Matrik : Jurnal Manajemen & Teknik Industri Ae Produksi Volume XXVI.
No.
Maret 2026.
Halaman 241 - 250 p-ISSN: 1693-5128, e-ISSN : 2621-8933 doi: 10.
350587/Matrik v26i2.
MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi Journal homepage: http://w.
id/index.
php/matriks Pendekatan Failure Modes and Effect Analysis (FMEA) Berbasis Six Sigma Untuk Mengurangi Cacat Produksi di PT XYZ Regan Fadhillah1*.
Wahyudin2.
Nurul Hidayati3.
Naufal Rabbani Sumitra4 Teknik Industri.
Fakultas Teknik.
Universitas Singaperbangsa Karawang Kecamatan Telukjambe Timur.
Kabupaten Karawang.
Jawa Barat 41361.
Indonesia Email : reganfdhllh21@gmail.
* Corresponding Author
INFO ARTIKEL
ABSTRAK
doi: 10.
350587/Matrik Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masih tingginya tingkat cacat produksi pada produk Dust Cover dan Bracket Rubber di PT XYZ yang berpotensi menurunkan kualitas produk, meningkatkan biaya produksi, serta mengurangi kepuasan pelanggan.
Permasalahan ini menunjukkan perlunya pendekatan pengendalian kualitas yang sistematis dan berkelanjutan.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kecacatan produk, mengidentifikasi penyebab dominan cacat, serta mengevaluasi kapabilitas proses produksi menggunakan pendekatan Lean Six Sigma.
Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan tahapan DMAIC (Define.
Measure.
Analyze.
Improv.
Analisis dilakukan melalui perhitungan Defect Per Million Opportunities (DPMO), penentuan Level Sigma.
Diagram Pareto untuk menentukan prioritas penyebab cacat.
Diagram Fishbone untuk mengidentifikasi akar masalah, serta Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) untuk menentukan prioritas risiko berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor manusia dan kondisi mesin menjadi penyebab dominan terjadinya cacat produksi.
Nilai Level Sigma untuk Dust Cover sebesar 3,83 dan Bracket Rubber sebesar 3,96 yang menunjukkan bahwa proses masih berada pada tingkat kinerja menengah dan memerlukan perbaikan berkelanjutan.
Rekomendasi perbaikan difokuskan pada peningkatan sistem preventive maintenance, pengendalian parameter proses, serta pelatihan dan standarisasi kerja operator guna meningkatkan stabilitas dan kapabilitas proses Jejak Artikel :
Upload artikel 13 Februari 2026 Revisi oleh reviewer 8 Maret 2026 Publish 31 Maret 2026 Kata Kunci :
FMEA.
Industri manufaktur Lean Six Sigma.
Pengendalian kualitas.
Produk
ABSTRACT
This research is motivated by the still high level of production defects in Dust Cover and Bracket Rubber products at PT XYZ which has the potential to reduce product quality, increase production costs, and reduce customer satisfaction.
This problem shows the need for a systematic and sustainable quality control This study aims to analyze the level of product defects, identify the dominant causes of defects, and evaluate the capabilities of the production process using the Lean Six Sigma approach.
The method used is a quantitative approach with the DMAIC (Define.
Measure.
Analyze.
Improv.
The analysis was carried out through the calculation of Defect Per Million Opportunities (DPMO), determination of Sigma Levels.
Pareto Chart to determine the priority of the cause of the defect.
Fishbone Diagram to identify the root of the problem, and Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) to determine risk priority based on the Risk Priority Number (RPN) value.
The results of the study show that human factors and machine conditions are the dominant causes of production defects.
The Sigma Level value for Dust Cover is 3.
83 and Bracket Rubber is 3.
96 indicating that the process is still at a medium level of performance and requires continuous Improvement.
Improvement recommendations are focused on improving the preventive maintenance system.
Controlling process parameters, and training and standardizing the work of operators to Improve the stability and capability of the production process.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Fadhillah et all / Matrik.
Vol.
XXVI.
No.
2 Maret 2026.
Halaman 241 - 250 Pendahuluan faktor mesin dan metode kerja .
Penelitian Rochmatullah Rusindiyanto membuktikan bahwa kombinasi Six Sigma dan FMEA mampu meningkatkan Level Sigma dan menekan cacat produksi pada industri kemasan .
