Pendahuluan: Menguak Masalah Kualitas pada Industri Garam
Industri pengolahan garam di Jawa Timur menghadapi tantangan serius dalam pengendalian kualitas. Dengan tingkat kecacatan produk yang mencapai 15%, perusahaan garam tempat studi ini dilakukan telah melampaui ambang batas toleransi internal sebesar 5%. Tiga bentuk utama cacat yang diidentifikasi meliputi:
- Kontaminasi bahan jadi oleh benda asing atau kotoran
- Warna produk yang tidak sesuai dengan standar (master)
- Kadar iodium tidak sesuai dengan SOP
Permasalahan ini tidak hanya berdampak pada kualitas produk, tetapi juga mencerminkan ketidakefisienan proses produksi yang dapat berujung pada kerugian finansial dan menurunnya kepercayaan konsumen.
Dua Pendekatan Perbaikan Kualitas: TQM vs BPR
Penelitian ini menggarisbawahi dua pendekatan utama dalam manajemen kualitas:
- Total Quality Management (TQM): Perbaikan bertahap dan berkesinambungan.
- Business Process Reengineering (BPR): Transformasi radikal pada proses bisnis.
Untuk kasus industri garam, pendekatan yang digunakan lebih selaras dengan TQM melalui identifikasi akar masalah dan prioritisasi risiko menggunakan kombinasi metode Fault Tree Analysis (FTA) dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA).
Metodologi: Kombinasi FTA dan FMEA
Tahapan yang Diterapkan:
- Pengumpulan data jumlah produksi dan cacat per minggu.
- Observasi lapangan melalui wawancara dengan pihak produksi, maintenance, dan quality control.
- Penyusunan Diagram Fishbone dan FTA untuk menggambarkan struktur penyebab kegagalan.
- Pengolahan Data FMEA untuk menentukan nilai Severity, Occurrence, Detection, dan menghitung Risk Priority Number (RPN).
- Rekomendasi perbaikan berdasarkan nilai RPN tertinggi.
Studi Kasus: Analisis Data Produksi Januari 2024
Selama Januari 2024, total produksi mencapai 2.186 unit. Dari jumlah tersebut, sebanyak 348 unit mengalami cacat, yang berarti sekitar 15,9% dari total produksi.
Distribusi jenis cacat mencakup 94 unit karena kontaminasi benda asing, 24 unit karena warna tidak sesuai, dan 230 unit karena kadar iodium yang tidak sesuai dengan standar.
Analisis Diagram Fishbone
Kontaminasi Produk
Penyebab utama cacat jenis ini adalah mesin yang kotor, proses penyortiran yang masih manual, rendahnya ketelitian pekerja, serta bahan baku dari suplier yang tidak bersih.
Kadar Iodium Tak Sesuai
Penyebab utama termasuk tidak adanya SOP uji sampling, kurangnya ruang penyimpanan bahan baku, variasi kandungan iodium dari suplier, dan lemahnya prosedur pengambilan sampel.
Warna Tidak Sesuai
Masalah ini disebabkan oleh mesin yang kotor atau berkarat, tidak diterapkannya sistem FIFO dalam penggunaan bahan baku, SOP yang diabaikan oleh operator, serta bahan baku yang disimpan terlalu lama.
Fault Tree Analysis: Merinci Akar Masalah
FTA digunakan untuk memvisualisasi struktur kegagalan secara hierarkis. Sebagai contoh, cacat “warna tidak sesuai” disebabkan oleh karat pada mesin yang tidak dilaporkan, operator yang mengabaikan SOP, serta suhu ruangan yang tinggi sebagai indikator lingkungan kerja yang tidak optimal.
Failure Mode and Effect Analysis: Menentukan Prioritas Risiko
Dengan mengukur Severity, Occurrence, dan Detection, peneliti menghitung nilai RPN untuk setiap penyebab cacat. Beberapa temuan penting adalah:
- Kontaminasi karena tidak ada laporan terkait mesin kotor memiliki RPN sebesar 100,5.
- Penyortiran manual memiliki RPN sebesar 72,04.
- Ketidaksesuaian kadar iodium akibat ketiadaan SOP uji sampling menghasilkan RPN sebesar 49,32.
- Warna tidak sesuai karena pengabaian SOP oleh pekerja memiliki RPN sebesar 97,3.
Rekomendasi Perbaikan Proses
Berdasarkan nilai RPN tertinggi, berikut adalah saran konkret:
Untuk cacat akibat kontaminasi, disarankan adanya penjadwalan perawatan mesin secara rutin agar kebersihan dan kondisi mesin selalu terjaga.
Untuk masalah warna tidak sesuai, perlu penegakan disiplin bagi pekerja agar SOP pengendalian warna dipatuhi secara ketat.
Sedangkan untuk kadar iodium yang tidak sesuai, solusi terbaik adalah menyusun dan menerapkan SOP khusus uji sampling sebelum produksi dilakukan.
Komparasi dengan Penelitian Lain
Hasil dari penelitian ini sejalan dengan studi-studi sebelumnya yang diterapkan pada industri tas, kertas, dan beton ringan. Kombinasi metode FTA dan FMEA terbukti efektif dalam:
- Menyusun prioritas risiko berdasarkan data
- Mengurangi biaya akibat rework
- Meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan
Yang membedakan studi ini adalah fokusnya pada industri garam—sektor yang sering kali terabaikan dalam wacana perbaikan kualitas industri manufaktur.
Kritik dan Opini
Penelitian ini memberikan pendekatan struktural dan berbasis data yang sangat baik. Namun demikian, ada beberapa hal yang bisa ditingkatkan ke depan:
Pertama, perlu adanya simulasi biaya yang menunjukkan dampak ekonomi dari setiap rekomendasi perbaikan. Kedua, penggunaan teknologi seperti IoT untuk memonitor kondisi mesin secara otomatis dapat meningkatkan deteksi dini terhadap potensi kegagalan. Ketiga, pelatihan tenaga kerja secara berkala perlu dijadikan strategi jangka panjang agar kualitas produk tetap terjaga.
Kesimpulan
Studi ini menunjukkan bahwa integrasi metode FTA dan FMEA efektif dalam mengidentifikasi akar penyebab cacat dan menyusun prioritas perbaikan berbasis risiko. Dengan penerapan yang konsisten, industri garam berpotensi besar untuk menurunkan tingkat kecacatan dari 15% menuju target 5%.
Sumber: Yafi, M. M., & Cahyono, M. D. N. (2024). The implementation of Fault Tree Analysis (FTA) and Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) to improve the quality of salt industry in East Java. GREENOMIKA, 06(1), 94–102. https://doi.org/10.55732/unu.gnk.2024.06.1.10