Analisis Pengendalian Kualitas Produk Celana pada UMKM KMStoreid Menggunakan Metode Statistical Process Control
Maulana Alfin Faiz1, Winarno2, Agustian Suseno3
1,2,3Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang Indonesia
*Koresponden email: 1810631140122@student.unsika.ac.id
Diterima: 25 September 2022 Disetujui: 2 Oktober 2022
Abstract
The development of the industry is so fast in the current conditions. This has resulted in increasingly fierce competition in all industrial sectors, including MSMEs. KMStoreid UMKM is a small-scale business that is engaged in convection and produces various types of clothing. In the production process, products that do not meet standards or defects are often found. This research is aimed at controlling the quality of the pants production process in KMStoreid UMKM. The Statistical Process Control (SPC) method was used in this study to achieve this goal. From the results of data processing, it can be seen that the highest defect is the stitching is not neat with 51.8%. The results obtained in this study can be seen that there are still data that are outside the control limits. From this it can be seen that the quality control carried out by KMStoreid SMEs is not optimal. Based on the analysis using a fishbone diagram, it can be seen that the cause of the majority of defects is from human factors. The proposals given in this study are in the form of procurement of SOPs that regulate product quality standards, work systems, and quality control. In addition, there is socialization to workers to increase understanding related to quality control to keep production results in good condition.
Keywords: quality control, industry, product, SPC, MSME
Abstrak
Perkembangan industri begitu pesat pada kondisi saat ini. Hal ini mengakibatkan persaingan semakin ketat pada semua sektor industri termasuk UMKM. UMKM KMStoreid merupakan usaha berskala kecil yang bergerak pada bidang konveksi dan memproduksi berbagai jenis pakaian. Dalam proses produksinya, hasil produk masih ada yang tidak sesuai dengan standar atau juga dikatakan cacat. Penelitian ini untuk melakukan pengendalian kualitas pada proses produksi celana di UMKM KMStoreid. Metode Statistical Process Control (SPC) digunakan pada penelitian ini untuk mencapai tujuan tersebut. Dari hasil pengolahan data dapat diketahui cacat tertinggi yaitu jahitan kurang rapi dengan 51,8%. Masih ada data yang berada diluar batas kendali menjadi salah satu hasil yang didapatkan pada penelitian ini. Dari hal itu dapat diketahui bahwa pengendalian kualitas yang dilakukan UMKM KMStoreid belum optimal. Berdasarkan analisis menggunakan diagram fishbone dapat diketahui bahwa penyebab terjadinya cacat mayoritas dari faktor manusia. Usulan yang diberikan pada penelitian ini berupa pengadaan SOP yang mengatur standar kualitas produk, sistem kerja, dan pengendalian kualitasnya. Selain itu adanya sosialisasi pada para pekerja untuk meningkatkan pemahaman terkait pengendalian kualitas untuk menjaga hasil produksi tetap pada kondisi yang baik.
Kata Kunci: pengendalian kualitas, industri, produk, SPC, UMKM.
1. Pendahuluan
Kompetisi antar perusahaan menjadi sangat ketat dan setiap perusahaan harus mampu bersaing agar dapat bertahan di era globalisasi seperti saat ini. [1]. Terus menjaga kualitas produk yang diproduksi menjadi satu cara yang dinilai sangat efektif untuk dapat bersaing dengan perusahaan lain. Sebab kepercayaan konsumen akan dapat dihasilkan ketika kualitas produk yang diberikan sesuai harapan konsumen. Pada kondisi saat ini, konsumen semakin selektif dalam memilih produk dari banyaknya pilihan yang ditawarkan di pasaran. Hal tersebut semata-mata konsumen ingin mendapatkan kepuasan yang paling tinggi dari berbagai pilihan yang ada [2]. Hal itu kemudian kualitas menjadi satu faktor yang berperan sangat penting untuk sebuah perusahaan dapat bersaing dengan perusahaan lain dan menjadikan produk yang ditawarkan sebagai pilihan utama [3].
Pada era seperti sekarang ini, kualitas sudah diartikan sebagai sebuah hasil yang menjadi faktor utama agar konsumen merasakan kepuasan dari produk yang ditawarkan bukan lagi hanya menjadi suatu pemenuhan terhadap satu ketentuan. Sebuah produk akan dapat bertahan di pasaran dan terus dijadikan
pilihan oleh konsumen juga salah satu faktor yang menentukannya adalah kualitas produk tersebut. [4].
