Date post: | 08-Mar-2023 |
Category: |
Documents |
Upload: | ubrawijaya |
View: | 0 times |
Download: | 0 times |
PENERAPAN SIX SIGMA UNTUK PENINGKATAN KUALITASPRODUK BIMOLI CLASSIC (Studi Kasus : PT. SALIM
IVOMAS PRATAMA – BITUNG)T.M.A. Ari Samadhi, Prudensy F. Opit, Yudelen M.I. Singal
Program Studi Teknik IndustriFakultas Teknik
Unika De La Salle [email protected]
AbstrakSalah satu metode yang digunakan untuk memberikan solusi
peningkatan standar proses internal perusahaan yang bertujuan untukmeminimasi defect atau nonconforming sehingga trend kegagalan produkmenurun untuk tiap periodenya adalah metode Six Sigma. Melaluipenerapan siklus DMAIC (Define, Measure, Improve, Analyze, andControl) dalam Six Sigma, maka indeks kapabilitas proses (Cp) sertaDefect per Million Opportunies (DPMO) dapat diketahui.
Penelitian ini dilakukan pada PT. Salim Invomas Pratama-Bitung,sebuah perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan minyak gorengdengan menggunakan bahan baku kelapa sawit, dimana salah satu produkyang dihasilkan adalah Bimoli gelon 5 liter (classic). Darikarateristik kualitas Peroxide Value (PV) yang diukur oleh perusahaanselama satu periode (Februari-Maret 2007), kadar PV dengan batasmaksimum 3% sering mengalami penyimpangan. Melalui pengolahan dataserta analisis dengan menggunakan siklus DMAIC, didapatkan Cp sebesar1,11 dengan nilai DPMO sebesar 3,4.
Kata Kunci : Pengendalian Kualitas, Six Sigma, DMAIC, DPMO, SOP, Indeks Kapabilitas Proses
AbstractOne of method used to give solution of corporate internal process standard
improvement, whose goal to minimalize defect or nonconforming, so trend of productdecrease for each period is six sigma method. Through DMIAC cycle (Define, Measure, Improve,Analyze, and Control) on six sigma, The capability Index (CP) and defect per millionopportunities (DPMO) will be knew.
This reaserch was be done by PT Salim Invomas Pratama , Bitung, is one of edible oilcorporate, one of product is bimoli. From quality characteristic in one period (February-March2007) . PV content has 3 % as maximum limit. Trough data process and analysis use DMAIC, get1,11 as CP and 3,4 s DPMO point
Keywords :Quality Control, Six Sigma, DMAIC, DPMO, SOP, Indeks Kapabilitas Proces
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 17
PENDAHULUANPengendalian kualitas
dapat didefinisikan sebagaisuatu sistem yang digunakanuntuk menjaga kualitas barangatau jasa agar berada padatingkat kualitas yangdiharapkan.
PT. Salim Ivomas PratamaBitung merupakan produsenminyak goreng dengan bahanbaku kelapa sawit ataudisebut juga Crude Palm Oil(CPO) yang dipasarkan dalam 3jenis kemasan, yaitu Delima1000 ml (pouch), Bimoli dalamjerigen dengan kapasitas 5liter (classic) dan minyakcurah dalam jerigen dengankapasitas 20 kg (bulk).Parameter penting yang harusdikontrol untuk menjagakualitas minyak goreng adalahmassa, volume, warna, kadarasam lemak bebas atau Free FattyAcid (FFA), Iodine Value (IV),Peroxide value (PV) dan Cloud Point(CP).
Pada unit Filling dimanaberlangsung proses pengisiandan pengepakan (packing)sering terjadi penyimpangan(nonconforming) padakarakteristik kualitas PV,dimana kadar PV melewatibatas maksimum yangdiijinkan, yaitu sebesar 3%.PV adalah bilangan peroksida,yang merupakan nilaiterpenting untuk menentukanderajat kerusakan padaminyak. Nilai PV yang tinggidapat menyebabkan minyakgoreng rusak dan
mengakibatkan kerugian untukperusahaan. Apabila biayauntuk satu kali produksidengan kapasitas 30 tonadalah sebesar Rp150.000.000, maka diperlukanmetode yang tepat untukmengurangi nonconforming agarkerugian perusahaan dapatditekan seminimum mungkin
Rumusan masalah dalampenelitian ini yaitubagaimana menganalisis carapeningkatan kualitas melaluipengendalian PV pada produkBimoli classic.