Meskipun demikian, sebagian besar penelitian sebelumnya berfokus pada satu jenis produk atau belum mengintegrasikan secara menyeluruh analisis kapabilitas proses melalui perhitungan Defect Per Million Opportunities (DPMO) dan Level Sigma dengan analisis risiko berbasis FMEA pada industri manufaktur karet otomotif yang memproduksi lebih dari satu jenis komponen dalam satu sistem produksi .
Dengan demikian, masih terdapat terintegrasi yang tidak hanya mengidentifikasi jenis cacat dominan, tetapi juga mengevaluasi kapabilitas proses serta menentukan prioritas perbaikan berbasis risiko secara komprehensif .
Penelitian ini dilakukan pada PT XYZ, yang pengolahan/manufaktur otomotif dengan proses pengepresan dan cetak Produk yang menjadi objek penelitian adalah Dust Cover dan Bracket rubber.
Perusahaan tingginya tingkat cacat produksi, di mana pada periode pengamatan tertentu tingkat cacat Dust Cover mencapai 5,26% dan Bracket rubber 3,16%.
Permasalahan tersebut dipengaruhi oleh faktor mesin, pengaturan parameter proses, serta kesalahan operator.
Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kecacatan produk, menghitung kapabilitas proses melalui DPMO dan Level Sigma, serta mengidentifikasi dan memprioritaskan risiko kegagalan menggunakan pendekatan Lean Six Sigma yang terintegrasi dengan FMEA.
Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan rekomendasi perbaikan yang terukur dan berkelanjutan bagi industri pengolahan komponen karet otomotif.
Industri pengolahan, khususnya subsektor manufaktur komponen karet otomotif, merupakan bagian strategis dalam rantai pasok industri kendaraan bermotor di Indonesia.
Industri ini menghasilkan berbagai komponen teknis seperti seal.
Dust Cover, dan bracket rubber yang menuntut presisi dimensi, ketahanan material, serta konsistensi kualitas produk .
Dalam beberapa tahun terakhir, sektor industri pengolahan menghadapi tekanan peningkatan standar mutu, efisiensi biaya, dan stabilitas produksi, terutama akibat disrupsi rantai pasok global dan penyesuaian sistem produksi pasca pandemi.
Kondisi tersebut mendorong perusahaan untuk memperkuat sistem pengendalian kualitas guna menjaga daya saing dan memenuhi spesifikasi pelanggan secara konsisten .
Pada industri manufaktur karet otomotif, permasalahan produk cacat masih menjadi tantangan utama karena berdampak langsung pada peningkatan biaya produksi, pemborosan material, rework, serta penurunan kepuasan pelanggan .
Berbagai jenis cacat seperti goresan permukaan, lubang .
ole burr.
, ketidaksesuaian dimensi, dan deformasi bentuk sering terjadi akibat variasi proses produksi maupun faktor manusia .
Oleh karena itu, diperlukan pendekatan pengendalian kualitas yang sistematis, terukur, dan berbasis data untuk mengidentifikasi akar penyebab permasalahan serta merumuskan strategi perbaikan berkelanjutan .
Lean Six Sigma merupakan pendekatan yang mengintegrasikan prinsip Lean Manufacturing untuk mengurangi pemborosan dengan metode Six Sigma yang berfokus pada pengendalian variasi proses melalui siklus DMAIC (Define.
Measure.
Analyze.
Improve.
Contro.
Berbagai penelitian terdahulu menunjukkan efektivitas pendekatan ini dalam industri Penelitian Nathanael Sitanggang melaporkan bahwa penerapan Six Sigma mampu menurunkan tingkat kecacatan produk karet pipa dari 20Ae30% menjadi di bawah 15% melalui identifikasi akar masalah menggunakan diagram Fishbone dan pengendalian proses dengan peta kontrol .
Sementara itu, penelitian Handy Natan Permana menunjukkan bahwa integrasi Six Sigma dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) efektif dalam memprioritaskan risiko kegagalan dan menurunkan defect rate melalui perbaikan pada Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode Six Sigma untuk menganalisis dan menurunkan tingkat cacat produksi pada Dust Cover dan Bracket rubber di industri manufaktur karet.
Metode yang diterapkan adalah siklus DMAIC (Define.
Measure.
Analyze.
Improve.
Contro.
dengan Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Matrik : Jurnal Manajemen & Teknik Industri Ae Produksi Volume XXVI.
No.