Kualitas merupakan bagian menyeluruh dari sifat ataupun karakter suatu produk dalam hubungannya memberikan kepuasan kepada konsumen sebagai pengguna produk atau jasa tersebut [5]. Dalam sebuah proses bisnis suatu perusahaan, kualitas menjadi faktor yang utama yang perlu diperhatikan. Karena kualitas produk yang baik dan terjaga akan mampu mempengaruhi kepuasan konsumen [6][7][8]. Sebuah produk dikatakan memiliki kualitas yang baik ketika produk tersebut berhasil memberikan kepuasan konsumen sesuai keinginan dari segala karakteristik produk tersebut [9]. Namun berlawanan dari itu, produk dikatakan gagal atau cacat ketika produk tersebut memiliki kekurangan sehingga kondisinya tidak begitu sempurna dan tidak mampu memberikan kepuasan kepada konsumen [10].
Hasil produk yang tidak berkualitas akan mempengaruhi citra perusahaan lalu tingginya biaya pengendalian kualitas, serta ancaman konsumen yang beralih pada pesaing [11]. Sebab itu, pengendalian kualitas sangat perlu dilakukan untuk mencegah produk yang gagal atau cacat tersebut. Ketika perusahaan mampu melakukan pengendalian kualitas dengan baik, tentu hal ini akan berdampak positif pada perusahaan seperti kepuasan konsumen terjaga. Standar kualitas tidak hanya dari produk jadi namun dapat juga dari bahan baku, proses produksi, baru pada produk jadi [12]. Statistical Process Control (SPC) merupakan suatu metode yang dirasa cocok dalam melakukan pengendalian kualitas tahapan awal pada suatu perusahaan..
Metode Statistical Process Control (SPC) dalam penerapannya dapat berguna untuk mengamati kualitas produk yang dihasilkan melalui suatu peta kendali. Penggunaan SPC dalam upaya pengendalian kualitas dinilai mampu membantu perusahaan menurunkan produk cacat [13]. Metode ini adalah suatu metode pengendalian kualitas secara statistik SPC adalah suatu cara dalam menyelesaikan permasalahan kualitas produk yang diterapkan untuk melakukan pengawasan, pengendalian, proses analisis, hingga perbaikan produk dengan cara yang berbasis statistik. Untuk mendapatkan hasil yang optimal, proses pengendalian kualitas harus dilakukan secara kontinu dan juga konsisten [14]. Metode SPC sebenarnya adalah sebuah cabang ilmu statistik yang mengolaborasikan analisis sekuensal berbasis waktu dengan penyajian grafis dari data kinerja dan kualitas [15].
Alat analisis yang digunakan pada metode SPC ini salah satunya adalah peta kontrol yang berupa grafis sederhana dengan kandungan tiga garis didalamnya. Garis bagian tengah merupakan pusat yang berarti target nilai, sedangkan kedua garis lainnya adalah batas kontrol baik atas dan juga bawah [16].
Melalui penerapan SPC ini dinilai mampu mengendalikan kualitas produk dan meminimalisir produk cacat dengan mengelompokkan jenis cacat serta faktor yang menyebabkannya. SPC juga memiliki hubungan pada proses penjaminan kualitas melalui perbaikan proses untuk kemudian diselesaikan masalah yang ditemukan ketika proses [17].
UMKM KMStoreid merupakan suatu usaha berskala mikro menengah yang bergerak pada industri pakaian. UMKM KMStoreid berfokus pada produksi sekaligus memasarkan produknya sendiri. Produk- produk yang diproduksi dan dipasarkan oleh UMKM KMStoreid seperti pakaian dewasa, celana, jaket dan produk konveksi lainnya. Dalam praktik bisnisnya, UMKM KMStoreid tidak melakukan pengendalian kualitas dikarenakan minimnya pengetahuan akan hal tersebut. Produk hanya diproduksi dengan insting pekerja tanpa adanya standar baku yang menyatakan suatu produk termasuk kategori baik ataupun cacat.
Dari hal itu, angka produk yang rusak ataupun berkualitas rendah masih banyak ditemukan dan dapat terbilang tinggi. Dari hasil wawancara dan observasi yang dilakukan, produk celana menjadi komoditi yang memiliki angka produk cacat tertinggi. Sehingga, penelitian ini difokuskan pada produk tersebut terlebih dahulu. Kemudian pada penelitian metode SPC diharapkan mampu menjadi suatu alternatif solusi dalam menekan angka produk cacat tersebut dengan mengendalikan kualitasnya. Sehingga penelitian ini ditujukan untuk mengenalkan kualitas pada produk celana di UMKM KMStoreid dengan metode SPC.
