SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

DALAM MENGURANGISTOK POY DOWNGRADE

MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DENGAN TOOLS FMEA

PADA PT. MGT

1)Program Studi Sistem Informasi STIKOM Surabaya. Email: coco.putra@gmail.com

Abstract

PT. Mutugading Tekstil adalah perusahaan manufaktur yang menghasilkan salah satunya produk

POY (Partially Oriented Yarn). Dengan adanya sistem pengukuran kualitas yang baik, diharapkan

perusahaan dapat mengetahui berapa banyak jumlah produk yang mengalami defect.

Untuk memecahkan masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem yang ditunjang dengan metode Six

Sigma. Metode ini merupakan suatu pendekatan yang dapat membantu agar lebih fokus pada

peningkatan kualitas produk yang mendekati sempurna. Untuk mencapai Six Sigma, suatu proses

tidak boleh memiliki lebih dari 3,4 cacat per sejuta kesempatan. Saat ini stok POY downgrade yang

tanpa ada rencana penjualan mencapai 166,5MT di gudang PT. Mutugading Tekstil.dengan adanya

sistem pendukung keputusan menggunakan metode Six Sigma, customer ingin agar stok POY

downgrade yang tidak dapat digunakan secara optimal di produksi yang tanpa ada rencana penjualan

dikurangi menjadi maksimal 130MT di gudang PT. Mutugading Tekstil.

Keyword:Six Sigma, FMEA, Stock

Salah satu bisnis yang bergerak di

bidang manufaktur adalah industri tekstil.

Pada saat ini kemajuan industri tekstil

berkembang sangat pesat. Industri tekstil

menghadapi kendala dan tantangan baik

dari dalam negeri maupun dari dunia

global. Hal ini dikarenakan ciri dunia

dalam era globalisasi ialah terjadinya

perubahan dengan sangat cepat (Siagian,

2000). Revolusi informasi dan komunikasi

telah memicu perubahan di lingkungan

usaha, secara cepat dan signifikan berbeda

dari kondisi sebelumnya.

Pada era teknologi informasi saat ini,

perusahaan dituntut meningkatkan kinerja

untuk mewujudkan efektifitas dan efisiensi

supaya mempunyai daya saing yang kuat.

Kemampuan suatu perusahaan untuk

berkompetisi di pasar global dan menjaga

kelangsungan hidupnya adalah dengan

meningkatkan kualitas proses

organisasinya. Di samping itu, persaingan

dunia bisnis yang sangat ketat

menghadapkan organisasi pada

internalprocess, secara langsung hal

tersebut berdampak pada efektifitas dan

efisiensi kinerja perusahaan. Berbagai cara

dilakukan oleh perusahaan untuk tetap

hidup dan bersaing di era globalisasi dan

salah satunya dengan adanya manajemen

operasional yang baik.

Perusahaan yang turut serta

meramaikan pasar Indonesia sebagai

pelaku bisnis dalam bidang tersebut adalah

PT. Mutu Gading Tekstil (selanjutnya

dalam tulisan ini disebut MGT). Hadir

pada tahun 1997, berpusat di Jakarta

sebagai kantor pemasaran dan mendirikan

pabrik di Karanganyar, Solo.

Merupakansalah satu

perusahaanmanufakturbenang dengan

pertumbuhan yang cepat diIndonesia

dengankapasitas produksi29.400MT

perbulan, 18900 benang per hari. Capaian

tersebut merupakan sesuatu hal yang

sangat baik bagi perusahaan.

Dalam aktivitas produksinya,

perusahaan ini menghasilkan Draw

Texture Yarn (selanjutnya dalam tulisan ini

disebut DTY) sebagai produk jadi.

Tahapan dari proses produksinya dimulai

dari Department Spinning (selanjutnya

dalam tulisan ini disebut SPG)

memproduksi Partially Oriented Yarn

(selanjutnya dalam tulisan ini disebut

POY). POY merupakan bahan baku dalam

pembuatan DTY. Perlu diketahui bahwa

kualitas bahan baku mempengaruhi hasil

dari proses produksinya. Bahan baku dari

POY adalah chips (biji plastik), pada

perusahaan ini disebut raw material.

Proses selanjutnya dilakukan oleh

Departement Texturising (selanjutnya

dalam tulisan ini disebut TXT) yang

memproduksi DTY.

POY sebagai barang setengah jadi

yang diproduksi oleh Departemen

Spinning menghasilkan 2 grade yaitu first

grade (A grade) dan down grade (B, C,

BB grade). Menurut data, rata-rata stok

POY downgrade tanpa rencana penjualan

selama periode Agustus 2010 sampai

dengan Februari 2011 di gudang MGT,

sebesar 166,45 MT perbulan. Jumlah stok

tersebut dianggap terlalu tinggi oleh

manajemen, dan dapat mempengaruhi

kinerja dan cash flow perusahaan.

Dari permasalahan tersebut di atas,

kerugian yang didapat oleh perusahaan

antara lain, perusahaan kehilangan

penghematanbersihsebesar 1.645 US$/

tahundaribungasebesarnilaiJual 36,45 MT

POY B,C, BB grade.

Penghematanbersihsebesar 4.153 US$

daripengembalian pack

materia

l.Penguranganbiayasimpandikurangibiaya

lain-lain yang timbuldariPenjualan 36.45

MT POY B,C, BB grade dapat

membantuCash Flowperusahaan.