Maret 2026.
Halaman 241 - 250 p-ISSN: 1693-5128, e-ISSN : 2621-8933 doi: 10.
350587/Matrik v26i2.
dukungan Six Sigma dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) mengidentifikasi akar penyebab cacat, mengukur tingkat cacat, menganalisis faktor penyebab, merancang perbaikan, serta berkelanjutan .
Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung terhadap proses produksi untuk mengidentifikasi potensi penyebab cacat, dokumentasi data produksi berupa data cacat harian dari catatan produksi dalam periode tertentu, serta wawancara dan diskusi dengan operator produksi guna memperoleh pemahaman mengenai penyebab cacat dari sudut pandang pekerja lapangan .
Data yang terkumpul kemudian diolah dan dianalisis menggunakan metode statistik berbasis Six Sigma, meliputi perhitungan perbandingan jumlah produk cacat dengan total produksi, analisis Pareto untuk menentukan jenis cacat yang dominan, diagram Fishbone (Ishikaw.
untuk mengidentifikasi akar penyebab utama, serta analisis FMEA untuk mengevaluasi risiko kegagalan proses .
Model analisis yang digunakan adalah Lean Six Sigma dengan mengombinasikan prinsip Lean Manufacturing untuk meningkatkan efisiensi dan Six Sigma untuk menurunkan tingkat cacat, melalui tahapan Define.
Measure.
Analyze.
Improve, dan Control, sehingga diharapkan penelitian ini mampu memberikan solusi nyata dalam meningkatkan kualitas produk dan berkelanjutan di industri manufaktur karet .
Dalam penelitian ini.
Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) digunakan untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan potensi kegagalan proses produksi berdasarkan tingkat Penilaian risiko dilakukan melalui tiga parameter utama, yaitu Severity (S).
Occurrence (O), dan Detection (D), yang masing-masing dinilai menggunakan skala 1Ae Severity menunjukkan tingkat keparahan dampak kegagalan terhadap kualitas produk.
Occurrence menunjukkan frekuensi atau kemungkinan terjadinya kegagalan, sedangkan Detection menunjukkan kemampuan sistem dalam mendeteksi kegagalan sebelum produk sampai ke tahap berikutnya.
Nilai Risk Priority Number (RPN) dihitung menggunakan rumus:
ycIycEycA = ycI y ycC y ya Untuk mempermudah interpretasi, nilai RPN diklasifikasikan menjadi tiga kategori, yaitu risiko rendah (RPN < .
, risiko sedang .
Ae.
, dan risiko tinggi (RPN > .
Penentuan skor dilakukan berdasarkan data historis cacat produksi, hasil observasi lapangan, serta diskusi dengan supervisor dan operator produksi di PT XYZ, sehingga penilaian risiko bersifat sistematis dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.
Hasil dan Pembahasan Pendefinisian Masalah Pada tahap ini dilakukan identifikasi permasalahan utama dalam proses produksi Dust Cover dan Bracket rubber di PT.
Meiji Rubber Indonesia.
Hasil wawancara dan observasi menunjukkan bahwa produk mengalami cacat akibat berbagai faktor seperti keausan mesin, human error, ketidakstabilan extruder, dan kesalahan dalam injeksi cetakan.
Masalah yang sering muncul adalah tingginya tingkat cacat harian pada kedua produk.
Berikut adalah kesimpulan jenis cacat yang muncul pada kedua produk tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 1.
Jenis Cacat pada Dust Cover Jenis Cacat Goresan pada permukaan Penyebab Umum Mesin aus, human error Injeksi cetakan tidak Mesin aus, pengaturan tidak stabil Kesalahan injeksi, tekanan rendah Gelembung udara (Bubbl.
Ketidaksesuaian dimensi Lubang kecil (Hole burr.
Menentukan Level Sigma Data cacat produksi yang dikumpulkan selama periode 13Ae18 Januari 2024 menunjukkan bahwa pada produk Dust Cover diperoleh total produksi sebesar 17.
100 unit dengan jumlah produk cacat sebanyak 685 unit, sehingga rata-rata tingkat cacat mencapai 4,01%.
Tabel 2.
Data Cacat Produksi Tanggal Senin.
Januari Nama Barang Total Total Cacat Tingkat Cacat Dust Cover Bracket Penyebab Cacat Mesin Extruder Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Fadhillah et all / Matrik.