Adapun beberapa penelitian yang dijadikan sebagai patokan diantaranya penelitian yang dilakukan [18], ditujukan untuk mengetahui tingkat cacat yang terjadi dengan metode SPC dan menghasilkan batas kendali maksimal sebesar 0,0383 dan cacat titik sebagai cacat tertinggi. Penelitian yang dilakukan [19], ditujukan untuk menekan angka cacat dan meningkatkan produktivitas, kemudian diketahui bahwa cacat bentuk menjadi yang tertinggi dengan 65%. Penelitian yang dilakukan [20], ditujukan untuk mengurangi angka terjadinya kerusakan produk menggunakan metode SPC, hasil yang didapatkan yaitu diketahui bahwa masih ada kecacatan yang berada diluar batas kendali. Penelitian yang dilakukan [21], ditujukan untuk menganalisis kapabilitas proses, menganalisis penyimpangan dan melakukan perbaikan. Didapatkan hasil nilai Index kapabilitas proses sebesar 0,55 yang berarti belum sesuai spesifikasi. Penelitian yang dilakukan [22], ditujukan untuk melakukan pengendalian kualitas dengan metode SPC. Hasil yang didapatkan yaitu cacat sampah menjadi cacat tertinggi dan mengadakan sosialisasi dan peningkatan pemahaman SOP menjadi usulan perbaikan.
2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode SPC untuk menganalisis produk cacat dalam upaya melakukan pengendalian kualitas. Adapun langkah yang dilakukan pada penelitian ini digambarkan dalam bentuk aliran agar mudah dipahami seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode penelitian [23]
1. Mulai, merupakan tahapan pertama dalam penelitian ini yang digunakan sebagai tanda penelitian ini dimulai.
2. Persiapan Penelitian, merupakan tahapan sebelum melakukan kegiatan ini, yaitu dengan mempersiapkan segala hal yang dibutuhkan dalam kegiatan penelitian. Tahapan ini dilakukan dengan mengumpulkan informasi dan mempelajari teori baik secara literatur ataupun lapangan.
3. Identifikasi Masalah, tahapan mendefinisikan dan mengidentifikasi masalah yang terjadi pada objek kajian penelitian. Masalah dibangun dari hasil observasi yang dilakukan sebelumnya hingga akhirnya ditemukan masalah dalam pengendalian kualitas produk.
4. Metodologi Penelitian, pada tahapan ini seluruh aktivitas yang akan dilakukan dalam penelitian digambarkan secara terstruktur agar mudah dipahami. Selain itu juga pendefinisian metode analisis yang digunakan pada penelitian ini.
5. Pengumpulan Data, dari masalah yang berhasil diidentifikasikan kemudian menjadi kajian dalam penelitian, selanjutnya data-data yang dibutuhkan dikumpulkan agar proses penelitian dapat dilakukan guna mencapai tujuan. Daga yang digunakan berupa data produk cacat, jumlah produksi dan lainnya, data tersebut dikumpulkan langsung dari pemilik usaha yang dijadikan sebagai kajian penelitian melalui observasi dan wawancara.
6. Analisis Data, data yang telah terkumpulkan kemudian dilakukan analisis menggunakan metode Statistical Process Control (SPC). Analisis yang dilakukan berupa deskriptif kuantitatif untuk mengetahui kemampuan proses perusahaan dalam menghasilkan produk yang berkualitas. Kemudian dilakukan analisis deskriptif untuk mengidentifikasi usulan perbaikan yang dapat dilakukan guna menekan tingkat cacat pada produk celana di UMKM KMStoreid.
3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah berupa akumulasi jumlah produksi dan jumlah produk cacat selama bulan Maret 2022. Produksi yang dilakukan UMKM KMStoreid rata-rata berada pada angka 60-80 pcs. Adapun rincian jumlah produksi dengan jumlah produk cacat seperti pada Tabel 1.
