Penerapan K-Means Dan FMEA Dalam Mengidentifikasi Prioritas Cacat Produk Berdasarkan Data Klaim Pelanggan (Studi Kasus: PT. XYZ)

Abstract

PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang industri baja, khususnya produksi Hot Rolled Coil. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis klaim produk yang menjadi prioritas perbaikan serta memberikan usulan perbaikan kualitas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means Clustering, Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), dan Root Cause Analysis (RCA). Pengelompokan dilakukan berdasarkan empat variabel, yaitu frekuensi klaim, klaim diterima, nilai klaim, dan rata-rata penyelesaian. Hasil K-Means Clustering membentuk 4 cluster, dengan Cluster 1 sebagai cluster prioritas karena memiliki karakteristik klaim paling dominan dibandingkan cluster lainnya. Selanjutnya, hasil FMEA menunjukkan bahwa Coil Break menjadi jenis cacat prioritas dengan nilai Severity sebesar 6, Occurrence sebesar 5, Detection sebesar 5, dan Risk Priority Number (RPN) sebesar 150. Berdasarkan hasil RCA, akar penyebab Coil Break adalah ketidaksesuaian parameter produksi, terutama pada Finishing Delivery Temperature, Cooling Rate, Coiling Temperature, dan Coiling Tension, yang menyebabkan penyebaran mechanical properties tidak merata. Oleh karena itu, rekomendasi perbaikan yang diberikan berupa usulan SOP pendukung pengendalian cacat Coil Break yang mencakup monitoring parameter, inspeksi visual, checksheet, serta form tindakan korektif.