Dalam cakupan ini, manajemen MGT

menetapkan target stok POY downgrade di

gudang MGT paling tinggi sebesar 130

MT perbulan, dan untuk mencapai sasaran

tersebut, manajemen MGT mengharapkan

penerapan metode six sigma dapat

menyelesaikan masalah tersebut.

Berdasarkan uraian di atas, pada tugas

akhir ini akan dibangun suatu aplikasi,

yang diharapkan dapat memberikan

masukan kepada perusahaan dalam

membantu proses pengurangan jumlah

stok POY downgrade pada gudang MGT.

METODE

Six Sigma

Definisi Six Sigma

Six sigma dimulai oleh Motorola

ditahun 1980-an dimotori oleh salah

seorang engineer disana yang bernama Bill

Smith atas dukungan penuh CEO-nya Bob

Galvin. Motorola menggunakan statistics

tools diramu dengan ilmu manajemen

menggunakan financial metrics (yaitu

return on investment, ROI) sebagai salah

satu metrics/ alat ukur dari quality

improvement process. Konsep ini

kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh

Dr. Mikel Harry dan Richard Schroeder

yang lebih lanjut membuat metode ini

mendapat sambutan luas dari petinggi

Motorola dan perusahaan lain.

Six sigma merupakan sebuah

proses perbaikan berkelanjutan. Metode ini

berkembang setelah beberapa cara metode

perbaikan proses seperti Statistic Process

Control (SPC), Total Quality Management

(TQM), Malcolm Baldrige Company,

Quality Circle, Kaizen, Juran, dan lain-

lain. SixSigma pertama kali dikembangkan

oleh Motorola pada pertengahan tahun

1980 dan dipublikasikan oleh Jack Welch

(General Electric) dalam forum strategi

bisnis. Istilah Six Sigma diambil dari

terminologi, statistik, dimana Sigma (σ)

adalah standar deviasi dalam distribusi

normal dengan probabilitas (a) ± 6 (enam)

atau sama dengan Pvalue = 0,999996 atau

efektivitas sebesar 99,9996%.

Tabel 1.Sigma level

(Sumber: Gasperz,2002 : 3)

Six Sigma adalah proses yang

menuntut disiplin tinggi yang membantu

kita fokus pada pengembangan menuju

produk dan pelayanan yang mendekati

sempurna (Pyzdek,2002). Definisi lain dari

Six Sigma adalah suatu metodologi bisnis

yang bertujuan meningkatkan nilai-nilai

kapabilitas dari aktivitas proses bisnis

(Hidayat,2007: 28). Proses adalah sesuatu

yang dimulai dari perencanaan, desain

produksi sampai dengan fungsi-fungsi

konsumen (kebutuhan, keinginan, dan

ekspektasi). Di dalam konsep Six Sigma

dikenal dua proses kerja yang disebut

proses kerja internal dan eksternal. Proses

kerja internal meliputi seluruh aspek

fungsi dan kegiatan yang ada di dalam

perusahaan, sedangkan proses eksternal

adalah seluruh kegiatan yang dimulai dari

pengelolaan produk jadi atau promosi

hingga distribusi ke konsumen. Tujuan Six

Sigma adalah meningkatkan kinerja bisnis

dengan mengurangi berbagai variasi proses

yang merugikan, mereduksi kegagalan-

kegagalan produk atau proses, menekan

cacat-cacat produk, meningkatkan

keuntungan, meningkatkan moral personil

atau karyawan, dan meningkatkan kualitas

produk pada tingkat maksimal. Kunci

sukses Six Sigma (Ferrin et all, 2002)

adalah:

1. Critical to Quality (CTQ) – atribut-

atribut yang penting bagi konsumen.

2. Defect – kegagalan untuk memberikan

keinginan konsumen.

3. Process Capability – apa yang bisa

diberikan dari sebuah proses.

4. Variation – apa yang bisa konsumen

lihat dan proses.

5. Stable Operation – jaminan konsisten,

proses yang dapat diperkirakan untuk

meningkatkan apa yang konsumen

lihat dan rasakan.

Six sigma merupakan metodologi

terstruktur untuk memperbaiki proses yang

difokuskan pada usaha mengurangi variasi

proses (process variances) sekaligus

mengurangi cacat (produk/ jasa yang

diluar spesifikasi) dengan menggunakan

statistik dan problem solving tools secara

intensif. Secara harfiah, six sigma adalah

suatu besaran yang bisa kita terjemahkan

secara gampang sebagai sebuah proses

yang memiliki kemungkinan cacat (defects

opportunity) sebanyak 3,4 buah dalam satu

juta produk/jasa. Ada banyak kontroversi

disekitar penurunan angka six sigma

menjadi 3,4 dpmo (defects per million

opportunities). Namun yang

terpenting intinya adalah six sigma sebagai

metrics merupakan sebuah referensi untuk

mencapai suatu keadaan yang nyaris bebas

cacat. Dalam perkembangannya, six sigma

bukan hanya sebuah metrics, namun telah

berkembang menjadi sebuah metodologi

dan bahkan srategi bisnis.

Menurut Peter Pande, dkk dalam

bukunya The Six Sigma Way : Team

Fieldbook, ada enam komponen utama six

sigma sebagai strategi bisnis :

1. Benar-benar mengutamakan

pelanggan ; seperti kita sadari bersama

bahwa pelanggan bukan hanya berarti

pembeli, tapi bisa juga berarti rekan

kerja kita,team yang menerima hasil

kerja kita, pemerintah, masyarakat

umum pengguna jasa,dll

2. Manajemen yang berdasarkan data

dan fakta; bukan berdasarkan opini,

atau pendapat tanpa dasar.

