Diagram atau diagram sebab akibat atau diagram tulang ikan (fish bone) merupakan diagram  yang  menghubungkan  antara  akibat  dengan  faktor-faktor  penyebabnya.  Secara  umum Cause  Effect  Diagram adalah  sebuah  gambaran  grafis  yang  menampilkan  data  mengenai  faktor penyebab dari kegagalan atau ketidaksesuaian, hingga menganalisa ke sub paling dalam dari faktor penyebab timbulnya masalah (Tannady, 2015: 36).

## Design of Experiment (DOE)
DOE merupakan inti dari tahapan analisis/ analyze dan improvement pada metode Six Sigma , karena tanpa  memahami  secara  mendalam  letak  suatu  permasalahan  perbaikan  hanya  akan  menyentuh permukaan saja dan tidak efektif untuk menyelesaikan masalah secara permanen. (Muis, 2014: 185- 186).  DOE  ini  sendiri  bertujuan  untuk  membentuk  sebuah  rancangan  percobaan  dengan menggunakan  kombinasi-kombinasi  dari  faktor  yang  diuji  ( fixed  factors )  untuk  melakukan  suatu perbaikan.
Percobaan Faktorial
Percobaan  faktorial  merupakan  salah  satu  dari  model  percobaan  yang  sangat  terpercaya,  banyak dipakai dalam lingkungan industri dan ilmiah. Ditinjau dari macam-macam percobaan, terdapat dua jenis percobaan yaitu full factorial /faktorial lengkap dan fractional factorial /faktorial fraksi atau faktorial kecil. Percobaan faktorial fraksi bertujuan untuk mengurangi jumlah kombinasi jika faktor yang ada jumlahnya banyak sehingga percobaan dapat lebih ekonomis. Percobaan faktorial lengkap memiliki sifat-sifat, diantaranya: (Muis, 2014: 187)
 Semua faktor dalam percobaan terkontrol
 Semua faktor dijalankan dengan menggunakan sejumlah nilai spesifik
 Semua kombinasi dari nilai faktor dijelaskan dalam percobaan

## Percobaan Faktorial Dengan Tiga Faktor (AxBxC)
Percobaan  faktorial  AxBxC  merupakan  salah  satu  jenis  percobaan  yang  didalamnya  terdapat  tiga buah  faktor  yang  terlibat.  Hampir  sama  dengan  percobaan  faktorial  dengan  dua  faktor,  pada percobaan  dengan  tiga  buah  faktor  akan  semakin  sulit  dan  kompleks  dalam  pelaksanaannya. Perbedaan faktorial tiga faktor dengan dua faktor terletak pada pengaruh yang ada,  diantaranya: (Muis, 2014: 193).
 Pada faktorial dua faktor (AxB) terdapat tiga pengaruh, yaitu dua pengaruh utama (A dan B) dan satu pengaruh terhadap interaksi antar kedua faktor (AB).
 Pada faktorial tiga faktor (AxBxC) terdapat tujuh pengaruh, yaitu tiga pengaruh utama (A, B dan C), tiga pengaruh interaksi antar ketiga faktor (AB, AC dan BC) dan satu pengaruh interaksi antar ketiga faktor (ABC).
Desain faktorial merupakan solusi paling efisien jika eksperimen yang dilakukan meneliti pengaruh dari  dua  atau  lebih  faktor,  karena  semua  kemungkinan  kombinasi  dari  tiap-tiap  level  dari  faktor yang ada dapat diselidiki secara lengkap.

## Two Level Factorial Design
Two Level Factorial Design merupakan faktorial dimana setiap faktor dibatasi oleh dua level yaitu level low (rendah) dan high (tinggi). Level low dinotasikan dengan -1 atau   (-) dan untuk level high dinotasikan dengan +1 atau (+) atau bisa disesuaikan dengan kasus pada penelitian.
Rancangan faktorial 2 k , adalah rancangan faktorial yang melibatkan k buah faktor dengan masing- masing faktor memiliki dua level atau taraf. Adapun syarat dari rancangan ini diantaranya:
 Faktor-faktor tersebut sifatnya tetap/ fixed
 Memenuhi syarat uji homogenitas
 Memenuhi syarat uji normalitas

## Metodologi Penelitian
Dalam upaya menurunkan jumlah defect pada proses pembuatan ban terutama pada proses curing (proses  pemasakan  ban),  maka  solusi  yang  dapat  dilakukan  yaitu  meningkatkan  kualitas  proses curing sehingga  akan  berdampak  pada  penurunan  jumlah defect yang  terjadi,  dimana  tahapan pemecahan masalahnya adalah sebagai berikut :

## Observasi Awal
Observasi  awal  ini  merupakan  tahapan  awal  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  secara  langsung dilakukan  dengan  mengamati  proses pemasakan  green  tyre  (GT) pada  area curing dan  melakukan interview terhadap  pihak  produksi,  PPIC  dan Lean  Manufacture terkait  permasalahan  yang  sering dihadapi oleh perusahaan khususnya area curing plant 2.

## Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan tahapan dalam menentukan objek permasalahan. Setelah dilakukan observasi awal di area produksi curing plant 2 , diidentifikasi adanya permasalahan yaitu banyaknya produk defect .  Untuk  mengatasi  masalah  yang  ada,  diperlukan  suatu  konsep  atau  metode  yang dapat  mengatasi  masalah  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  secara  umum  adalah  untuk  meminimasi defect yang terjadi dan meningkatkan level sigma perusahaan.

## Inventarisasi Data
Inventarisasi  data  dilakukan  untuk  mendukung  peneliti  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  disini  adalah  dengan wawancara, observasi langsung dan dokumentasi.
 Teknik  wawancara dilakukan  dengan  mewawancarai  karyawan  di  bagian curing .  Topik wawancara yang dibahas adalah mengenai permasalahan yang ada pada proses curing .
 Teknik  observasi yang  dilakukan  disini  adalah  dengan  mengamati  langsung  proses  produksi  di mesin curing untuk mengetahui dan melihat langsung proses yang berjalan dan melakukan trial pada proses curing plant 2.
 Teknik  dokumentasi yang  dimaksud  disini  merupakan  pengumpulan  dokumen-dokumen  yang berisi peristiwa yang sudah berlalu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder yang diambil secara langsung pada objek penelitian, diantaranya:
1. Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  melalui  pengamatan  atau  pengukuran  secara langsung  oleh  peneliti  dari  suatu  objek  penelitian.  Data  yang  diperoleh  melalui  hasil observasi dan wawancara. Data primer yang diambil diantaranya:
a. Permasalahan yang sering terjadi dan sedang dihadapi
b. Data trial setting parameter mesin curing
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data atau informasi yang telah tersedia oleh pihak  perusahaan atau pihak lain yang dianggap berkompeten. Data sekunder yang digunakan diantaranya:
a. Proses Produksi yang terjadi di perusahaan
b. Data defect hasil proses mesin curing
c. Data hasil produksi.
Peningkatan Kualitas Proses Curing dengan Konsep Six Sigma
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, selanjutnya diolah dan dilakukan langkah perbaikan sesuai dengan konsep Six Sigma metode DMAIC ( Define, Measure, Analyze, Improve, Control), yaitu : (Gaspersz, 2011: 50) 1. Define Tahap define ini  merupakan  tahapan  untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  (banyaknya defect produk).  Identifikasi  permasalahan  yang  ada  juga  digunakan  untuk  merancang  perbaikan untuk mengurangi defect yang ada. Tahapan ini dilakukan dengan cara:
a. Mengidentifikasi aliran proses produksi pada perusahaan ban yang menjadi objek penelitian.
b. Mengidentifikasi permasalahan yang akan dianalisa lanjut.
2. Measure
Tahap measure ini  dilakukan  mengukur  jumlah defect yang  terjadi,  dan  kategori  tipe  defect  apa saja yang dominan dalam perbaikan proses tyre - curing , serta mengukur seberapa besar kapabilitas proses yang terjadi dengan ukuran nilai sigma yang diperoleh, dengan metode antara lain : a. Membuat diagram kontrol (u- Chart ) untuk mengendalikan jumlah defect yang terjadi.
b. Membuat  Diagram  Pareto  untuk  mengetahui  kategori  tipe defect yang  dominan  dalam perbaikan proses curing .
c. Menghitung  DPMO  ( Defect Per Million  Opportunities )  untuk  menentukan  nilai  sigma  sebagai kapabilitas proses yang dimiliki perusahaan.
3. Analyze
Pada tahap analyze ini dilakukan analisis yang lebih mendalam mengenai penyebab-penyebab yang mungkin terjadi dengan menggunakan metode Cause and Effect Diagram ( Fish Bone ) dengan tujuan untuk  mengetahui  faktor-faktor  penyebab  terjadinya defect dan  meminimumkan  resiko  penyebab kegagalan.
4. Improve Tahap improve merupakan  tahap  diterapkannya  metode Six  Sigma untuk  meningkatkan  kualitas proses  dan  meminimasi defect dengan  memberikan  solusi  perbaikan  pada  proses  produksi  yang terjadi.
Proses Perbaikan Proses melalui Design of Experiment (DOE)
Solusi perbaikan dilakukan dengan menggunakan analisis desain faktorial 2 3 . Analisis ini terdiri dari 3 buah faktor dengan 2 buah level atau taraf, yang dikatakan level atau taraf disini adalah varian dari masing-masing variabel.
Adapun Faktor-faktor tetap yang mempengaruhi defect U/C atau Under cure diantaranya:
1. Faktor penggunaan temperatur curing ,
2. Faktor lamanya proses curing atau waktu curing , dan 3. Faktor penggunaan tekanan curing.
Ketiga  faktor  tersebut  dijadikan  sebagai  variabel  independen  (yang  mempengaruhi)  sedangkan defect under  cure dijadikan  sebagai  variabel  dependen  (yang  dipengaruhi).  Untuk  variabel/faktor temperature cure , level/taraf/varian yang diuji yaitu 165°C dan 175°C, untuk variabel/faktor time cure ,  level/taraf/varian  yang  diuji  yaitu  790  s  dan  800  s  dan  untuk  variabel/faktor pressure , level/taraf/varian yang diuji yaitu 1500 kpa dan 1600 kpa.