Tabel 2. Data sampel
No. Tanggal Banyaknya sampel (Lembaran) Banyaknya Produk Cacat
(Lembaran) Persentase
1 28 Feb 2022 67 1 1%
3 2 Mar 2022 68 1 1%
4 3 Mar 2022 68 2 3%
5 4 Mar 2022 70 3 4%
6 5 Mar 2022 68 1 1%
7 7 Mar 2022 72 3 4%
8 8 Mar 2022 62 2 3%
9 9 Mar 2022 68 2 3%
10 10 Mar 2022 66 6 9%
11 11 Mar 2022 60 2 3%
12 12 Mar 2022 59 3 5%
14 15 Mar 2022 68 3 4%
15 16 Mar 2022 63 2 3%
16 17 Mar 2022 66 4 6%
17 18 Mar 2022 68 5 7%
19 21 Mar 2022 68 2 3%
20 22 Mar 2022 61 1 2%
22 24 Mar 2022 60 1 2%
Mulai Persiapan
penelitian
Identifikasi Masalah
Metodologi Penelitian
Pengumpulan
Data Analisis Data
No. Tanggal Banyaknya sampel (Lembaran) Banyaknya Produk Cacat
(Lembaran) Persentase
23 25 Mar 2022 59 0 0%
24 26 Mar 2022 62 3 5%
Total 1303 47
Sumber: Data penelitian (2022)
Dari total 47 produk yang mengalami kecacatan, diidentifikasikan terdapat tiga jenis cacat yang terjadi pada proses produksi yaitu sebagai berikut:
1. Ukuran tidak sesuai
Pada jenis cacat ukuran tidak sesuai yaitu berupa adanya kesalahan ukuran ketika proses pengukuran dan tidak disadari oleh pegawai. Sehingga kesalahan tersebut berlanjut pada tahap selanjutnya seperti penjahitan. Akhirnya, hasil produk mengalami ketidaksesuaian ukuran dari yang seharusnya dan menjadi cacat.
2. Jahitan kurang rapi
Pada jenis cacat jahitan kurang rapi yaitu terjadi ketika proses penjahitan tidak teratur karena ada gangguan seperti pegawai tidak teliti, mesin jahit mati ataupun macet. Sehingga hal tersebut mempengaruhi hasil akhir pada produk yang menyebabkan jahitan kurang rapi dan menjadi cacat.
3. Sobekan kecil
Pada jenis cacat sobekan kecil berupa adanya sobek yang berukuran kecil pada beberapa bagian celana.
Hal ini dapat terjadi karena ketidaktelitian pada proses pengguntingan benang atau bahan, serta proses tak terduga lainnya seperti tersangkut dan lain-lain.
Adapun akumulasi jumlah produk cacat berdasarkan tiga jenis cacat yang telah dijelaskan, yaitu seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis cacat
Jenis Cacat Jumlah Persentase
Ukuran Tidak Sesuai 23 28,40%
Jahitan Kurang Rapi 42 51,85%
Sobekan Kecil 16 19,75%
Total 81 100,00%
Sumber: Data penelitian (2022)
Dari hasil Tabel 3 kemudian dibentuk ke dalam histogram untuk memudahkan pengidentifikasian data. Hasil histogram tersebut seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Histogram jenis cacat Sumber: Data penelitian (2022)
Dari hasil histogram pada Gambar 2 dapat diketahui bahwa jenis cacat yang memiliki angka tertinggi yaitu pada jahitan kurang rapi dengan jumlah 42, ukuran tidak sesuai 23, dan sobekan kecil 16.