Adapun tujuan dalampenelitian ini :yaitu
1. Menentukan IndeksKapabilitas Proses (Cp)dan nilai DPMO untukproduk Bimoli Classic.
2. Menganalisis biayakerugian perusahaan darisegi pemasaran danproduksi untuk produkBimoli Classic.
3. Mengidentifikasi faktor-faktor penyebabterjadinya nonconformingPV produk Bimoli classic.Batasan masalah dalam
penelitian ini yaitu:Penelitian hanya dilakukandi unit Filling.2. Data yang digunakan
dalam pembuatan laporanini merupakan datahistoris perusahaan 1periode ( bulan Februaris/d bulan Maret 2007).
3. Objek penelitian adalahBimoli classic.
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 18
TINJAUAN PUSTAKASix sigma adalah suatu
framework atau sistem yangkomperhensif dan fleksibeluntuk melakukan prosesperbaikan yangberkesinambungan. Six Sigmasecar unik dikendalikan olehpemahaman yang kuat terhadapkebutuhan pelanggan. Six Sigmamemiliki dua metodologi,yaitu (1) six sigma – DMAIC(Define, Measure, Analyze,Improve, Control) dan (2) DesignFor Six Sigma – DFSS DMADV(Define, Measure, Analyze,Design, Verify [2].
Salah satu ciri darisistem pengendalian kualitasmodern adalah bahwa didalamnya terdapat aktivitasyang berorientasi padatindakan pencegahankerusakan, dan bukan berfokuspada upaya untuk mendeteksikerusakan saja. [3].
Model Perbaikan Six SigmaDalam Six Sigma ada
siklus 5 fase DMAIC (Define,Measure, Analyze, Improve, Control)yaitu proses peningkatanterus menerus menuju targetsix sigma. DMAIC dilakukansecara sistematik berdasarkanpengetahuan dan fakta. DMAICmerupakan suatu proses closed–loop yang menghilangkanlangkah–langkah proses yangtidak produktif, seringberfokus pada pengukuran–pengukuran baru danmenerapkan teknologi untuk
peningkatan kualitas menujutarget six sigma.
DMAIC terdiri atas limatahap utama [7]:1. Define
Define merupakan langkahpertama dalam pendekatan SixSigma. Langkah inimengidentifikasi masalahpenting dalam proses yangsedang berlangsung. 2. Measure
Measure merupakan tindaklanjut dari langkah Define danmerupakan sebuah jembatanuntuk langkah berikutnyayaitu Analyze. Langkah measurememiliki dua sasaran utama,yaitu :1. Mendapatkan data untuk
memvalidasi danmengkuantifikasi masalahatau peluang.
2. Memulai menyentuh faktadan angka-angka yangmemberikan petunjuktentang akar masalah.Milestone (batu loncatan)pada langkah measure adalahmengembangkan ukuran sigmaawal untuk proses yangsedang diperbaiki.
3. AnalyzeLangkah ini mulai masuk
kedalam hal-hal detail,meningkatkan pemahamanterhadap proses dan masalah,serta mengidentifikasi akarmasalah. Pada langkah ini,pendekatan Six Sigma menerapkanstatistical tool untuk memvalidasiakar permasalahan. Tujuandari tahap ini adalah untukmengetahui seberapa baik
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 19
proses yang berlangsung danmengidentifikasi akarpermasalahan yang mungkinmenjadi penyebab timbulnyavariasi dalam proses. Untukmengetahui seberapa baikproses berlangsung, makaperlu adanya suatu nilai atauindeks yaitu Indeks KemampuanProses (Process Capability Index).4. ImproveSelama tahap ini, diuraikan
ide-ide perbaikan atausolusi-solusi yang mungkinuntuk dilaksanakan.5. ControlSebagai bagian dari
pendekatan Six Sigma, perluadanya pengawasan untukmeyakinkan bahwa hasil-hasilyang diinginkan sedang dalamproses pencapaian.