3. Fokus pada proses, manajemen dan

perbaikan; six sigma sangat

tergantung kemampuan kita mengerti

proses yang dipadu dengan

manajemen yang bagus untuk

melakukan perbaikan.

4. Manajemen yang proaktif; peran

pemimpin dan manajer sangat penting

dalam mengarahkan keberhasilan

dalam melakukan perubahan.

5. Kolaborasi tanpa batas ; kerjasama

antar tim yang harus mulus.

6. Selalu mengejar kesempurnaan.

Selain enam hal di atas, ciri lain

penerapan six sigma adalah waktu untuk

perbaikan yang ditargetkan bisa

dielesaikan dalam 4 sampai 6 bulan. Istilah

sigma diambil dari huruf abjad Yunani

yang digunakan untuk menggambarkan

variabilitas, di mana pertimbangan

pengukuran unit secara klasik dalam

program tersebut adalah defect per unit.

Level kualitas sigma menawarkan sebuah

indikator untuk menunjukkan seberapa

sering defect (cacat) yang terjadi. Di mana

level kualitas sigma yang lebih tinggi

mengindikasikan sebuah proses yang

memiliki peluang yang kecil untuk

menyebabkan terjadinya cacat, yaitu

sebesar 3,4 Defects Per Million

Opportunities (DPMO). Nilai pergeseran

1.5-sigma ini diperoleh dari hasil

penelitian Motorola atas proses dan sistem

industri, di mana menurut hasil penelitian

bahwa sebagus-bagusnya suatu proses

industri (khususnya mass production)

tidak akan 100 persen berada pada satu

titik nilai target tapi akan ada pergeseran

sebesar rata-rata 1.5 sigma dari nilai

tersebut. (Breyfogle III, 1999 ) Nilai

DPMO atas suatu sigma tanpa pergeseran

diperoleh dengan cara menggunakan

perhitungan distribusi normal. Misalnya

untuk 3 sigma, maka dilihat pada tabel

distribusi normal, maka diperoleh nilai

0.998650. Karena ingin mencari yang

tidak berada di bawah kurva (di atas

spesifikasi) tersebut maka

1 - 0.998650 = 0.001350. Dengan nilai

mean di tengah-tengah distribusi maka

disimpulkan juga bahwa jumlah

kemungkinan kegagalan di bawah

spesifikasi sama dengan jumlah yang di

atas spesifikasi, sehingga kemungkinan

kegagalan adalah 0.002700 dan dengan

menggunakan satuan per sejuta diperoleh

nilai 2700 persejuta pada level 3-sigma

dan seterusnya.

Penerapan konsep Six Sigma dalam

pengukuran kualitas produk

Metode Six Sigma dapt diterapkan

untuk peningkatan kualitas untuk

mencapai nilai-nilai kualitas yang

ditetapkan. Pada studi kasus ini CTQ yang

ditentukan untuk perusahaan ini adalah

suatu data variabel berupa data jaminan

kualitas. Dalam perencanaan dan

pengukuran kualitas produk, diharapkan

data variabel dalam beberapa periode

tersebut berada di bawah nilai spesifikasi

kualitas standar yang ditetapkan.

Berikut ini adalah tahapan-tahapan

untuk menentukan kapabilitas proses pada

data variabel:

1. Menentukan proses yang diukur.

2. Menentukan USL (Upper

Specification Limit) dan LSL (Lower

Specification Limit).

3. Menentukan nilai target yang ingin

dicapai.

4. Perhitungan rata-rata dan standar

deviasi dari proses.

5. Perhitungan nilai DPU (Defect Per

Unit)

DPU = total jumlah cacat yang

dihasilkan selama proses / jumlah total

unit yang diproses (n)

6. Penentuan nilai DPO (Defect Per

Oppoertunities)

DPO = Defect / Opportunities

7. Penentuan nilai DPMO (Defect Per

Milion Opportunities).

DPMO = 1juta x DPO

8. Mengkonversikan nilai DPMO ke

dalam nilai sigma.

9. Menghitung kapabilitas proses,

dengan rumus:

C p=spesifikasi(range )

process(range)=USL−LSL

6σ

Karena tidak semua proses

mempunyai distribusi yang simetris,

maka dari konsep Cp ini juga

diturunkan konsep Process Capability

Index (Cpk) yang dalam persamaan

dapat ditulis sebagai berikut:

C pk=minimum [ USL− y3 σ

y−LSL3 σ ] .

dimana y adalahtitik tengahdari proses .

Kedua faktor diatas sangat penting dalam

mengidentifikasi kinerja proses kita karena

dengan cepat menunjukkan di level mana

proses kita berada. Konsep yang hampir

serupa dengan Process Capability Index

adalah konsep sigma level yang

menunjukkan berapa standar deviasi jarak

antara garis tengah proses kita dengan

garis spesifikasi terdekat. Nilai ini adalah

nilai normalisasi (Z value) dari sebuah

distribusi.

Failure mode-effects analysis (FMEA)

FMEA merupakan suatu prosedur

terstruktur dari sig Sigma untuk

mengidentifikasi dan mencegah sebanyak

mungin mode kegagalan (failure mode).

Suatu mode kegagalan adalah apa saj

ayang termasuk dalam kecacatan atau

kegagalan dalam desain, kondisi diluar

batas spesifikasi yang telah ditetapkan,

atau perubahan-perubahan dalam produk

yang menyebabkan terganggunya fungsi

dari produk itu. (Gaspersz, 2002:246).