## Hasil dan Diskusi

## Observasi Awal
Observasi  awal  dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  di  perusahaan, khususnya  di  area  produksi  mesin curing plant 2.  Pada  tahapan  ini  diidentifikasi  adanya permasalahan  yaitu  banyaknya  jumlah defect produk  yang  ada.  Banyaknya defect produk  ini mengakibatkan terjadinya penyimpangan antara aktual dengan target defect itu sendiri. Berikut ini adalah  grafik defect tyre (minor  dan  major)  periode  Januari-Juni  2015  yang  ditunjukkan  pada gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Grafik Defect Minor Tyre Periode Januari-Juni 2015
Gambar 2. Grafik Defect Major Tyre Periode Januari-Juni 2015
Pada gambar 1 dan 2 terlihat bahwa pada beberapa bulan, jumlah defect yang terjadi berada pada batas target yang telah ditetukan (garis tebal pada gambar). Permasalahan ini jika dibiarkan terus menerus akan berdampak kurang baik bagi perusahaan. Oleh karena itu perlu dilakukan perbaikan dengan  cara  meminimasi defect yang  ada  menggunakan  konsep Six  Sigma .  Konsep  ini  digunakan untuk  mengendalikan  kualitas  proses curing serta  mengurangi defect  minor yang  secara  otomatis juga akan menurunkan jumlah defect major yang ada pada perusahaan. Adapun Defect terbagi  menjadi  dua  kategori  yaitu defect jenis minor dan defect jenis major . Defect minor adalah  produk  cacat  yang  masih  bisa  di rework ,  sedangkan defect  major merupakan produk  cacat  yang  sudah  tidak  bisa  di rework /harus  dibuang  ( reject ).  Terdapat  tujuh  jenis defect pada ban ( tyre) secara visual setelah proses curing yang disajikan pada Tabel 1. Sedangkan jumlah
January February March April May June Defect (%) 1,58% 2,28% 2,87% 3,75% 4,45% 4,24% Target Defect (%) 4,01% 4,01% 4,01% 3,89% 3,89% 3,89% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% % d e fe ct %  D E F EC T  M I N O R  JA N UA R I - J U N I  2 0 1 5 January February
March April May June Scrap (%) 0,65% 1,02% 1,49% 1,69% 1,66% 1,33% Target Scrap (%) 1,01% 1,01% 1,01% 0,95% 0,95% 0,95% 0,00% 0,50% 1,00% 1,50% 2,00% % Def e ct %  D E F EC T  M A J O R  JA N UA R I - J U N I  2 0 1 5 3,89 % 4,01% 0,95 % 1,01 %
defect  minor dan defect  major secara  keseluruhan  hasil curing pada  periode  Januari-Juni  2015 disajikan pada Tabel 2.

## Pengendalian Proses Curing
Dalam  pengendalian  proses tyre-curing ,  dilakukan  beberapa  pengukuran  dengan  peta  kendali, diagram  pareto,  dan  DPMO  sebagai  upaya  untuk  mengukur  kapabilitas  proses tyre-curing yang dimiliki perusahaan.

## Menghitung Jumlah Produk yang Defect
Untuk  mengetahui  jumlah  produk  yang defect yang  terjadi  dalam  proses tyre-curing ,  maka digunakan  proses  perhitungan  dengan  metode  Peta  Kendali  U  ( U-chart ). U-chart digunakan  untuk mengendalikan jumlah produk yang defect per unit , dengan menggunakan distribusi 3 sigma sebagai batas pengendalian proses manufaktur, maka berikut adalah rumus batas kendali UCL dan LCL.
̅    √ ̅ ......................              pers. (1)