Vol.
XXVI.
No.
2 Maret 2026.
Halaman 241 - 250 Selasa.
Januari Rabu.
Januari Kamis.
Januari JumAoat.
Januari Sabtu.
Januari Dust
Cover
Bracket
Dust
Cover
Bracket
Dust
Cover
Bracket
Dust
Cover
Bracket
Dust
Cover
Bracket
2,55
(DPU) untuk Dust Cover sebesar 0,0400 yang diperoleh dari perbandingan jumlah produk cacat terhadap total produk yang diperiksa.
Human Mesin Human Roller Kesalahan Mesin Human Extruder Kesalahan Human ycNycuycycayco ycEycycuyccycyco yaycaycaycayc ycNycCycE yaycEycC = = 0.
yaycEycC = Dengan asumsi terdapat empat jenis cacat.
Total Opportunity (TOP) adalah 68.
peluang, sehingga nilai Defect Per Opportunity (DPO) sebesar 0,0100 dan Defect Per Million Opportunities (DPMO) sebesar 10.
014,6.
yaycEycAycC = yaycEycC y 1000000 yaycEycAycC = 0.
0100146 y 1000000 = 10014.
Hasil perhitungan tersebut menghasilkan Level Sigma sebesar 3,83.
yaycEycAycC ) 1.
yayceycyceyco ycIycnyciycoyca = ycAycCycIycAycIyaycAycO .
0000 Oe ) 1.
yayceycyceyco ycIycnyciycoyca = 3.
yayceycyceyco ycIycnyciycoyca = ycAycCycIycAycIyaycAycO .
0000 Oe Sementara itu, pada produk Bracket rubber tercatat total produksi sebanyak 22.
800 unit dengan jumlah produk cacat sebesar 629 unit, sehingga rata-rata tingkat cacat adalah 2,76%.
Nilai DPU Bracket rubber sebesar 0,0276, dengan Total Opportunity sebanyak 91.
Dari perhitungan tersebut diperoleh nilai DPO sebesar 0,006897 dan DPMO sebesar 897, yang selanjutnya menghasilkan Level Sigma sebesar 3,96.
Perhitungan Level Sigma pada produksi Dust Cover diawali dengan menghitung Defect Per Unit (DPU), yaitu perbandingan antara jumlah produk cacat dan jumlah produk yang diperiksa.
Berdasarkan data produksi, terdapat 685 unit cacat dari total 17.
100 unit yang diperiksa, sehingga diperoleh nilai DPU sebesar 0,0401.
ycNycuycycayco Produk Cacat Jumlah Produk yang Diperiksa yaycEycO = = 0.
yaycEycO = ycNycuycycayco Produk Cacat Jumlah Produk yang Diperiksa yaycEycO = = 0.
yaycEycO = ycNycCycE = yaycycoycoycaEa ycEycycuyccycyco y yaAycaycuycycayco yayceycuycnyc yaycaycaycayc ycNycCycE = 22800 y 4 = 91200 ycNycuycycayco ycEycycuyccycyco yaycaycaycayc ycNycCycE yaycEycC = = 0.
Selanjutnya ditentukan Total Opportunity (TOP) sebagai jumlah peluang terjadinya cacat dalam proses produksi.
yaycEycC = ycNycCycE = Jumlah Produk y Banyak Jenis Cacat ycNycCycE = 17100 y 4 = 68400 yaycEycAycC = yaycEycC y 1000000 yaycEycAycC = 0.
006897 y 1000000 = 6897 Dengan asumsi terdapat empat jenis cacat pada setiap produk Dust Cover, maka nilai TOP Berdasarkan perhitungan Six Sigma, nilai Defect Per Unit yayceycyceyco ycIycnyciycoyca = ycAycCycIycAycIyaycAycO .
0000 Oe 1.
yaycEycAycC Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Matrik : Jurnal Manajemen & Teknik Industri Ae Produksi Volume XXVI.
No.
Maret 2026.
Halaman 241 - 250 yayceycyceyco ycIycnyciycoyca = ycAycCycIycAycIyaycAycO .
0000 Oe 1.
yayceycyceyco ycIycnyciycoyca = 3.
p-ISSN: 1693-5128, e-ISSN : 2621-8933 doi: 10.
350587/Matrik v26i2.
Analisis Penyebab Cacat .