Dari hasil data tersebut selanjutnya dilakukan analisis dengan metode Statistical Process Control (SPC) menggunakan peta control P. Adapun perhitungan dilakukan pada setiap periode pengambilan sampel, berikut adalah contoh perhitungan dari metode SPC:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Jahitan Kurang Rapi Ukuran Tidak Sesuai Sobekan Kecil
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 = 1
67= 0,014 𝐶𝐿 =∑𝑛𝑝𝑛 =154081 = 0,0525
𝑈𝐶𝐿 = 0,0525 + 3√0,0525 (1 − 0,0525)
81 = 0,127
𝐿𝐶𝐿 = 0,052 − 3√0,0525 (1 − 0,0525)
81 = −0,021 ≈ 0
Tabel 3. Persentase batas kendali No Tanggal Banyaknya sampel
(Lembaran)
Banyaknya Produk Cacat
(Lembaran)
Proporsi UCL CL LCL
1 28 Feb 2022 67 1 0.014925373 0.127007 0.052597 0
2 1 Mar 2022 60 9 0.15 0.127007 0.052597 0
3 2 Mar 2022 68 1 0.014705882 0.127007 0.052597 0
4 3 Mar 2022 68 2 0.029411765 0.127007 0.052597 0
5 4 Mar 2022 70 3 0.042857143 0.127007 0.052597 0
6 5 Mar 2022 68 1 0.014705882 0.127007 0.052597 0
7 7 Mar 2022 72 3 0.041666667 0.127007 0.052597 0
8 8 Mar 2022 62 2 0.032258065 0.127007 0.052597 0
9 9 Mar 2022 68 2 0.029411765 0.127007 0.052597 0
10 10 Mar 2022 66 6 0.090909091 0.127007 0.052597 0
11 11 Mar 2022 60 2 0.033333333 0.127007 0.052597 0
12 12 Mar 2022 59 3 0.050847458 0.127007 0.052597 0
13 14 Mar 2022 62 9 0.14516129 0.127007 0.052597 0
14 15 Mar 2022 68 3 0.044117647 0.127007 0.052597 0
15 16 Mar 2022 63 2 0.031746032 0.127007 0.052597 0
16 17 Mar 2022 66 4 0.060606061 0.127007 0.052597 0
17 18 Mar 2022 68 5 0.073529412 0.127007 0.052597 0
18 19 Mar 2022 57 8 0.140350877 0.127007 0.052597 0
19 21 Mar 2022 68 2 0.029411765 0.127007 0.052597 0
20 22 Mar 2022 61 1 0.016393443 0.127007 0.052597 0
21 23 Mar 2022 58 8 0.137931034 0.127007 0.052597 0
22 24 Mar 2022 60 1 0.016666667 0.127007 0.052597 0
23 25 Mar 2022 59 0 0 0.127007 0.052597 0
24 26 Mar 2022 62 3 0.048387097 0.127007 0.052597 0
Total 1540 81
Sumber: Data penelitian (2022)
Dari perhitungan yang telah dilakukan dari menghitung persentase cacat hingga batas pengendali bawah, tengah, dan atas yang tersusun dalam tabel dapat digambarkan sebuah bagan P-chart pada Gambar 3. Pada hasil peta kontrol Gambar 3 dapat diketahui bahwa terdapat beberapa data yang keluar dari batas kontrol. Data tersebut diantaranya data nomor 2 (1 Maret 2022), nomor 13 (14 Maret 2022), nomor 18 (19 Maret 2022), dan nomor 21 (23 Maret 2022). Untuk itu dilakukan perbaikan, data-data yang keluar batas control tersebut dieliminasi dalam pengolahan data yang baru sehingga didapat data seperti pada Tabel 4.
Gambar 3. Grafik P-chart Sumber: Data penelitian (2022)
Tabel 4. Data sampel revisi No Tanggal Banyaknya sampel
(Lembaran)
Banyaknya Produk Cacat
(Lembaran) Presentase
1 28 Feb 2022 67 1 1%
3 2 Mar 2022 68 1 1%
4 3 Mar 2022 68 2 3%
5 4 Mar 2022 70 3 4%
6 5 Mar 2022 68 1 1%
7 7 Mar 2022 72 3 4%
8 8 Mar 2022 62 2 3%
9 9 Mar 2022 68 2 3%
10 10 Mar 2022 66 6 9%
11 11 Mar 2022 60 2 3%
12 12 Mar 2022 59 3 5%
14 15 Mar 2022 68 3 4%
15 16 Mar 2022 63 2 3%
16 17 Mar 2022 66 4 6%
17 18 Mar 2022 68 5 7%
19 21 Mar 2022 68 2 3%
20 22 Mar 2022 61 1 2%
22 24 Mar 2022 60 1 2%
23 25 Mar 2022 59 0 0%
24 26 Mar 2022 62 3 5%
Total 1303 47
Sumber: Data penelitian (2022)
Setelah data yang sebelumnya keluar dari batas kontrol dieliminasi, kemudian dilakukan kembali perhitungan untuk CL, UCL, serta LCL. Hal ini untuk kembali menganalisis data sudah berada di dalam batas kontrol secara menyeluruh, atau ada data yang masih keluar dari batas kontrol. Adapun hasil perhitungan UCL, CL, dan LCL seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Persentase batas kendali revisi No. Tanggal Banyaknya sampel
(Lembaran)
Banyaknya Produk
Cacat (Lembaran) Presentase UCL CL LCL
1. 28 Feb 2022 67 1 0.014925373 0.117667 0.036071 0
3. 2 Mar 2022 68 1 0.014705882 0.117667 0.036071 0
4. 3 Mar 2022 68 2 0.029411765 0.117667 0.036071 0
5. 4 Mar 2022 70 3 0.042857143 0.117667 0.036071 0