Failure Mode and Effect Analysis

(FMEA) adalah pendekatan sistematik

yang menerapkan suatu metode pentabelan

untuk membantu proses pemikiran yang

digunakan oleh engineers untuk

mengidentifikasi mode kegagalan

potensial dan efeknya. FMEA merupakan

teknik evaluasi tingkat keandalan dari

sebuah sistem untuk menentukan efek dari

kegagalan dari sistem tersebut. Kegagalan

digolongkan berdasarkan dampak yang

diberikan terhadap kesuksesan suatu misi

dari sebuah sistem.Secara umum, FMEA

(Failure Modes and Effect Analysis)

didefinisikan sebagai sebuah teknik yang

mengidentifikasi tiga hal, yaitu :

a. Penyebab kegagalan yang potensial

dari sistem, desain produk, dan proses

selama siklus hidupnya.

b. Efek dari kegagalan tersebut.

c. Tingkat kekritisan efek kegagalan

terhadap fungsi sistem, desain produk,

dan proses.

FMEA merupakan alat yang digunakan

untuk menganalisa keandalan suatu sistem

dan penyebab kegagalannya untuk

mencapai persyaratan keandalan dan

keamanan sistem, desain dan proses

dengan memberikan informasi dasar

mengenai prediksi keandalan sistem,

desain, dan proses. Terdapat lima tipe

FMEA yang bisa diterapkan dalam sebuah

industri manufaktur, yaitu :

a. System, berfokus pada fungsi sistem

secara global.

b. Design, berfokus pada desain produk.

c. Process, berfokus pada proses

produksi, dan perakitan.

d. Service, berfokus pada fungsi jasa.

e. Software, berfokus pada fungsi

software.

Berikut ini adalah tujuan yang dapat

dicapai oleh perusahaan dengan penerapan

FMEA:

a. Untuk mengidentifikasi mode

kegagalan dan tingkat keparahan

efeknya.

b. Untuk mengidentifikasi karakteristik

kritis dan karakteristik signifikan.

c. Untuk mengurutkan pesanan desain

potensial dan defisiensi proses.

d. Untuk membantu fokus engineer

dalam mengurangi perhatian terhadap

produk dan proses, dan membentu

mencegah timbulnya permasalahan.

Dari penerapan FMEA pada

perusahaan, maka akan dapat diperoleh

keuntungan – keuntungan yang sangat

bermanfaat untuk perusahaan, (Ford

Motor Company, 1992) antara lain:

a. Meningkatkan kualitas, keandalan,

dan keamanan produk.

b. Membantu meningkatkan kepuasan

pelanggan.

c. Meningkatkan citra baik dan daya

saing perusahaan.

d. Menurangi waktu dan biaya

pengembangan produk.

e. Memperkirakan tindakan dan

dokumen yang dapat menguangi

resiko.

Sedangkan manfaat khusus dari Process

FMEA bagi perusahaan adalah:

a. Membantu menganalisis proses

manufaktur baru.

b. Meningkatkan pemahaman bahwa

kegagalan potensial pada proses

manufaktur harus dipertimbangkan.

c. Mengidentifikasi defisiensi proses,

sehingga para engineer dapat berfokus

pada pengendalian untuk mengurangi

munculnya produksi yang

menghasilkan produk yang tidak

sesuai dengan yang diinginkan atau

pada metode untuk meningkatkan

deteksi pada produk yang tidak sesuai

tersebut.

d. Menetapkan prioritas untuk tindakan

perbaikan pada proses.

e. Menyediakan dokumen yang lengkap

tentang perubahan proses untuk

memandu pengembangan proses

manufaktur atau perakitan di masa

datang.

Output dari Process FMEA adalah:

a. Daftar mode kegagalan yang potensial

pada proses.

b. Daftar critical characteristic dan

significant characteristic.

c. Daftar tindakan yang

direkomendasikan untuk

menghilangkan penyebab munculnya

mode kegagalan atau untuk

mengurangi tingkat kejadiannya dan

untuk meningkatkan deteksi terhadap

produk cacat bila kapabilitas proses

tidak dapat ditingkatkan.

FMEA merupakan dokumen yang

berkembang terus. Semua pembaharuan

dan perubahan siklus pengembangan

produk dibuat untuk produk atau proses.

Perubahan ini dapat dan sering digunakan

untuk mengenal mode kegagalan baru.

Mengulas dan memperbaharui FMEA

adalah penting terutama ketika:

a. Produk atau proses baru

diperkenalkan.

b. Perubahan dibuat pada kondisi operasi

produk atau proses diharapkan

berfungsi.

c. Perubahan dibuat pada produk atau

proses (dimana produk atau proses

berhubungan). Jika desain produk

dirubah, maka proses terpengaruh

begitu juga sebaliknya.

d. Konsumen memberikan indikasi

masalah pada produk atau

proses.Pengaruh buruk (severity)

merupakan suatu estimasi atau

perkiraan subyektif tentang bagaimana

buruknya penggna akhir akan

merasakan akibat dari kegagalan itu.

Pda table 2.5 dapat dilihat nilai

severity yang akan diberikan pada

proses pembuatan FMEA.

Kemungkinan (likehood) merupakan

suatu perkiraan subyektif tentang

probabilitas atau peluang bahwa penyebab

itu akan terjadi dan akan menghasilkan

mode kegagalan yang memberikan akibat

tertentu. Efektifitas merupakan suatu

perkiraan subyektif tentang bagaimana

efektifitas dari metode pencegahan atau

deteksi menghilangkan metode kegagalan.