Diagram Pareto Diagram Pareto menggambarkan frekuensi kejadian dan kontribusi kumulatif dari masing-masing penyebab cacat produksi pada produk Dust Cover dan Bracket rubber selama periode 3Ae8 Januari 2024.
Batang berwarna biru menunjukkan jumlah kejadian untuk setiap jenis cacat, di mana human error terlihat sebagai penyebab yang paling sering terjadi.
Sementara itu, garis merah yang dilengkapi dengan titik dan label persentase menunjukkan persentase kumulatif dari seluruh penyebab mengidentifikasi seberapa besar kontribusi penyebab-penyebab utama terhadap total cacat Selain itu, terdapat garis putus-putus horizontal pada tingkat 80% yang berfungsi sebagai batas Pareto sesuai dengan prinsip 80/20, yang menyatakan bahwa sekitar 80% permasalahan umumnya disebabkan oleh sebagian kecil penyebab utama.
Dengan demikian, diagram ini membantu memfokuskan upaya perbaikan pada faktor-faktor yang memberikan dampak paling signifikan terhadap cacat produksi Hasil ini menunjukkan bahwa kinerja kualitas produksi Bracket rubber lebih baik dibandingkan Dust Cover, meskipun keduanya masih berada pada Level Sigma di bawah enam dan memerlukan upaya perbaikan kualitas secara berkelanjutan.
Tabel 3.
Jenis Cacat pada Bracket rubber Jenis Cacat Deformasi bentuk Retak pada bagian Warna tidak seragam Sisa bahan menempel Penyebab Umum Extruder & Roller tidak stabil Mesin aus, tekanan berlebih Pencampuran pigmen kurang Pembersihan kurang optimal Berdasarkan hasil perhitungan DPMO dan Sigma Level, diketahui bahwa proses produksi masih berada pada tingkat cacat menengah .
Ae 4 Sigm.
, dengan Bracket rubber memiliki performa kualitas lebih baik dibandingkan Dust Cover.
Diperlukan berkelanjutan .
ontinuous Improvemen.
untuk keterampilan operator guna mencapai tingkat kualitas yang lebih tinggi.
Gambar 1.
Diagram Pareto Penyebab Cacat Produksi Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Fadhillah et all / Matrik.
Vol.
XXVI.
No.
2 Maret 2026.
Halaman 241 - 250 .
Diagram Isikawa (Fishbon.
Analisis menggunakan Diagram Fishbone mengungkap bahwa penyebab cacat produksi tidak hanya bersumber dari aspek teknis seperti kerusakan mesin, tetapi juga dipengaruhi oleh faktor manusia, metode kerja, dan lingkungan.
Visualisasi ini membantu mengidentifikasi akar masalah yang tersembunyi di balik tingginya tingkat cacat produk Dust Cover dan Bracket Faktor utama penyebab cacat adalah mesin dan manusia.
Masalah pada mesin meliputi keausan komponen, ketidakstabilan alat seperti extruder dan Roller, serta kesalahan parameter proses, yang menunjukkan lemahnya sistem Sementara itu, dari sisi manusia, kesalahan pengaturan mesin oleh operator sering terjadi akibat kurangnya pelatihan, kompetensi, dan disiplin dalam mengikuti prosedur standar.
Metode kerja yang tidak terdokumentasi dengan baik dan kurangnya standardisasi juga turut menyumbang cacat.
Ketidaksesuaian proses dengan karakteristik bahan atau mesin meningkatkan risiko kesalahan.
Selain itu, lingkungan kerja yang tidak stabil seperti suhu dan kelembapan yang tidak terkontrol serta pencahayaan dan kebersihan yang kurang dapat memengaruhi kualitas produksi.
Hasil Fishbone ini menjadi dasar strategis untuk perbaikan berkelanjutan, dengan prioritas utama pada peningkatan sistem maintenance dan pelatihan operator.
Gambar 2.
Diagram Ishikawa Nama Barang Dust Cover Bracket rubber Tabel 4.
Jenis Cacat pada Bracket rubber Peluang Cacat Total Unit Total Cacat per Unit Berdasarkan hasil perhitungan.
Level Sigma untuk produk Dust Cover sebesar 3,83 dan Bracket rubber sebesar 3,96.
Secara umum, dalam praktik industri manufaktur, proses dengan Level Sigma 3Ae4 dikategorikan sebagai kinerja menengah, dengan estimasi cacat sekitar 200Ae67.