Kapabilitas Proses dan DPMOIndeks kapabilitas dan
indeks kinerja dalamfungsional yang tersebarsecara luas diukurberdasarkan tolok ukur umumdari kapabilitas proses ataukinerja dalam relasikebutuhan spesifikasinya.Tiga indeks kapabilitas untukkestabilan aktivitas prosesdalam distribusi normal dapatdihitung dengan rumus [5]:
Cp = =
Keterangan : USL = Upper Specification limit (Batas Pengendali Atas)
LSL = Lower Specification limit (Batas Pengendali Bawah)s = Standard deviation (standar deviasi)
Pendekatan pengendalianproses Six Sigma dari Motorola(Motorola Company’s Six SigmaProcess Control) mengijinkanadanya pergeseran nilai rata– rata (mean) dari prosesindustri sebesar ± 1,5σ,sehingga akan menghasilkantingkat ketidaksesuaiansebesar 3,4 per sejutakesempatan (3,4 DPMO = DefectPer Million Opportunities), artinyasetiap satu juta kesempatanakan terdapat kemungkinan 3,4ketidaksesuaian [5]. Konsepini berbeda dengan “True 6 –Sigma Process” yang secara teoristatistika dihitungberdasarkan distribusi normalterpusat (normal distributioncentered) akan menghasilkantingkat ketidaksesuaiansebesar 0,002 DPMO.
Tabel 1. Perbedaan Konsep True6-Sigma Process dan Motorola’s
6-Sigma Process
True 6-Sigma Process(NormalDistribustion Centered)
SpecLimit Percent DPMO
± 1 SIGMA 68,27 317300± 2 SIGMA 95,45 45500± 3 SIGMA 99,73 2700± 4 SIGMA 99,9937 63
± 5 SIGMA99,9999
43 0,57
± 6 SIGMA99,9999
99 0,002
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 20
Toleransi Spesifik6 Standar
Motorola Company's 6-SigmaProcess(Normal Distribution
Shifted 1,5σSpecLimit Percent DPMO
± 1 SIGMA 30,23697700
± 2 SIGMA 69,13308700
± 3 SIGMA 93,32 66810± 4 SIGMA 99,379 6210± 5 SIGMA 99,9767 233± 6 SIGMA 99,99966 3,4
Tabel 2. Hubungan antara IndeksKapabilitas Proses (Cp)dan DPMO (Defect Per Million
Opportunities)
Cp DPMO0,33 31750
00,5 13360
00,67 455001 27001,1 9671,2 3181,3 961,4 271,5 6,81,6 1,61,67 0,61,7 0,341,8 0,062 0,001
8
Statistik Dalam PengendalianKualitas
Untuk beberapa situasiyang laju produksinya lambat,tidak mudah untuk mengambilsampel dengan ukuran lebihbesar daripada satu (n>1).
Ini sering kali terjadiapabila digunakan teknologipemeriksaan dan pengukuranotomatis dan setiap unit yangdiproduksi diperiksa. Inijuga terjadi apabila prosespengujian bersifat merusakdan biaya sampel yang diujimahal [1].Rumus peta kontrolnya adalah:Center Line (CLR) = R Upper Control Limit (UCLR) = D4 R Lower Control Limit (LCLR) = D3R
METODOLOGI PENELITIANTahapan yang dilakukan
dalam penelitian ini yaitu:1. Tahap DEFINE
a. Merumuskan masalahb. Menetapkan tujuanc. Mengamati prosesproduksi
2. Tahap MEASUREa.Mengumpulkan data PV
nonconformingb.Menganalisis data PV
nonconforming3. Tahap ANALYZE
a. Memilih dan membuat petakontrol
b. Menghitung kapabilitasproses
c. Mencari nilai DPMO4. Tahap IMPROVE
a. Mengidentifikasipenyebab nonconforming
b. Membuat diagram sebabakibat
c. Memberikan usulanperbaikan
5. Tahap CONTROLMembuat SOP
HASIL PENELITIAN
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 21
Spesifikasi PV Klasik 5 L Produksi Periode I 2007
0,520,7
2,63
1,671,11,4
1,76
0,5 0,81
2,76
0,34
3,15
4,384,91
2,842,15
4,915,59
2,942,18
5,98 6,186,7
1,53
0,34
1,711,76
2,81
0,870,32