Setelah nilai severity, likehood dan

efektifitas ditentukan, langkah selanjutnya

adalah menghitung angka Risk priority

Number (RPN), RPN berfungsi untuk

menentukan mode kegagalan mana yang

paling kritis sehingga perlu mendahulukan

tindakan korektif pada metode kegagalan

itu.

RPN = severity x likehood x efektifitas

Dari hasil FMEA, prioritas perbaikan

akan diberikan pada komponen yang

memiliki tingkat prioritas (RPN) paling

tinggi. Berikut contoh :

Component Failure Mode Failure Effect SEV Causes OCC Controls DET RPN

Genteng Bocor 4 2 3 30

Jatuh Nimpa Kepala 5 1 4 20

Pintu Macet 3 3 Diminyakin 2 18

Basah di dalam rumah

Genteng diinjak orang

Pasang pagar berdiri dekat

tembok

Udah longgar

Periksa kondisi antar genteng

Nggak bisa keluar/masuk

Engsel Rusak

Gambar 2. FMEA

Keterangan :

Component: Komponen dari sistem/alat

yang kita analisis.

FailureMode:Modus kegagalan yang

sering terjadi.

FailureEffect:Akibat yang ditimbulkan

jika komponen tersebut gagal seperti

disebutkan dalam failure mode.

SEV :Severity, merupakan

kuantifikasi seberapa serius kondisi yang

diakibatkan jika terjadi kegagalan yang

akibatnya disebutkan dalam Failure Effect.

Severity ini dibuat dalam 5 level (1,2,3,4,5)

yang menunjukkan akibat yang tidak

terlalu serius (1) sampai sangat serius (5).

Causes : Apa yang menyebabkan

terjadinya kegagalan pada komponen.

OCC :Occurance, adalah tingkat

kemungkinan terjadi terjadinya kegagalan.

Ditunjukkan dalam 5 level (1,2,3,4,5) yang

menunjukkan akibat yang paling mungkin

terjadi (5) sampai sangat jarang terjadi (1)

Control :Ini merupakan metode apa yang

sudah kita terapkan/pasang untuk

mengantisipasi kegagalan tersebut.

DET :Escaped detection, menunjukkan

tingkat kemungkinan lolosnya penyebab

kegagalan dari kontrol yang sudah kita

pasang. Levelnya juga dari 1-5, dimana

angka 1 menunjukkan kemungkinan untuk

lewat dari kontrol sangat kecil, dan 5

menunjukkan kemungkinan untuk lolos

dari kontrol kita adalah sangat besar.

RPN :Risk Priority Number, adalah hasil

perkalian = SEV x OCC x DET. Hasilnya

dapat kita gunakan untuk menentukan

komponen dan failure mode yang paling

menjadi prioritas kita.

Langkah-langkah dalam menyusun FMEA

adalah (Pande et all, 2003: 403).

a. Mengidentifikasi proses atau

produk/jasa

b. Mendaftarkan masalah-masalah

potensial yang dapat muncul (failure

modes).

c. Menilai masalah untuk kerumitan,

probabilitas kejadian, dan detektabilitas.

d. Menghitung Risk Priority Number atau

RPN dan tindakan-tindakan prioritas.

Melakukan tindakan-tindakan untuk

mengurangi resiko.

Analisis Sistem

Seperti yang telah disampaikan pada

latar belakang masalah bahwa perusahaan

membutuhkan suatu sistem yang dapat

membantu memberikan solusi yang

digunakan sebagai pendukung keputusan.

Walaupun PT. MGT. Saat ini telah

menggunakan sistem komputerisasi,

namun hanya digunakan untuk pencatatan

saja, tidak dapat menghitung peluang

defect, dan menghitung kemampuan

proses. Disamping itu data yang harus

diolah sebagian besar merupakan proses

perhitungan yang rumit dan dalam jumlah

banyak, sehingga hal ini memakan waktu

yang tidak sedikit.

Setelah itu dibuat laporan-laporan

yang sebelumnya melalui proses

perhitungan yang rumit tersebut. Untuk

melakukan proses perhitungan, data

diperoleh dari laporan-laporan. Dengan

demikian waktu yang tersedia sangatlah

terbatas. Hal ini sering kali menyebabkan

laporan kepada manager PT. MGT.

Melebihi tenggang waktu yang ditentukan.

Manajemen juga membutuhkan suatu

sistem yang dapat mempermudah

pekerjaan dalam mengambil keputusan,

yaitu merangkum seluruh kejadian

penyebab dan solusi. Dari proses tersebut

diharapkan ada output yang dihasilkan

sebagai pendukung keputusan oleh

manajemen perusahaan.

Oleh sebab itu penggunaan sistem

komputerisasi di PT. MGT. masih dirasa

belum maksimal.

Dalam membuat aplikasi penerapan

metode Six Sigma dalam mengurangi stok

POY downgrade, maka diperlukan tahapan

untuk melakukan peranagan dan desain

sistem. Untuk itu dapat digunakan model-

model dan tahap-tahap yang ada dan telah

banyak digunakan.

Sistem Flow Manual

Gambar3memberikan gambaran

tentang bagaimana dilakukannya suatu

proses produksi pada PT. MGT.

Gambar 3. Sistem Flow Manual Dalam Mengurangi Stok POY DG

Awal dari pengukuran kualitas suatu

proses produksi adalah adanya data stok

sesuai dengan grade dan diambil menurut

tanggal produksi.