## ̅    √ ̅
Adapun secara keseluruhan perhitungan peta kendali p untuk bulan Juni 2015 disajikan pada Tabel 3.
Tabel 1. Jenis-Jenis Defect pada Ban ( Tyre )
No. Nama Defect Definisi Defect 1 U/C ( Under cure ) Kondisi  kurang  sempurnanya  pemasakan  ban  (proses curing ) sehingga menyebabkan ban kurang matang
2 B/LK ( Bladder Leak ) Defect yang  diakibatkan  oleh  bl add er  bocor  saat shaping maupun  proses curing kemudian  tekanan dalamnya  langsung  masuk  kedalam  ban  sehingga terjadi abnormal 3 TW ( Twist ) Kondisi center  raw  cover dan center  mold yang  tidak pas menyebabkan cacat pada bagian bead
4 FM ( Foreign Material ) Adanya  kontaminasi  dari  material  asing  yang  ikut ter curing pada ban 5 DFM ( Deformation ) Perubahan  bentuk  ban  akibat  tekanan  tenaga  luar yang terus menerus pada saat ban masih panas setelah ban keluar dari cetakan/ mold 6 B/CR ( Bladder Crease ) Lipatan bagian dalam ban yang terjadi karena adanya sisa/kelebihan  bl add er  saat  proses  shaping  yang tergelincir dalam proses curing 7 Out of Uniformity Merupakan  salah  satu  jenis defect yang  dicek  dengan menggunakan  mesin  tersendiri  yaitu  mesin Balance & Uniformity .  Mesin  ini  mengukur  tingkat balance & uniformity dari  ban  hasil  proses curing ,  apabila  ban tersebut  tidak  lolos  uji  dari  mesin  ini  maka  ban tersebut  dinyatakan Out  of  Uniformity artinya  ban tersebut tidak sesuai dengan spesifikasi.
Tabel 2. Data Total Defect terhadap Total Produksi Periode Januari-Juni 2015
Januari Februari Maret April Mei Juni Total Produksi 262.306 209.907 179.211 160.716 140.103 153.867 Jumlah Defect Minor 4.141 4.792 5.145 6.020 6.241 6.521 Jumlah Defect Major 1.714 2.147 2.669 2.709 2.332 2.045

## Tabel 3. Perhitungan Jumlah Produk Defect dengan Peta U
Tanggal Jumlah Sampel,n Jumlah Defect, c U = c/n 3 𝛔 = √ ̅ UCL= ̅ LCL = ̅ 1 4944 298 0.0603 0.0101 0.0657 0.0456 2 5188 281 0.0542 0.0098 0.0655 0.0458 3 4992 281 0.0563 0.0100 0.0657 0.0457 4 5473 285 0.0521 0.0096 0.0652 0.0461 5 5737 312 0.0544 0.0093 0.0650 0.0463 6 4368 282 0.0646 0.0107 0.0664 0.0450 7 5260 269 0.0511 0.0098 0.0654 0.0459 8 5712 265 0.0464 0.0094 0.0650 0.0463 Tabel 3.  (lanjutan) Perhitungan Jumlah Produk Defect dengan Peta U Tanggal Jumlah Sampel,n Jumlah Defect, c U = c/n 3 𝛔 = √ ̅ UCL= ̅ LCL = ̅ 9 4500 299 0.0664 0.0106 0.0662 0.0451 10 6505 331 0.0509 0.0088 0.0644 0.0469 11 5020 272 0.0542 0.0100 0.0657 0.0457 12 5194 273 0.0526 0.0098 0.0655 0.0458 13 4738 242 0.0511 0.0103 0.0660 0.0454 14 5388 292 0.0542 0.0096 0.0653 0.0460 15 5456 284 0.0521 0.0096 0.0653 0.0461 16 5191 280 0.0539 0.0098 0.0655 0.0458 17 6344 284 0.0448 0.0089 0.0646 0.0468 18 6140 257 0.0419 0.0090 0.0647 0.0466 19 5852 297 0.0508 0.0093 0.0649 0.0464 20 4488 260 0.0579 0.0106 0.0662 0.0451 21 5120 299 0.0584 0.0099 0.0656 0.0458 22 4817 292 0.0606 0.0102 0.0659 0.0455 23 5167 278 0.0584 0.0103 0.0659 0.0454 24 4264 263 0.0509 0.0098 0.0655 0.0458 25 5080 277 0.0650 0.0108 0.0665 0.0448 26 4571 328 0.0646 0.0099 0.0656 0.0457 27 4356 327 0.0715 0.0105 0.0661 0.0452 28 4424 259 0.0595 0.0107 0.0664 0.0449 29 4817 289 0.0653 0.0106 0.0663 0.0450 30 4944 310 0.0644 0.0102 0.0659 0.0455 Urata = 0,055671
Dimana hasil perhitungan peta kendali u disajikan pada gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3. Peta kendali U- chart
Terlihat pada peta U diatas, terdapat lima titik (data ke 8, 9, 17, 18, 27) yang berada diluar batas- batas  kendali  (UCL  dan  LCL)  sehingga  prosesnya  masih  tidak  terkendali  ( out  of  control ). Berdasarkan hasil perhitungan sampai proses terkendali, diperoleh rata-rata jumlah defect adalah 0.056351  (5,64%). Sebelum  melakukan  perbaikan  perlu  diketahui  terlebih  dahulu  manakah  dari jenis-jenis defect yang ada yang menghasilkan jumlah defect paling banyak diantara yang lainnya.