6,5 6,36
5,35 5,36
0,001,002,003,004,005,006,007,008,00
PV Max(3,0)Series2
Tahap DefineStandar yang ditetapkan
perusahaan untuk minyakgoreng kemasan jerigen 5liter (classic) seperti ditabeldibawah iniTabel 3. Standar untuk Produk
Classic
Jenisspesifikasi standar
Penyimpangan berat (%)
Min -0,5 –
Max 0,5Red Color Max 2,5Free Fatty Acid (FFA)
Max0,075
Iodine Value (IV)Max59,0
Cloud Point (CP) Max 8,0Peroxide Value (PV)
Max3,0
Tahap MeasureTabel 4 adalah data
hasil pemeriksaan PV selamabulan Februari-Maret 2007:
Tabel 4. Data Peroxide Value (PV)selama periode bulan Februari –
Maret 2007
No. Sampel PV1 0,522 0,703 1,764 1,715 2,816 2,637 1,678 1,109 1,4010 1,7611 0,3212 0,50
No. Sampel PV14 0,8115 2,7616 0,34
17 0,3418 3,1519 4,3820 4,9121 2,8422 2,1523 1,53
Gambar 2. Grafik PV
Tahap AnalyzePada tahap ini dilakukan
pengolahan data menggunakanpeta kontrol R dan X (karenadata yang ada merupakan datavariabel dengan ukuran sampelyang berbeda–beda), jugadilakukan perhitungan indekskapabilitas proses (Cp) untukmengetahui nilai DPMO dannilai sigma. Grafikpengendalinya adalah:
Gambar 3. Peta Kontrol R
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 22
Gambar 4. Peta Kontrol X
CLR = 0,78CLX = 1,529UCLR = 2,548UCLX = 3,604LCLR = 0LCLX = -0,545
Menghitung Kapabilitas Proses
Berdasarkan kriteriakapabilitas proses (Cp) dalammetode analisis untukpeningkatan kualitas(Gaspersz, 2001) dan hasilperhitungan Cp adalah 1,11.Maka konsep yang yangdigunakan yaitu True 6-Sigma
Process, kerena untuk konsepMotorola Company’s 6-Sigma ProcessControl yang mengijinkan adanyapergeseran rata – rata prosessebesar ± 1,5 sigma,diperlukan indeks kapabilitasproses yang tinggi yaitu Cp ≥2 agar pengendalian prosesdengan menggunakan konsepMotorola Company’s 6-Sigmamenjadi efektif.
Nilai Cp = 1,11menunjukkan kemampuan prosesdalam DPMO (Defect Per MillionOpportunities) sebesar 967.Maka, nilai konversi DPMO kenilai Sigma berdasarkan True6-Sigma Process (Normal DistributionCentered) adalah 3,30 sigma.
Artinya : bahwa darisejuta kesempatan yang adaakan terdapat 967 kemungkinanbahwa proses akan menimbulkandefect atau nonconforming padaproduk dengan kapabilitasproses 1,11 atau 3,30 sigmasetelah dikonversiberdasarkan nilai DPMO.
Analisis BiayaApabila terdapat produk
dengan PV diluar standar(Maksimum 3%), makaalternatif yang dapatdilakukan oleh perusahaanadalah:1. Mengkategorikan produk
yang PV-nya diluar standarsebagai produk bulk, dengankonsekuensi harga jualyang lebih murah.
2. Me-rework produk yang PV-nya diluar standar.
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 23
3,604 – 0,5456 ( 0,624)Cp
=
=
1,11
Berdasarkan keduaalternative tersebut, makadapat dilakukan analisisuntuk menghitung kerugianyang dialami perusahaan.
Analisis Biaya Pemasaran
Tabel 5. Harga Pasaran
JenisProduk
Harga dipasaran
Harga perkg
Classic 5 Liter Rp 50.000 Rp 11.100Bulk 20 kg Rp 150.000 Rp 7.500
Kerugian pada perusahaandapat terjadi apabila PVmenyimpang dari standar yangdigunakan perusahaan, yaitumaksimum 3%. Apabila terjadipenyimpangan pada PV, makakualitas minyak akan menurundan dikategorikan sebagaiolein untuk bulk. Bulk adalahminyak dengan kualitas rendahyang standar PV-nya maksimum10%.