Bagian PPC menginputkan data stok.

Setelah dari hasil entry data stok

dialnjutkan dengan proses kalkulasi. Dari

hasil kalkulasi akan menghasilkan output

berupa nilai sigma, dimana nilai sigma

tersebut sebagai acuan kondisi di lapangan,

yaitu posisi perusahaan saat ini. Jika nilai

sigma masih belum sesuai target, maka

dilakukan training and treatment dengan

menggunakan metode FMEA sebagai

pendukung keputusan. Dengan metode

FMEA, sistem akan memberikan output-an

prioritas permasalahan yang harus

diselesaikan terlebih dahulu, yang berguna

dalam memberikan masukan kepada pihak

manajemen untuk melakukan sesuatu

tindakan dalam mengurangi stok POY

downgrade.

Lalu seluruh laporan diserahkan

kepada manager, sesuai permintaan yaitu

berdasarkan periode.

Sistem Flow Terkomputerisasi

Adapun sistem flow SPK dalam

mengurangi POY DGyang telah

terkomputerisasi dari sistem ini adalah

sebagai berikut:

Gambar 4. Sistem Flow SPK Mengurangi Stok POY DG Berbasis Komputer

Pada gambar 3.2 menunjukkan

perbedaan sistem flow dengan konsep

yang berbasis komputer dengan sistem

flow manual.

Pada system flow tersebut simbol

penghubung yang menyatakan keterkaitan

data yang satu dengan data lainnya. Seperti

yang ditunjukkan pada proses penginputan

data stok yang telah dimasukkan, di sini

sistem membaca data produk yang telah

dimasukkan.

Entity Relationalship Diagram (ERD)

Entity Relationalship Diagram (ERD)

berfungsi untuk menunjukkan struktur

keseluruhan terhadap data pemakai.

Relationship menggambarkan hubungan

antara entity satu dengan entity lainnya.

Berikut ini adalah ERD dari sistem

pengukuran kualitas produk dengan

menggunakan metode Six Sigma dengan

tools FMEA.

ID_PROJECTID_FMEA1 ID_PROJECT

ID_SIGMA

ID_PROJECT

ID_FMEA2

ID_FMEA1

TFMEA1#oo

IdFMEA1ReceiveCumulativeDescription...

SerialFloatVariabl e characters (500)

TSi gmaDeti l#ooooo

IdSigmaDeti lDateFirstGradeDownGradeBDownGradeCDownGradeBB

SerialDate & T imeFl oatFl oatFl oatFl oat

TSigma#ooooooo

IdSigmaCharacteristi cOpportunit iesNumberOfOppTotal DefectsTotal UnitsDPMOSigmaLevel...

SerialVariabl e characters (50)Variabl e characters (50)IntegerFl oatFl oatFl oatFl oat

TProject#ooooooooooooooooo

IdProjectProjectIdWaveNoDeptTitleMasBl ackBeltGreenBeltChampionDateClosedProbStatDefVariationDefDefineScopeCtqQualityCostTeamDateCreated...

SerialVariabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Date & T imeVariabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Date & T ime

TFMEA2Response#ooooo

IdFMEA2RespIDFailureModeActionRecommendedResponsibi l i tyRPN

SerialIntegerVariabl e characters (500)Variabl e characters (500)Variabl e characters (500)Fl oat

TFMEA2#o

IdFMEA2Description

SerialVariable characters (500)

TFMEA1Action#oooooooo

IdFMEA1Acti onIDFai lureModeFai lureEffectRpnPercentCumulativeReceiveCumulativeActionRecommended...

SerialIntegerVariabl e characters (500)Variabl e characters (500)FloatFloatFloatFloatVariabl e characters (500)

Gambar 5. ERD Conceptual Data Model

Pada ERD Conceptual Data Model

(CDM) dapat dijelaskan hubungan

kardinalisasi yang terjadi antar tabel. Misal

tabel project mempunyai relasi one to

many terhadap tabel sigma

ID_PROJECT = ID_PROJECTID_FMEA1 = ID_FMEA1

ID_PROJECT = ID_PROJECT

ID_SIGMA = ID_SIGMA

ID_PROJECT = ID_PROJECT

ID_FMEA2 = ID_FMEA2

ID_FMEA1 = ID_FMEA1

TFMEA1

IdFMEA1IdProjectReceiveCumulativeDescription...

intintfloatvarchar(500)

<pk><fk>

TSigmaDetil

IdSigmaDetilIdSigmaDateFirstGradeDownGradeBDownGradeCDownGradeBB...

intintdatetimefloatfloatfloatfloat

<pk><fk>

TSigma

IdSigmaIdProjectCharacteristicOpportuni tiesNumberOfOppTotalDefectsTotalUnitsDPMOSigmaLevel...

intintvarchar(50)varchar(50)intfloatfloatfloatfloat

<pk><fk>

TProject

IdProjectProjectIdWaveNoDeptTitleMasBlackBeltGreenBeltChampionDateClosedProbStatDefVariationDefDefineScopeCtqQual i tyCostTeamDateCreated...

intvarchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)datetimevarchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)varchar(500)datetime

<pk>

TFMEA2Response

IdFMEA2RespIdFMEA2IDFailureModeActionRecommendedResponsibil i tyRPN...

intintintvarchar(500)varchar(500)varchar(500)float

<pk><fk>

TFMEA2

IdFMEA2IdProjectIdFMEA1Description...

intintintvarchar(500)

<pk><fk1><fk2>

TFMEA1Action

IdFMEA1ActionIdFMEA1IDFailureModeFailureEffectRpnPercentCumulativeReceiveCumulativeActionRecommended...

intintintvarchar(500)varchar(500)floatfloatfloatfloatvarchar(500)

<pk><fk>

Gambar 6. ERD Physical Data Model

Sedang pada ERD Physical Data

Model (PDM) dapat dijelaskan struktur

database secara lengkap beserta nama field

serta primary key dan foreign key.