## Menghitung Jumlah Defect Tertinggi dengan Diagram Pareto
Berdasarkan hasil diagram pareto pada gambar 4, dimana defect tyre hasil curing periode Januari – Juni 2015 dilihat dari jenis defect nya, terlihat bahwa defect tertinggi adalah jenis defect U/C atau Under Cure dengan prosentase cacat sebesar 23,4%.
Defect dan Scrap 10861 9033 6181
6098 5560 4555 4188 Percent 23,4 19,4 13,3 13,1 12,0 9,8 9,0 Cum % 23,4 42,8 56,1 69,2 81,2 91,0 100,0 Jenis Defect B/CR DFM FM Out of Unif TW B/LK U/C 50000 40000 30000 20000 10000 0 100 80 60 40 20 0 De fe ct d an S cr ap Pe rc en t Pareto Chart of Jenis Defect Gambar 4. Pareto Diagram Defect Tyre

## Menghitung DPMO (Defects Per Million Opportunities) dan Nilai Sigma
DPMO  merupakan  ukuran  kegagalan  dalam  konsep Six  Sigma yang  menunjukkan  kegagalan  dalam sejuta kesempatan. Cara menghitung DPMO adalah sebagai berikut: Langkah awal adalah dengan menghitung DPU ( Defect Per Unit ) dengan rumus:
.......................................... pers. (2)
Kemudian selanjutnya menghitung DPMO dengan rumus:
0.0400 0.0450 0.0500 0.0550 0.0600 0.0650 0.0700 0.0750 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 DataU Urata UCL LCL
Keterangan: Unit : Pcs tyre Defect : Produk gagal Opportunity for error in a unit : Kemungkinan adanya defect dalam 1 unit.
Berikut ini adalah perhitungan untuk mendapatkan nilai DPU, DPMO dan nilai sigma.
Unit : 126600 psc tyre ( Rata-Rata jumlah yang diproduksi pada bulan Juni 2015).
Defect : 7134 pcs tyre (Rata-rata defect terkendali pada bulan Juni 2015) Opportunities : 7 opportunities (7 peluang kemungkinan terjadinya defect dalam  satu unit tyre ) = 0.056351
Setelah mendapatkan nilai DPMO, langkah selanjutnya adalah melihat tabel konversi DPMO ke nilai sigma, maka diperoleh nilai sigma awal sebesar 3,9029 sigma.

## Analisis Sebab-Akibat
Tahap analyze ini  merupakan  langkah  ketiga  setelah define dan measure .  Dalam  tahap  ini  akan dianalisis  penyebab-penyebab  terjadinya defect  under  cure dan  mengidentifikasi  faktor  yang sifatnya tetap untuk kemudian dilakukan rancangan percobaan menggunakan diagram sebab akibat.
Gambar 5. Cause and Effect Diagram
Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  5  diatas,  hanya  tiga  faktor  yang  teridentifikasi  menyebabkan banyaknya defect  under  cure .  Ketiga  faktor  tersebut  diantaranya;  faktor man,  material dan method .  Pada  faktor man teridentifikasi  bahwa  terkadang  terjadi  kesalahan  dalam  melakukan setting parameter yang disebabkan oleh operator baru. Pada faktor material teridentifikasi bahwa material karet yang digunakan terkadang terlalu tebal sehingga memerlukan waktu dan suhu yang lebih dari spec . Sedangkan dilihat pada faktor method bahwa memang sebenarnya belum ada spec khusus  untuk setting parameter size  tyre tertentu  jadi  saat  ini spec yang  digunakan  untuk  semua size  tyre adalah  sama.  Oleh  karena  itu  peneliti  memutuskan  untuk  melakukan  perbaikan  dengan mencari setting parameter optimum cure untuk masing-masing size tyre .