000 DPMO.
Standar kualitas kelas dunia .
orld-class manufacturin.
umumnya berada pada Level Sigma Ou 5, sedangkan target
DPMO
Sigma Level optimal Six Sigma adalah 6 Sigma dengan tingkat cacat 3,4 DPMO.
Dengan demikian, capaian pada penelitian ini menunjukkan bahwa proses produksi di PT XYZ masih berada pada tahap pengendalian dasar dan memerlukan peningkatan kapabilitas proses untuk mencapai standar industri yang lebih kompetitif.
Jika dibandingkan dengan penelitian Nathanael Sitanggang .
, yang melaporkan Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Matrik : Jurnal Manajemen & Teknik Industri Ae Produksi Volume XXVI.
No.
Maret 2026.
Halaman 241 - 250 p-ISSN: 1693-5128, e-ISSN : 2621-8933 doi: 10.
350587/Matrik v26i2.
implementasi DMAIC hingga menurunkan tingkat cacat secara signifikan, capaian Level Sigma dalam penelitian ini masih relatif sebanding dengan kondisi awal sebelum dilakukan perbaikan intensif.
Demikian pula penelitian Handy Natan Permana .
menunjukkan bahwa integrasi Six Sigma dan FMEA mampu meningkatkan Level Sigma setelah tindakan korektif diterapkan.
Hal ini menunjukkan bahwa nilai 3,83 dan 3,96 masih berada dalam rentang umum industri sepenuhnya stabil, namun memiliki peluang besar untuk ditingkatkan melalui perbaikan Secara teoretis, dominasi faktor manusia (Ma.
dan mesin (Machin.
dalam penelitian ini sejalan dengan konsep 4M (Man.
Machine.
Method.
Materia.
dalam pengendalian kualitas, di mana variasi proses paling sering bersumber dari interaksi antara operator dan peralatan produksi.
Dalam industri manufaktur karet otomotif yang menggunakan proses pengepresan dan injeksi, stabilitas parameter mesin seperti suhu, tekanan, dan waktu curing sangat menentukan kualitas produk.
Keausan mesin dan ketidakstabilan extruder secara langsung memengaruhi konsistensi dimensi dan permukaan produk.
Di sisi lain, faktor manusia berperan dalam pengaturan parameter mesin, inspeksi visual, serta kepatuhan terhadap (SOP).
Ketidakkonsistenan dalam pengaturan atau meningkatkan variasi proses dan menghasilkan Dengan demikian, temuan bahwa faktor manusia dan mesin menjadi penyebab dominan bukan merupakan kondisi yang terisolasi, melainkan konsisten dengan teori variasi proses dalam sistem manufaktur.
Oleh karena itu, peningkatan Level Sigma pada industri pengolahan komponen karet otomotif ini perlu difokuskan pada penguatan sistem preventive maintenance, standarisasi parameter proses, serta peningkatan kompetensi dan disiplin operator dalam menjalankan prosedur produksi.
Strategi Tindakan Perbaikan Solusi perbaikan dirancang secara sistematis dan terfokus berdasarkan hasil analisis Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), yang digunakan sebagai alat identifikasi dan evaluasi terhadap potensi kegagalan dalam suatu proses Penentuan skor pada parameter Severity (S).
Occurrence (O), dan Detection (D) dilakukan melalui diskusi terstruktur dan wawancara dengan 1 orang supervisor produksi, 1 orang staf quality Control, dan 3 orang operator mesin yang berpengalaman lebih dari 3 tahun di PT XYZ.
Pemilihan responden tersebut didasarkan pada keterlibatan langsung mereka dalam proses produksi Dust Cover dan Bracket rubber serta pemahaman teknis terhadap potensi kegagalan yang terjadi.
Dalam proses FMEA, setiap mode kegagalan dianalisis berdasarkan tingkat keparahan (Severit.
, kemungkinan terjadinya (Occurrenc.
, dan kemampuan deteksi (Detectio.
, yang kemudian dikalikan untuk memperoleh nilai Risk Priority Number (RPN).
Nilai RPN tersebut menjadi indikator kuantitatif untuk menentukan prioritas penanganan Oleh karena itu, solusi perbaikan difokuskan pada mode kegagalan dengan nilai RPN tertinggi karena berpotensi menimbulkan dampak paling signifikan terhadap kualitas produk dan keberlangsungan proses produksi.