6. 5 Mar 2022 68 1 0.014705882 0.117667 0.036071 0
7. 7 Mar 2022 72 3 0.041666667 0.117667 0.036071 0
8. 8 Mar 2022 62 2 0.032258065 0.117667 0.036071 0
9. 9 Mar 2022 68 2 0.029411765 0.117667 0.036071 0
10. 10 Mar 2022 66 6 0.090909091 0.117667 0.036071 0
11. 11 Mar 2022 60 2 0.033333333 0.117667 0.036071 0
12. 12 Mar 2022 59 3 0.050847458 0.117667 0.036071 0
14. 15 Mar 2022 68 3 0.044117647 0.117667 0.036071 0
0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Presentase UCL CL LCL
No. Tanggal Banyaknya sampel (Lembaran)
Banyaknya Produk
Cacat (Lembaran) Presentase UCL CL LCL
15. 16 Mar 2022 63 2 0.031746032 0.117667 0.036071 0
16. 17 Mar 2022 66 4 0.060606061 0.117667 0.036071 0
17. 18 Mar 2022 68 5 0.073529412 0.117667 0.036071 0
19. 21 Mar 2022 68 2 0.029411765 0.117667 0.036071 0
20. 22 Mar 2022 61 1 0.016393443 0.117667 0.036071 0
22. 24 Mar 2022 60 1 0.016666667 0.117667 0.036071 0
23. 25 Mar 2022 59 0 0 0.117667 0.036071 0
24. 26 Mar 2022 62 3 0.048387097 0.117667 0.036071 0
Total 1303 47
Sumber: Data penelitian (2022)
Dari hasil perhitungan tersebut kemudian dibuatkan kembali ke dalam bentuk peta kontrol P seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik P-Chart Revisi Sumber: Data penelitian (2022)
Dari hasil yang ditunjukkan pada Gambar 4 diketahui bahwa semua data sudah berada di dalam batas kontrol. Dari hasil ini berarti tidak perlu dilakukan kembali analisis revisi untuk peta kontrol. Hasil ini dapat menjadi acuan dalam proses analisis selanjutnya untuk mengetahui penyebab terjadinya kecacatan produk. Sebelumnya data jumlah produk cacat dianalisis menggunakan diagram Pareto untuk menentukan prioritas perbaikan serta analisis yang akan dilakukan selanjutnya. Adapun hasil diagram Pareto tersebut seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Pareto Sumber: Data penelitian (2022)
Dari Gambar 5 diketahui bahwa jenis cacat jahitan kurang rapi memiliki persentase tertinggi dari total produk cacat yang ada. Oleh karena itu, jenis cacat tersebut akan menjadi prioritas untuk dilakukan analisis perbaikan agar dapat menekan angka produk cacat yang terjadi. Digunakan analisis menggunakan diagram fishbone untuk mengidentifikasi akar penyebab terjadinya cacat produk. Adapun hasil analisis menggunakan diagram fishbone yaitu seperti pada Gambar 6.
0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Presentase UCL CL LCL
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Jahitan Kurang Rapi Ukuran Tidak Sesuai Sobekan Kecil Jumlah Presentase
Gambar 6. Hasil diagram fishbone Sumber: Data penelitian (2022)
Dari hasil diagram fishbone pada Gambar 6 diperoleh beberapa faktor yang menyebabkan terjadinya cacat yaitu manusia, mesin, dan metode. Dari hasil tersebut kemudian dikomparasi dengan keadaan nyata di lapangan untuk mendapatkan usulan perbaikan yang lebih objektif. Adapun beberapa usulan yang diberikan untuk dapat menekan angka produk cacat berdasarkan analisis fishbone yaitu sebagai berikut:
1. Diadakannya SOP yang jelas untuk setiap tahapan kerja dari proses awal hingga akhir
2. Diadakannya standar performansi pekerja dan juga produk untuk menjaga kualitas kerja dan produk agar selalu dalam kondisi optimal
3. Diadakannya jadwal perawatan mesin secara berkala untuk menjaga performa mesin agar selalu optimal ketika digunakan
4. Peningkatan kualitas pekerja dengan diadakannya pelatihan mengenai SOP dan tata cara kerja, serta pemahaman pekerja mengenai standar kualitas produk
4. Kesimpulan
UMKM KMStoreid berfokus pada bidang konveksi dengan memproduksi jenis pakaian seperti baju, celana, jaket dan komoditas lainnya. Dalam proses produksi UMKM KMStoreid masih sering ditemukan dan terjadinya produk yang rusak atau cacat. Jika hal ini terus berlanjut, tentu saja pihak perusahaan akan mengalami kerugian karena produksi yang dilakukan tidak efektif dan masih banyak produk yang terbuang.