## Solusi Perbaikan
Solusi perbaikan dilakukan dengan menggunakan analisis desain faktorial 2 3 yang merupakan bagian dari ANOVA dengan  bantuan Software SPSS untuk meminimasi jumlah defect under cure yang ada
(dengan mencari setting parameter cure yang optimum). Analisis desain faktorial 2 3 adalah analisis yang biasa dilakukan dalam sebuah eksperimen apabila faktor yang diuji berjumlah dua atau lebih faktor  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  pengaruh-pengaruh  dari  faktor  yang  ada  terhadap  suatu permasalahan. Analisis ini terdiri dari 3 buah faktor dengan 2 buah level atau taraf, yang dikatakan level atau taraf disini adalah varian dari masing-masing variabel. Faktor-faktor tetap yang mempengaruhi defect U/C atau Under cure diantaranya:
1. Faktor penggunaan temperatur curing ,
2. Faktor lamanya proses curing atau waktu curing , dan 3. Faktor penggunaan tekanan curing.
Ketiga  faktor  tersebut  dijadikan  sebagai  variabel  independen  (yang  mempengaruhi)  sedangkan defect under  cure dijadikan  sebagai  variabel  dependen  (yang  dipengaruhi).  Untuk  variabel/faktor temperature cure , level/taraf/varian yang diuji yaitu 165°C dan 175°C, untuk variabel/faktor time cure ,  level/taraf/varian  yang  diuji  yaitu  790  s  dan  800  s  dan  untuk  variabel/faktor pressure , level/taraf/varian yang diuji yaitu 1500 kpa dan 1600 kpa. Berdasarkan  analisis  dengan  metode  desain  faktorial  2 3 dengan  bantuan  software  SPSS,  didapat setting parameter optimum yang dapat menghasilkan sedikit jumlah defect under cure untuk tyre rim 19 dan 20 adalah kombinasi (2 2 2) yaitu: Temperature cure : 175°C Time cure : 800 s Pressure : 1600 kpa

## Hasil Perbaikan
Setelah  dilakukan  perbaikan  sesuai  dengan setting parameter  optimum,  dimana  hasilnya  dapat dilihat  pada  gambar  6  dan  gambar  7  bahwa  sudah  terjadi  penurunan  jumlah defect ( minor dan major ) pada bulan Juli-Agustus sehingga defect yang ada tidak melebihi target perusahaan.
Gambar 6. Grafik Defect Minor Tyre Periode Januari-Desember 2015
Gambar 7. Grafik Defect Major Tyre Periode Januari-Desember 2015
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Agst Sept Okt Nov Des Defect (%) 1,58% 2,28% 2,87% 3,75% 4,45% 4,24% 3,34% 1,73% 1,77% 2,01% 1,84% 1,75%
Target Defect (%) 4,01% 4,01% 4,01% 3,89% 3,89% 3,89% 3,77% 3,77% 3,77% 3,65% 3,65% 3,65% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% % De fe ct M ino r %   D E F E C T  M I N O R  J A N UA R I - D E S E M B E R  2 0 1 5 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Agst Sept Okt Nov Des Scrap (%) 0,65% 1,02% 1,49% 1,69% 1,66% 1,33% 1,18% 0,67% 0,61% 0,72% 0,63% 0,70%
Target Scrap (%) 1,01% 1,01% 1,01% 0,95% 0,95% 0,95% 0,89% 0,89% 0,89% 0,83% 0,83% 0,83% 0,00% 0,50% 1,00% 1,50% 2,00% % Def e ct M ajo r
%   D E F E C T  M A J O R   J A N UA R I - D E S E M B E R  2 0 1 5
0,95 %
1,01 %
0,89 % 3,89 % 4,01%
3,77% 3,65 % 0,83 % Sebelum Improvement Setelah Improvement Setelah Improvement Sebelum Improvement
Proses  eksperimen  disain  dilakukan  pada  bulan  Juli  2015,  dan  hasil  parameter  setting  optimum diterapkan  pada  bulan  Agustus  2015.  Untuk  mengukur  dan  mengendalikan  jumlah  defect  yang terjadi,  maka  dilakukan  perhitungan  jumlah  defet  dengan  menggunakan  peta  U,  dimana  hasilnya disajikan pada Tabel 4. Sedangkan hasil perhitungan peta kendali u hasil perbaikan disajikan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Peta Kendali U-chart Pada Bulan Agustus 2015
Pada  gambar  diatas  terlihat  bahwa  setelah  dilakukan  perbaikan,  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar  8  memang  terlihat  semua  titik  berada  dalam  batas  kendali,  namun  dalam  U- chart ini terdapat  pola runs sebagai  penyebab  umum  ( common  causes ).  Titik-titik  pada control chart dikatakan membentuk pola runs dan harus dibuang datanya. Berdasarkan hasil perhitungan sampai proses terkendali, diperoleh rata-rata jumlah defect adalah 0,022945 (2,29%).
Tabel 4. Perhitungan Jumlah Defect Setelah Perbaikan
Tanggal Jumlah Sampel,n Jumlah Defect, c U = c/n 3 𝛔 = √ ̅ UCL= ̅ LCL = ̅ 1 4398 110 0.0250 0.0070 0.0309 0.0169 2 4976 125 0.0251 0.0066 0.0305 0.0173 3 5489 135 0.0246 0.0063 0.0302 0.0177 4 5341 124 0.0232 0.0063 0.0303 0.0176 5 5559 134 0.0241 0.0062 0.0301 0.0177 6 4304 126 0.0293 0.0071 0.0310 0.0169 7 5136 133 0.0259 0.0065 0.0304 0.0174 8 5674 139 0.0245 0.0062 0.0301 0.0178 9 4871 131 0.0269 0.0066 0.0306 0.0173 10 5609 140 0.0250 0.0062 0.0301 0.0177 11 5114 138 0.0270 0.0065 0.0304 0.0174 12 5300 134 0.0253 0.0064 0.0303 0.0176 13 5194 127 0.0245 0.0064 0.0304 0.0175 14 5655 137 0.0242 0.0062 0.0301 0.0178 15 5543 156 0.0281 0.0062 0.0302 0.0177 16 6120 124 0.0203 0.0059 0.0299 0.0180 17 5345 137 0.0256 0.0063 0.0303 0.0176 18 5977 127 0.0212 0.0060 0.0299 0.0179 19 5368 130 0.0242 0.0063 0.0303 0.0176 20 5511 134 0.0243 0.0063 0.0302 0.0177 21 6229 127 0.0204 0.0059 0.0298 0.0180 22 5655 121 0.0214 0.0062 0.0301 0.0178 23 5900 135 0.0229 0.0060 0.0300 0.0179 24 5243 137 0.0261 0.0064 0.0303 0.0175 25 6112 133 0.0218 0.0059 0.0299 0.0180 26 5187 122 0.0235 0.0064 0.0304 0.0175 27 6424 118 0.0184 0.0058 0.0297 0.0181 28 5543 132 0.0238 0.0062 0.0302 0.0177 29 5124 138 0.0269 0.0065 0.0304 0.0174 30 5003 111 0.0222 0.0066 0.0305 0.0174 31 5582 116 0.0208 0.0062 0.0301 0.0177 Urata = 0.023925