Bagan Berjenjang

Bagan berjenjang ini dibuat agar dapat

mempersiapkan penggambaran Data Flow

Diagram (DFD) pada level-level bawah

lagi. Bagan berjenjang dari sistem ini

dapat dilihat pada gambar 5

Gambar 7. Diagram Berjenjang

Context Diagram

Context Diagram menggambarkan

sistem pertama kali secara garis besar dari

semua hubungan antara sistem ini dengan

lingkungan sekitarnya.

Di dalam pembuatan sistem

pendukung keputusan dalam mengurangi

stok POY DG dengan metode Six Sigma,

terdapat dua kesatuan yang terlibat dalam

sistem tersebut, yaitu:

a. PPC (Planning Production Control).

b. Manager.

Sehingga dalam sistem ini, context

diagram-nya adalah sebagai

berikut :

Gambar 8.Context Diagram

Pada gambar 3.6 menunjukkan

terdapat 2 entity yaitu PPC dan manajer,

dimana pada setiap entity tersebut

memiliki hubungan yang saling terkait.

Untuk lebih jelasnya dilihat pada DFD

level 0 dan level 1.

HASIL dan PEMBAHASAN

Form Main Project

Menu ini digunakan dalam mencari

project yang sudah pernah dikerjakan,

menggunakan keyword yang bisa dari

judul project atau id project. Dapat mem-

filter project berdasarkan tanggal dan

dapat melihat daftar project-project apa

saja yang sudah pernah dikerjakan.

Gambar 9. Tampilan Menu Pencarian Project

Penambahan project dilakukan dengan

tombol ADD, tombol EDIT digunakan

untuk merubah data yang ada didalamnya,

tombol DELETE digunakan untuk

menghaspus semua data yang ada didalam

project secara keseluruhan.

Form Entry Detail Project

Form ini digunakan untuk meng-entry

data-data project mulai dari ProjectId,

wavenumber, department dan projecttitle.

Hingga problemstatement,

defectofvariation, projectscope,

defectdefinition, CTQ, Potentialbenefit,

estimatequality, estimatecost, dan

teammember.

Gambar 10. Tampilan Menu Entry Detail Project

Setelah data semua dimasukkan maka

langkah selanjutnya adalah menyimpan

data tersebut ke dalam database, akan

tetapi jika user tidak menginginkan data

tersebut disimpan makan user dapat

menekan tombol Cancel untuk keluar dari

form Entry Detil Project.

Form Perhitungan Sigma

Form ini digunakan untuk menginputkan

karakteristik benang, nilai opportunities

dan untuk menginputkan jumlah produksi

benang dengan kualitasi First Grade dalam

satu hari, Dan untuk yang benang

berkualitas Down Grade B, C, dan BB

juga diinputkan sesuai dengan field yang

disediakan.

Gambar 11. Tampilan Menu Perhitungan Sigma

Dan untuk merelasikan perhitungan

sigma ini dengan identitas proyek yang

akan dikerjakan maka user harus memilih

proyek terlebih dahulu dengan menekan

tombol Find dan kemudian user akan

dihadapkan pada daftar project yang sudah

pernah diinputkan sebelumnya untuk

nantinya dipilih salah satu dari sekian

banyak list project. Setelah melakukan

langkah diatas maka langkah selanjutnya

adalah melakukan proses kalkulasi untuk

mendapatkan nilai DPMO dan Level

Sigma dari beberapa sample data diatas,

yang nantinya akan ditampilkan pada field

Result diposisi paling bawah dari form

tersebut.

Form FMEA1

FMEA1 A

Form FMEA1 adalah form yang

digunakan untuk mencatat mode kesalahan

pada proses atau produk dan untuk

menganalisa dampak. Langkah pertama

yang dilakukan adalah memilih project id

sebagai bahan acuan proyek, kemudian

dilanjutkan untuk menginputkan nilai

receive cumulativenya dan deskripsi dari

proses FMEA itu sendiri.

Gambar 12. Tampilan Menu FMEA1 A

Field yang pertama adalah Component

yang dimana disini lebih ditekankan pada

proses, sebagai contoh proses POY

Downgrade diproduksi oleh SPG. Untuk

langkah yang kedua adalah mengisi

fieldPotentialFailureMode, sebagai contoh

“POY Downgrade yang diproduksi

banyak”, dan berikutnya user harus

menginput di fieldPotentialFailureEffects,

sebagai contoh Stock POY Downgrade

naik. Berikutnya adalah mengisi nilai SEV

(bagaimana kesalahan

berdampak pada pelanggan), dan

menginputkan penyebab yang menjadi

kunci dari kesalahan, menginputkan nilai

OCC , dan Action Recomended (apa yang

menjadi aksi untuk mengurangi RPN)

FMEA1 B

Form dibawah ini adalah hasil dari proses

Form FMEA1 diatas, yang didalamnya

terdapat field nilai RPN, Percent per Item,

Cumulative, ReceiveCumulative, dan

ActionRecomended yang kemudian akan

diinputkan response terhadap nilai yang

dihasilkan oleh fieldCumulative dan

ActionRecomended.

