Pengendalian Variasi Proses Produksi Frame Dengan Metode Statistical Quality Control Untuk Menurunkan Defect Rate Pada Industri Fabrikasi Karoseri Kendaraan
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab cacat (defect), menganalisis variabel-variabel yang mempengaruhi cacat, dan mengevaluasi bagaimana penerapan metode Statistical Quality Control dapat membantu menurunkan defect rate pada produksi frame di industri fabrikasi karoseri kendaraan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data internal dalam periode 24 pekan yang dianalisis dengan menggunakan peta kendali untuk memantau stabilitas proses yang diteliti, analisis korelasi untuk memahami korelasi antar variabel independen, dan analisis regresi untuk mengetahui pengaruh dan signifikansi variabel independen, yaitu keuausan roda potong, kecepatan mesin, dan ketebalan roda potong. Hasil simulasi regresi menujukkan bahwa defect rate pada proses pemotongan frame bisa diturunkan dengan mengendalikan variabel independen tersebut pada titik peningkatan (improvement point). Meski hasil simulasi menunjukkan potensi penurunan defect rate sebesar 42.7% terhadap kinerja dasar sistem produksi, hasil simulasi dengan persamaan regresi masih belum mencapai target toleransi defect rate sebesar 5%, sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk memperkuat stabilitas dan kapabilitas proses.
Kata Kunci: Defect rate, DMAIC, Statistical Quality control.
References
C. G. P. Condé., P. C. Oprime., M. L. Pimenta., J. L. Sordan., & C. R. Bueno, “Defect Reduction using Lean Six Sigma and DMAIC”, Dalam Proceedings of the 5th ICQEM Conference. University of Minho. 2022
D. C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments, Fourth Edition, New York : John Wiley & Sons, 1997
D. C. Montgomery, E. A. Peck, & G. G. Vining, Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Hoboken: Wiley. 2012.
D. C. Montgomery, Introduction to Statistical Quality Control, Seventh Edition, New York : John Wiley & Sons. 2013
D. N. Gujarati, & D. C. Porter, Basic Econometrics (5th ed.). New York: McGraw-Hill. 2009.
G. Diaz-Ruiz., M. Trujillo-Galego, “A Six Sigma and System Dynamic Integration for Process Variability Reduction in Industrial Processes”. International Journal for Quality Research, 16(4). 2021.
G. Stephanopoulos, Chemical Process Control: An Introduction to Theory and Practice. Prentice-Hall. 1984
K. Ermis, R. Elikten.,”The effect of the gap between the materials on the weld penetration and mechanical values in the MAG butt weld joint”. Journal of Engineering Research and Applied Science. Vol. 10 (1). 2022
N. Churi,, L. Adams., P. W. Witt, “Integrated – Lean Six Sigma (LSS), Statistical Process Control (SPC), and Data Analysis (DA) approach to Improve Process Efficiency in Micro-Finishing Process”, The Journak of Business Leadership. Vol. 32, 2025.
S.A. Setiawan, “Implementation of Six Sigma Methodology to Reduce High Defect Rate in Rubber Processing Industry” . European Journal of Business and Management Research, Vol. 10. 2025.
S. A. Sulaiman, Sh. Mohammad, W. N. W. Isahak, M. Yusuf, M. Sayuti, “Dry Milling Machining: Optimization of Cutting Parameters Affecting Surface Roughness of Aluminum 6061 using the Taguchi Method”. International Journal of Technology. 2022.
V. Gasperz, Lean Six Sigma for Manufacturing and Services. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama. 2017.
Y. Attaqwa., A. Hamidiyah., F. A. Ekoanindyo., “Product Quality Control Analysis with Statistical Process Control (SPC) method in Weaving Section (Case Study PT. I)”, International Journal of Computer and Information System, Vol. 2, 2021.