## Menghitung DPMO dan Nilai Sigma Setelah Perbaikan
Berikut  ini  adalah  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  DPU,  DPMO  dan  nilai  sigma  setelah perbaikan dilakukan.
Unit : 110527 psc tyre ( Rata-Rata jumlah unit diproduksi pada bulan Agustus 2015). Defect : 2536  pcs tyre (Rata-rata defect terkendali pada bulan Agustusi 2015) Opportunities : 7 opportunities (7 peluang kemungkinan terjadinya defect dalam  satu unit tyre )
= 0,022945
Setelah mendapatkan nilai DPMO, langkah selanjutnya adalah melihat tabel konversi DPMO ke nilai sigma, maka diperoleh nilai sigma awal sebesar 4,20138 sigma.

## Pebandingan Sebelum dan Setelah Perbaikan
Berikut ini adalah tabel perbandingan sebelum dan sesudah perbaikan seperti yang  disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Sebelum Dan Sesudah Perbaikan Item Sebelum (Juni 2015) Sesudah (Agustus 2015) Jumlah Defect U/C Rim 17 12 0 Jumlah Defect U/C Rim 18 8 0 Jumlah Defect U/C Rim 19 904 0 Jumlah Defect U/C Rim 20 1035 3 Jumlah Defect Minor U/C 1959 3 Jumlah Defect Major U/C 573 0 Jumlah Defect Minor 6521 2910 Jumlah Defect Major 2045 1121 % Penurunan defect minor 55,37% % Penurunan defect major 45,18% Kapabilitas Proses (Cp) 1,00 1,33 Nilai Sigma 3,902 4,201

## Control
Pada  tahapan  terakhir  dalam  konsep six  sigma yaitu control .  Ini  dilakukan  dengan  melakukan perubahan  untuk  meminimalisir  resiko  terjadinya  kesalahan  akibat  manusia  ( human  error ). Kesalahan yang sering terjadi karena ulah manusia adalah salah setting parameter cure . Kesalahan dalam setting  parameter ini  dikarenakan  operator  tidak  melihat spec yang  ada,  jadi  mereka melakukan setting hanya  berdasarkan ingatan saja.  Oleh karena itu untuk  menghindari terjadinya hal tersebut maka pada penelitian ini dilakukan beberapa hal, diantaranya:

## 1. Memindahkan posisi spec
Posisi awal spec terletak pada bagian depan bawah ring GT basket . Dengan posisi tersebut kurang memudahkan  operator  pada  saat  melihat spec .  Operator  harus  merendahkan  tubuhnya  atau menjauh dari mesin agar spec terlihat sedangkan jarak antara rak GT ( Green Tyre ) dengan  mesin sangat dekat sehingga tidak memungkinkan operator menjauh dari mesin untuk melihat spec . Oleh karena itu saat ini posisi spec dipindahkan ke bagian atas Panel Machine .
2. Membuat marking untuk setting parameter pada spec Selain  memindahkan  posisi spec ,  selanjutnya  dilakukan marking untuk  item setting  parameter untuk memudahkan mata operator dalam mencari item setting parameters tersebut.
3. Membuat form check setting parameter
Untuk membiasakan rasa tanggungjawab kepada operator dan untuk memastikan kebenaran dalam setting parameter maka dibuatlah form check setting parameter untuk setiap kali proses ganti size tyre .

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  penulis  di  PT.  X  Tbk.  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan diantaranya:
1. Dengan  menerapkan  konsep Six  Sigma ,  kualitas  proses curing menjadi  terkendali  dan terkontrol dengan baik.
2. Dari  hasil  analisis  dengan  desain  faktorial  2 3 menggunakan  SPSS,  didapat  bahwa setting optimum  yang  dapat  menghasilkan  jumlah defect under  cure paling  sedikit  yaitu  dengan menggunakan setting temperature cure 175°C, time cure 800 s dan pressure 1600 kpa untuk PCR Rim 19 dan 20.
a. Dengan setting optimum yang disesuaikan dengan hasil analisa, terbukti dapat menurunkan jumlah defect under cure yang semula pada bulan Juni sebanyak 1959 menjadi hanya 3 pcs tyre saja pada bulan Agustus 2015.
b. Dengan  menurunnya  jumlah defect ,  maka  nilai  sigma  yang  diperoleh  menjadi  meningkat sebesar 4,209 sigma yang sebelumnya sebesar 3,902 sigma.

## Daftar Pustaka
1. Garrity,  Susan  M.. Basic  Quality  Improvement .  United  States  of  America:  Prentice-Hall International.Inc., 1993.
2. Gasperzs,  Vincent  dan  Avanti  Vontana. Lean  Six  Sigma  for  Manufacturing  and  Service Industries . Bogor: Penerbit Vinchristo Publication, 2011.
3. Mahadevan, B. Operation Management : Theory and Practice . Second edition. New Delhi-India : Pearson, Dorling Kindersley, 2010.
4. Muis M. Kom, Dr. Ir. Saludin. Metodologi Six Sigma Teori dan Aplikasi di Lingkungan Pabrikasi . Jakarta: Graha Ilmu, 2014.
5. Pande,  Peter  S,  Robert  P.  Neuman  dan  Roland  R.  Cavanagh. The  Six  Sigma  Way .  Yogyakarta: Penerbit Andi, 2002.
6. Tannady, Hendy. Pengendalian Kualitas . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2015.

## Lampiran
Lampiran 1. Tyre Construction
Lampiran 2. Output SPSS dari Rancangan Percobaan Faktorian
Test s of Between-Subjects Effects (PCR Rim 19)
Dependent Variable : Defect Under cure
Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 33,333 a 7 4,762 16,327 ,000 Intercept 54,000 1 54,000 185,143 ,000 Faktor_A 24,000 1 24,000 82,286 ,000 Faktor_B 4,167 1 4,167 14,286 ,002 Faktor_C 4,167 1 4,167 14,286 ,002 Faktor_A * Faktor_B ,167 1 ,167 ,571 ,461 Faktor_A * Faktor_C ,167 1 ,167 ,571 ,461 Faktor_B * Faktor_C ,667 1 ,667 2,286 ,150 Faktor_A * Faktor_B * Faktor_C ,000 1 ,000 ,000 1,000 Error 4,667 16 ,292 Total 92,000 24 Corrected Total 38,000 23
a. R Squared = ,877 (Adjusted R Squared = ,823)
Test s of Between-Subjects Effects (PCR Rim 20)
Dependent Variable : Defect Under cure
Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 43,167 a 7 6,167 21,143 ,000 Intercept 88,167 1 88,167 302,286 ,000 Faktor_A 37,500 1 37,500 128,571 ,000 Faktor_B 2,667 1 2,667 9,143 ,008 Faktor_C 1,500 1 1,500 5,143 ,038 Faktor_A * Faktor_B ,667 1 ,667 2,286 ,150 Faktor_A * Faktor_C ,167 1 ,167 ,571 ,461 Faktor_B * Faktor_C ,000 1 ,000 ,000 1,000 Faktor_A * Faktor_B * Faktor_C ,667 1 ,667 2,286 ,150 Error 4,667 16 ,292 Total 136,000 24 Corrected Total 47,833 23
a. R Squared = ,902 (Adjusted R Squared = ,860)