Gambar 13. Tampilan Menu FMEA1 B

Setelah melakukan proses diatas maka

user dapat melakukan Simpan data

kedalam database dan user juga dapat

melakukan Cetak laporan FMEA1 untuk

Control dan Action.

Form FMEA2

Form FMEA2 adalaha form yang

digunakan untuk memproses lebih lanjut

lagi hasil dari Form FMEA1 yang sudah

dijabarkan diatas. Langkah pertama yang

harus dilakukan adalah memilih project id

yang sudah didaftarkan dengan menekan

tombol Find, dan kemudian pilih data

FMEA1 yang akan diproses lebih lanjut

dan mengisi deskripsi dari proses FMEA2

tersebut.

Gambar 14. Tampilan Menu FMEA2

Setelah melakukan proses tersebut

seperti diatas maka user harus memilih

field Failure Mode yang sudah pernah di

inputkan di proses FMEA1, dengan user

memilih field tersebut maka langkah

selanjutnya adalah mengisi nilai-nilai

secara tepat pada masing-masing field

Action Recomended dan field

Responsibility Person. Setelah user

berhasil mengisi semua nilai maka langkah

selanjutnya adalah menekan tombol Show

Report untuk melihat hasil dari proses

kalkulasi Form FMEA2 tersebut.

Kesimpulan

Berikut ini kesimpulan yang

didapatkan dari penyelesaian Tugas Akhir

sistem pendukung keputusan dalam

mengurangi stock Down Grade POY di

perusahaan Mutugading Tekstile adalah:

1. Dari penelitian ini maka dapat di

identifikasi bahwa faktor-faktor

penyebab terjadinya Stok POY

bermasalah adalah Banyak ganti

kondisi, semua down grade di pack,

down grade POY sedikit diproduksi

ulang, permintaan marketing untuk

tipe benang banyak, tidak ada target

penjualan POY down grade, POY

yang disimpan untuk spare tidak tepat

2. Data dari history bulan Agustus 2012,

pada tahap perhitungan diperoleh nilai

DPMO 200696 per sejuta kesempatan

dengan nilai sigma 2,34 berarti

termasuk dalam rata-rata industri

indonesia. Dari hasil perolehan nilai

kapabilitas proses nilai sigma dan

DPMO pada proses pengiriman

tersebut, bisa disimpulkan bahwa

proses produksi benang pada PT

Mutugading Tekstil belum mampu

memberikan hasil Stock POY < 130

MT.

Saran

Saran-saran yang dapat diberikan

dalam permasalahan kualitas pada

produksi benang adalah:

1. Ditambahkan metode untuk

pendukung keputusan dengan acuan

estimation cost dan estimation cost

saving.

2. Dengan semakin berkembangnya ilmu

komunikasi dan teknologi saat ini,

diharapkan aplikasi ini dapat

dikembangan dengan mengunakan

sistem yang berbasis website karena

selain mudah diakses dimana saja juga

dapat menghemat biaya deployment

aplikasi.

DAFTAR PUSTAKA

Assauri, Sofjan. 2004. Manajemen

produksi dan operasi. Jakarta:

FEUI.

Douglas C. Montgomery. 2001.

Engineering Statistics. John Wiley

& Sons, Inc.

Evans, Lindsay. 2005. The Management

and Control of Quality, Sixth

Edition,THOMSON South-Western,

Singapore.

Evans, Lindsay. 2007. Pengantar Six

Sigma : An Introduction to Six

Sigma andProcess Improvement,

Salemba Empat, Jakarta.

Gasperz, Vincent. 2002. Pedoman

Implementasi Program Six Sigma

Terintegrasi dengan ISO

9001:2000, MBNQA, dan HACCP.

Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.

Gaspersz, Vincent. 2007. Lean Six Sigma

for manufacturing and service

industries, Gramedia Pustaka

Utama, Jakarta.

Hendradi C. Tri. 2007. Statistik Six Sigma

dengan Minitab : Panduan Cerdas

Inisiatif Kualitas 6 Sigma, Penerbit

ANDI, Yogyakarta.

Hidayat, Anang. 2007. Strategi Six Sigma,

Elex Media Komputindo, Jakarta.

Latief dan Utami. 2009. Penerapan

Pendekatan Metode Six Sigma

dalamPenjagaan Kualitas pada

Proyek Konstruksi, Departemen

Teknik Sipil, Fakultas Teknik,

Universitas Indonesia, 16424,

Indonesia, Depok.

Haryanto. 2005. Sistem Informasi: Konsep,

Teknologi dan Manajemen.

Yogyakarta: Graha Ilmu

Jogiyanto.1994. Analisis dan Desain

Sistem Informasi.Yogyakarta: Andi.

Kendall, K.E., dan Kendall, J.E. 2005.

System Analysis and Design Sixth

Edition. New Jersey: Prentice-Hall

International.

Miranda dan Tunggal. 2006. Six Sigma

(gambaran umum, penerapan proses, dan

metode-metode yang digunakan

untuk perbaikan GE dan

MOTOROLA), Harvarindo,Jakarta.

Pyzdek, Thomas. 2nd Edition

Maidenhead. 2002. UK: McGraw-Hill.

Roger G. Schroeder. 2000. Operations

Management Contemporary

Concepts and Cases.

Tjiptono dan Diana, 1995. 2001. Total

Quality Management,Edisiketiga.

Yogyakarta: Andi Offset

Yogyakarta.