Langkah-langkah perbaikan yang dirumuskan tidak hanya bertujuan untuk mengurangi penyebab utama kegagalan, tetapi juga meningkatkan efektivitas sistem deteksi dan pengendalian agar risiko serupa dapat diminimalisir di masa mendatang.
Pendekatan ini memastikan bahwa sumber daya perbaikan dialokasikan secara efisien dan berbasis pada evaluasi risiko yang sistematis.
Berdasarkan analisis Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), penyebab utama cacat yang memiliki risiko tertinggi adalah keausan mesin dengan nilai RPN sebesar 315, diikuti oleh extruder yang tidak bekerja stabil dan kesalahan dalam proses injeksi cetakan dengan nilai RPN masing-masing sebesar 288.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Fadhillah et all / Matrik.
Vol.
XXVI.
No.
2 Maret 2026.
Halaman 241 - 250 Sistem Produksi Karet FMEA Number FMEA-KP-001 Mesin Produksi dan Peralatan Pendukung Potential Failure Mode and Effects Analysis (Design FMEA) Prepared By Regan Fadhillah Mesin Produksi.
Extruder.
Roller.
FMEA Date 23 Mei 2025 Key Date 23 Mei 2024 Regan Fadhillah Revision Date - Production & Quality Control Page 1 Produk cacat Produk tidak bentuk/ukuran Produksi tidak Produk cacat permukaan/ket ebalan tidak Produk gagal bentuk atau tidak presisi Keausan karena penggunaan jangka Kurangnya perawatan dan Human error saat Komponen aus atau longgar Pengaturan mesin tidak tepat Current Design Controls Pemeriksaan Pemeriksaan SOP Pemeriksaan visual rutin Setting manual Responsibility Recommended & Target Actions Taken Action.
Completion Date Perbaikan atau Tim Maintenance, mesin secara Q3 2025 Perawatan rutin Tim Produksi, dan pengecekan Q3 2025 lebih sering Pelatihan Tim HRD & operator secara Produksi.
Q3 Pemeliharaan Tim dan pengecekan Maintenance, rutin ulang TimQ3Produksi.
Pengaturan perawatan mesin New RPN New Det Potential Cause.
/ Mechanism.
of Failure New Occ New Sev Action Results Potential Effect.
of Failure Q3 2025 Gambar 3.
Tabel FMEA Nilai RPN tersebut diperoleh dari hasil perkalian skor Severity (S).
Occurrence (O), dan Detection (D), yang ditentukan berdasarkan data historis cacat produksi, frekuensi kejadian selama periode pengamatan, serta hasil diskusi dengan supervisor produksi dan tim quality Control di PT XYZ.
Skor Severity diberikan berdasarkan tingkat dampak cacat terhadap fungsi dan kesesuaian produk dengan standar pelanggan, skor Occurrence ditetapkan berdasarkan tingkat frekuensi kemunculan penyebab cacat dalam data produksi harian.
Detection berdasarkan efektivitas sistem inspeksi dan kemampuan deteksi cacat sebelum produk masuk ke tahap berikutnya.
Keausan mesin memperoleh skor tinggi karena frekuensi kejadian yang dominan serta dampaknya yang signifikan terhadap kualitas dimensi dan permukaan produk.
Human error dalam pengaturan mesin dan ketidakstabilan Roller juga memberikan kontribusi terhadap cacat meskipun memiliki nilai RPN yang lebih Oleh karena itu, prioritas perbaikan difokuskan pada perawatan dan penggantian mesin secara berkala, perawatan rutin extruder, pengaturan ulang parameter proses injeksi, serta peningkatan kompetensi operator melalui pelatihan guna menurunkan tingkat risiko kegagalan proses produksi.
Analisa Pembahasan Berdasarkan hasil analisis data yang menitikberatkan pada identifikasi penyebab utama terjadinya produk Non-Good (NG) serta perumusan usulan perbaikan pada proses produksi Dust Cover dan Bracket rubber di PT XYZ yang bergerak pada sektor industri pengolahan/manufaktur Analisis dilakukan melalui integrasi hasil observasi lapangan, wawancara dengan operator, serta pengolahan data menggunakan metode statistik dan alat bantu analisis kualitas seperti Diagram Pareto.