Jadi, berdasarkan hargaper kg untuk kedua produkdapat hitung dengan cara: Harga selisih = Harga Classic – Harga Bulk = Rp 11.100 – Rp 7.500 = Rp3.600/kg.Jika kapasitas untuk tangkikerja memiliki kapasitas 30ton, jadi dapat ketahuikerugian perusahaan adalah:Rp 3600 x 30 ton (30000 kg)= Rp 108.000.000;
Analisis Biaya ReworkOlein yang PV-nya tidak
memenuhi standar akan di-
rework kembali atau diolahulang ke unit fraksinasi danbiayanya yang diperlukanyaitu Rp 5000/ton. Dengankapasitas tangki 30 ton, makabiaya untuk proses pengolahanulang, yaitu :Rp 5.000/ton x 30 ton(kapasitas tangki) = Rp150.000.000
Jadi kerugian perusahaanbila melakukan prosespengolahan ulang adalah Rp150.000.000;
Jadi, tindakanperusahaan sudah benar, yaitutidak me-rework produk diluarstandar melainkanmemasarkannya sebagai produkbulk
Tahap ImprovePenyebab terjadinya
penyimpangan pada PVditunjukkan pada lampiran
Tahap ControlTahap kontrol dapat
dilakukan melalui pengawasanproses dengan menggunakanStandard Operation Procedure (SOP)sebagai berikut:Ruang LingkupPengujian PV berlaku untukCrude Oil dan RBD Oil1. DefinisiPeroksida merupakan hasildari oksidasi tingkatpertama dan Peroxide Valuemenentukan nilaimiliequivalen peroxida per1.000 g contoh melalui
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 24
oksidasi KI dibawa kondisites.
2. Tanggung JawabAnalisis dibawah pengawasanChief Analyst
3. Operasi4.1. Peralatan
Neraca Analitik Pipet 5 ml dan 1 ml Erlenmeyer 250 ml Buret 5 ml Labu Takar Spatula
4.2 Pereaksi Larutan Acetic Acid :
Chloroform (3 : 2) Larutan Indikator Amilum
(Kanji) 1% Larutan KI Jenuh Larutan Standard Natrium
Thiosulfat (Na2S2O3 ) 0.01N
- Timbang ± 2,49 g Na2S2O3.5H2Opadat
- Larutkan dalam aquadessampai volume 1 liter.
- Kocok sampai homogen- Standarisasi dengan KaliumBikromat (K2Cr2O7)
Cara Standarisasi :-Timbang 0,016 – 0.022 gK2Cr2O7 yang sebelumnya telahdikeringkan dalam oven padasuhu 120oC selama 30 menit.Masukkan dalam Erlenmeyer250 ml.
- Tambahkan 25 ml aquades- Tambahkan 5 ml HCl pekat- Tambahkan 10 ml larutan KI15%
- Kocok dan biarkan ± 5menit.
- Titrasi dengan larutanNa2S2O3 yang dicari
normalitasnya sampai warnahijau kehitaman.
- Tambahkan 2 ml indikatoramilum.
- Lanjutkan titrasi sampaiwarna berubah menjadihijau.
- Catat pemakaian larutanNa2S2O3 (ml titrasi).
Perhitungan : g K2Cr2O7 x6 x 1000
N Na2S2O3 =----------------------------
vol Na2S2O3
x 294,19
ket.294,19 = BM K2Cr2O7
6 = valensi K2Cr2O7
4.3 Cara Kerja Sampel harus dalam
keadaan cair dan homogen Timbang 5 gram (± 0.5)
minyak kedalamerlenmeyer
Tambahkan 25 ml AsamAsetat-Chloroform (3 :2)
Tambahkan 0.5 ml KIjenuh, ditutup karet dandigoyang pelan-pelankira-kira 2 putaran dandiamkan selama 1 menit
Tambahkan 50 ml aquadesdan indikator amilum ±3ml
Titrasi perlahan-lahandengan larutanthiosulfat yang sudahdiketahui
normalitasnya sambildikocok kuat
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 25
Titrasi dilakukan sampaiwarna biru dari larutantepat hilang
Perhitungan:(S – B) x N x 1000PV =--------------------------
GPV = Peroxide ValueS = Volume Na2S2O3 hasiltitrasi sampel minyak
B = Volume Na2S2O3 hasiltitrasi Blanko
N = Normalitas NatriumThiosulfat
G = Berat Sampel5. Tindakan KorektifApabila terjadi kejanggalananalisis atau pengujiandapat dilakukan : Analisis ulang terhadap
sampel yang sama Analisis ulang terhadap
sampel baru dengan kodeproduksi yang sama
Analisis ulang terhadappereaksi yang digunakan
Periksa kembaliinstruksi yang dipakai
Hubungi atasan untukpenjelasan lebih lanjut
KESIMPULAN DAN SARANProses produksi classic
menghasilkan IndeksKapabilitas Proses (Cp)sebesar 1,11 dengan nilaiDPMO sebesar 967 dan nilaisigma 3,50 (rata–rataindustri di Indonesia).