Dari periode 28 Februari-23 Maret 2022 selama satu bulan tersebut sebanyak 1540 produk diproduksi namun 81 diantaranya berada dalam kategori cacat. Jumlah ini tentu sangat besar untuk ukuran usaha berskala kecil dan menengah. Dari hasil observasi yang dilakukan 81 produk cacat tersebut terbagi menjadi 3 jenis cacat yaitu, jahitan kurang rapi 51%, ukuran tidak sesuai 28%, dan sobekan kecil 19%. Dari hasil peta kontrol P dipengujian pertama ada 4 data yang keluar dari batas kendali, kemudian dilakukan perhitungan ulang. Hasil peta kendali yang kedua setelah mengeliminasi data sebelumnya menjadi berada didalam batas kendali keseluruhan. Jahitan kurang rapi menjadi jenis cacat tertinggi dan menjadi prioritas dalam melakukan perbaikan. Dari hasil fishbone, diketahui penyebab cacat terjadi akibat faktor manusia, mesin, dan metode. Usulan perbaikan yang dilakukan sebagai upaya menekan angka produk cacat diantaranya mengadakan SOP, standar kualitas, jadwal perawatan, serta pelatihan pekerja.
5. Referensi
[1] E. Aristriyana, “Strategi Pengendalian Kualitas Pada Produk Kursi Pinguin Dengan Menggunakan Metode Statistical Process Control (Spc) Pada Ikm Aldo Mebel Di Pamarican Kabupaten Ciamis,”
J. Media Teknol., Vol. 4, No. 1, Pp. 1–12, 2017.
[2] I. Septiana, “Strategi Pengendalian Kualitas Produk Sofa Inul Dengan Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC) Pada IKM Noni Meubel Di Banjarsari Kabupaten Ciamis,” J.
Media Teknol., Vol. 6, No. 1, Pp. 91–114, 2019.
[3] A. Margarette And D. Pujotomo, “Analisis Pengendalian Kualitas Proses Produksi Kain Batik
Man
Method Machines
Tidak ada standar kualitas Tidak adanya SOP
kerja
Benang tersangkut pada jarum Mesin macet
Jahitan kurang rapi Salah penempatan kain
Pekerja tidak fokus
Salah penandaan kain
Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC) (Studi Kasus PT. Iskandar Indah Printing Textile),” Ind. Eng. Online J., Vol. 6, No. 4, Pp. 1–8, 2017.
[4] M. Rusdy And M. S. Hs, “Pengendalian Kualitas Pada Produk Baja Ringan (Galvalum) Tipe Reng Kanal U Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC),” J. Rekayasa Tek. Sipil, Vol. 2, No. 2, Pp. 1–9, 2018.
[5] D. A. Nuryant And W. Setiafindar, “Analisis Pengendalian Kualitas Pada Pengolahan Produk Kulit Dengan Metode Statistical Process Control Pada Umkm Paris Leather,” Performa Media Ilm. Tek.
Ind., Vol. 20, No. 2, Pp. 167–176, 2021.
[6] S. A. Putri And H. Q. Karima, “Pada Proses Winding Menggunakan Metode Statistical Process Control Di Pt . Delta Dunia Tekstil Iv,” J. Rekavasi, Vol. 10, No. 1, Pp. 9–17, 2022.
[7] D. Marriauwaty And N. Fajrah, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Kapasitor Pada Pt Xyz Batam,” J. Ind. Eng. Manag. Res., Vol. 01, No. 1, Pp. 43–52, 2020.
[8] S. M. W. Program, “Analisis Pengendalian Kualitas Kemasan Botol Plastik Dengan Metode Statistical Process Control (SPC) Di PT. Sinar Sosro Kpb Pandeglang,” J. Intent, Vol. 2, No. 1, Pp.