Diagram Fishbone, dan pendekatan Six Sigma.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat cacat produksi pada subsektor manufaktur komponen karet ini masih relatif tinggi dan memerlukan perhatian khusus untuk peningkatan kualitas secara Hasil menunjukkan bahwa faktor manusia (Ma.
dan mesin (Machin.
merupakan penyumbang utama terjadinya produk NG pada proses manufaktur karet otomotif.
Jenis cacat yang dominan meliputi goresan permukaan, gelembung udara, ketebalan tidak merata, deformasi bentuk, dan sisa bahan yang menempel pada produk.
Analisis Pareto memperlihatkan bahwa faktor human error dan Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Program Studi Teknik Industri.
Universitas Muhammadiyah Gresik.
Jawa Timur.
Indonesia Matrik : Jurnal Manajemen & Teknik Industri Ae Produksi Volume XXVI.
No.
Maret 2026.
Halaman 241 - 250 p-ISSN: 1693-5128, e-ISSN : 2621-8933 doi: 10.
350587/Matrik v26i2.
menyumbang lebih dari 80% total cacat yang terjadi selama periode pengamatan.
Temuan ini diperkuat oleh hasil Diagram Fishbone yang mengidentifikasi kategori Man dan Machine sebagai sumber masalah utama, diikuti oleh faktor Method dan Material.
Selain itu, hasil perhitungan Defect Per Million Opportunities (DPMO) dan Level Sigma menunjukkan bahwa kinerja proses produksi masih berada pada kisaran 3Ae4 Sigma, yang menandakan bahwa kapabilitas proses pada industri pengolahan komponen karet ini belum optimal dan masih memiliki peluang perbaikan yang signifikan.
Berdasarkan hasil analisis Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), diketahui bahwa penyebab cacat dengan tingkat risiko tertinggi adalah keausan mesin dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 315, diikuti oleh ketidakstabilan extruder dan kesalahan dalam proses injeksi cetakan dengan nilai RPN masing-masing sebesar 288.
Faktor lain seperti human error dalam pengaturan mesin dan ketidakstabilan Roller juga memberikan kontribusi terhadap penurunan kualitas produk.
Tingginya nilai RPN pada faktor-faktor tersebut menunjukkan bahwa perbaikan pada industri pengolahan komponen karet otomotif perlu difokuskan pada aspek manusia, mesin, dan metode kerja melalui pendekatan yang sistematis dan terintegrasi.
Usulan perbaikan yang dirumuskan mencakup peningkatan kompetensi operator melalui pelatihan dan standarisasi prosedur kerja, penerapan sistem monitoring dan preventive maintenance pada mesin produksi, serta evaluasi dan optimasi parameter proses Selain itu, perbaikan kondisi lingkungan kerja melalui pengendalian suhu, pencahayaan, dan penerapan prinsip 5S juga diperlukan untuk mendukung stabilitas proses Secara keseluruhan, penerapan Lean Six Sigma yang dikombinasikan dengan FMEA pada konteks industri pengolahan komponen karet otomotif ini menunjukkan potensi dalam meningkatkan Level Sigma, serta menciptakan proses produksi yang lebih efisien dan stabil.
Namun demikian, hasil penelitian ini bersifat kontekstual dan tidak secara langsung digeneralisasikan pada seluruh sektor industri nasional Indonesia tanpa mempertimbangkan karakteristik proses produksi masing-masing Kesimpulan dan Saran Penelitian ini menyimpulkan bahwa tingginya cacat produksi pada Dust Cover dan Bracket rubber di PT XYZ terutama disebabkan oleh kondisi mesin dan faktor manusia, seperti keausan alat, extruder tidak stabil, serta kesalahan operator.
Analisis Pareto.
Fishbone, dan FMEA menunjukkan bahwa sebagian besar cacat berasal dari segelintir penyebab utama, dengan RPN tertinggi pada keausan mesin .
Usulan perbaikan difokuskan pada empat aspek: peningkatan kompetensi operator, perawatan mesin yang terjadwal, perbaikan lingkungan kerja, dan penyempurnaan metode Metode FMEA terbukti efektif dalam identifikasi risiko, dan kombinasi alat analisis Pareto Fishbone Penelitian ini dapat dijadikan acuan menggunakan pendekatan seperti SPC.
DMAIC, atau IoT, serta mendorong kolaborasi akademik-industri dalam peningkatan mutu berkelanjutan di era manufaktur modern.
Daftar Pustaka