Faktor-faktor penyebabterjadinya penyimpangan PVpada produk Bimoli Classicadalah:
a. Minyak (olein) terlalu lamaberada di dalam tangkipenyimpanan. Jika suhu didalam tangki sangattinggi, maka minyak akansemakin banyak mengikatperoksida sehinggamenyebabkan minyak menjadibau dan kualitas minyakmenurun atau membuatminyak cepat rusak.
b. Setting awal pada mesin yangtidak tepat.
c. Faktor manusia, sepertiketidaktelitian dalampemeriksaan sampel,kurangnya pengawasan, dankelelahan.
Berdasarkan analisisbiaya yang dilakukan darisegi pemasaran (dalamanalisis ini produkdikategorikan sebagai bulk),perusahaan mengalami kerugiansebesar Rp 108.000.000.Sedangkan jika perusahaanmengambil tindakannya tidaksesuai standar, makaperusahaan akan mengalamikerugian sebesarRp150.000.000. Jadi tindakanperusahaan saat ini sudahsangat tepat, yaitu menjualolein yang PV-nya tidak sesuaistandar sebagai bulk.
Untuk mendapatkan PVyang sesuai standar,hendaknya perusahaanmenjalankan proses produksiserta inspeksi dengan lebihbaik. Agar proses terkendali,sebaiknya perusahaanmempertahankan PV pada nilai-0,545 s/d 3,604.
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 26
Penyimpanan Olein didalamtangki penyimpanan sebaiknyatidak terlalu lama agar tidakmenyebabkan kadar PV naik.Lamanya penyimpanan yangideal yaitu 4 hari dengansuhu 35 – 50 ºC. Jika suhunyalebih tinggi, maka waktupenyimpanan olein tidak bolehlebih lama dari 4 hari.
Perlu diperhatikan jugaapakah setting untuk pengolahansudah tepat serta melakukaninspeksi setiap empat jam.Hal ini dilakukan untukmencegah standar PV keluardari batas maksimum yangdiijinkan.
Pada penelitianselanjutnya, diharapkan agarpenelitian juga dilakukanpada unit lainnya, sepertiunit Refinery.
DAFTAR PUSTAKA1. Ariyani Dorotea, (2003),
Pengendalian Kualitas Statistik,Yogyakarta, Penerbit Andi.
2. Gaspersz Vincent, (2001),Metode Analisa UntukPengendalian Kualitas Statistik,Penerbit PT GramediaPustaka Utama, Jakarta.
3. Gaspersz Vincent, (2001),Metode Analisis Untuk PeningkatanKualitas, Penerbit PTGramedia Pustaka Utama,Jakarta.
4. Gaspersz Vincent, (2007),Lean Six Sigma for Manufacturingand Service Industries, PenerbitPT. Gramedia PustakaUtama, Jakarta.
5. Hidayat Anang, (2006), PetaPengembangan Kualitas danKinerja Bisnis, PT Elex MediaKomputindo KelompokGramedia, Jakarta.
6. Montgomery, Douglas C.,(1993), Pengantar PengendalianKualitas Statistik, Gajah MadaUniversity Press,Yogyakarta.
7. Supriyanto Harry, (2004),Proses Pembuatan Tow denganPendekatan Six Sigma, JurusanTeknik Industri, FakultasTeknik Industri, InstitutTeknologi SepuluhNovember, Surabaya,Vol.VIII, Oktober 2004,hal:317-326.
J@TI Undip, Vol III, No 1, Januari 2008 27