94–102, 2019.
[9] R. S. Hidayat, “Analisis Pengendalian Kualitas Dengan Metode Statistical Process Control (Spc) Dalam Upaya Mengurangi Tingkat Kecacatan Produk Pada Pt. Gaya Pantes Semestama,” J. Manag.
Rev., Vol. 3, No. 3, Pp. 379–388, 2019.
[10] F. Rozi And W. Setiafindari, “Analisis Pengendalian Kualitas Pada Pengolahan Produk Lemari Tipe Mc11 01 Dengan Metode Statistical Process Control Pada PT Alis Jaya Ciptatama,” J. Tek. Ind., Vol.
2, No. 2, Pp. 1–15, 2022.
[11] J. Susetyo, M. Yusuf, And J. Geriot, “Pengendalian Kualitas Produk Gula Dengan Metode Statistical Processing Control (SPC) Dan Failure Mode And Efect Analysis (FMEA),” J. Teknol., Vol. 13, No.
2, Pp. 127–135, 2020.
[12] R. Elyas And W. Handayani, “Statistical Process Control (SPC) Untuk Pengendalian Kualitas Produk Mebel Di Ud . Ihtiar Jaya,” Bisma J. Manaj., Vol. 6, No. 1, Pp. 50–58, 2020.
[13] S. N. Fatimah And Y. Iriani, “Analisis Pengendalian Kualitas Bedsheet Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC) Dan Poka-Yoke,” Syntax Lit. J. Ilm. Indones., Vol. 7, No. 5, Pp.
5496–5509, 2022.
[14] D. L. Trenggonowati And N. M. Arafiany, “Pengendalian Kualitas Produk Baja Tulangan Sirip 25 Dengan Menggunakan Metode SPC di Pt. Krakatau Wajatama Tbk.,” J. Ind. Serv., Vol. 3, No. 2, Pp.
122–131, 2018.
[15] A. Hardiyanti, A. Mawadati, And A. H. Wibowo, “Analisis Pengendalian Kualitas Proses Penyamakan Kulit Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC),” Ind. Eng. J. Univ.
Sarjanawiyata Tamansiswa, Vol. 5, No. 1, Pp. 41–47, 2021.
[16] Yasmin And M. Rosyidah, “Pengendalian Kualitas Produk Dengan Pendekatan Metode SPC di PDAM Tirta Musi Palembang,” J. Integr., Vol. 3, No. 1, Pp. 18–25, 2018.
[17] N. Aldita, “Dalam Upaya Meminimalisir Kecacatan Produk Dengan Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC) ( Studi Kasus Pada Ikm Deden Batik Di Kota Tasikmalaya ),” J.
Mhs. Ind. Galuh, Vol. 1, No. 1, Pp. 98–107, 2020.
[18] M. A. Pambudi And Iskandar, “Analisa Pengendalian Kualitas Tungku Kompor Dengan Metode Statistical Process Control (SPC) Di PT. Elang Jagad,” J. Tek. Mesin, Vol. 7, No. 2, Pp. 17–24, 2019.
[19] F. Pradana, R. Sidartawan, And S. Junus, “Analisis Pengendalian Produksi Serbuk Sic Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC),” J. Stator, Vol. 4, No. 1, Pp. 15–18, 2021.
[20] H. F. Ningrum, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC) Pada PT Difa Kreasi,” J. Bisnisman Ris. Bisnis Dan Manaj., Vol. 1, No. 2, Pp. 61–
75, 2019.
[21] R. E. Wulansari, A. F. Khasanah, And M. Djunaidi, “Analisis Pengendalian Kualitas Ukuran Partikel Broiler 1 Dengan Metode SPC (Statistical Processing Control),” In Prosiding Ienaco 2020 Teknik, 2020, Pp. 185–193.
[22] S. R. Adnan, J. J. D. A, N. Erni, And T. Rachman, “Pengendalian Kualitas Produk Komponen Foxing Pada Departemen Moulding Di PT. Agung Pelita Menggunakan Metode Statistical Process Control (SPC),” J. Optim., Vol. 7, No. 2, Pp. 153–163, 2021.
[23] H. Hamdani, W. Wahyudin, And C. G. G. Putra, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk 4l45w 21.
5 My Menggunakan Seven Tools Dan Kaizen,” Go-Integratif J. Tek. Sist. Dan Ind., Vol. 02, No. 02, Pp. 112–123, 2021.
