Dwi Maulana (1), Boy Isma Putra (2)
General Background Product quality remains a crucial factor in the manufacturing industry because it dictates customer satisfaction, production efficiency, and organizational competitiveness. Specific Background PT. XYZ as a company operating in machine fabrication still encounters high defect levels, recording 42 defective products or an 8.83% defect rate during January–June 2026, which exceeds the corporate target of 4%. Knowledge Gap Comprehensive risk identification and failure prioritization across machine fabrication stages are required to systematically address welding irregularities and inspection oversights. Aims This study aims to identify primary defect causes, determine risk priority levels using Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), and establish corrective priorities through Pareto Diagram analysis. Results The FMEA results indicate that porosity in welding represents the highest risk with a Risk Priority Number (RPN) of 270, while Pareto analysis reveals that porosity, inspection escapes, undercut, and distortion account for a cumulative 46.81% contribution among 235 defect events. Novelty The integration of FMEA risk quantification with Pareto prioritization provides a structured multi-criteria approach specifically tailored to machine fabrication production lines. Implications Implementing the proposed corrective actions is expected to diminish defect rates, suppress rework volumes, and elevate overall operational efficiency at PT. XYZ.
Key Findings Highlights
Porosity defects during the welding process yielded the highest Risk Priority Number of 270, identifying welding operations as the most critical production stage.
Pareto Diagram analysis established that porosity, inspection escapes, undercut, and welding distortion contribute a cumulative 46.81% share of total recorded defects.
The empirical defect rate reached 8.83% during the observation window, significantly surpassing the organizational benchmark target of 4%.
Keywords Product Quality, Failure Mode And Effect Analysis, Risk Priority Number, Pareto Diagram, Product Defects
Dalam industri manufaktur, kualitas produk merupakan faktor kunci yang menentukan keberhasilan perusahaan. Setiap produk yang dihasilkan harus memenuhi standar kualitas produk yang konsisten dan minim cacat untuk mempertahankan kepuasan pelanggan dan daya saing pasar[1]. Pengendalian kualitas memiliki peran penting dalam menjaga stabilitas proses produksi dan meminimalkan terjadinya kecacatan produk melalui pengawasan proses secara sistematis[2]. Kualitas diartikan sebagai karakteristik suatu produk yang ditetapkan perusahaan, memuaskan kebutuhan yang sesuai spesifikasi atau ketetapan dan keinginan konsumen. Kualitas produk yang baik merupakan
produk yang bebas cacat[3]. Terjadinya kegagalan/cacat produk yang tidak dapat terhindarkan dimana mutu produk yang dihasilkan tidak sesuai dengan standarisasi kualitas yang diharapkan oleh perusahaan, yaitu zero defect dimana produk yang dihasilkan tidak ditemukan cacat sama sekali[4].
PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang fabrikasi mesin yang memproduksi berbagai mesin dan peralatan industri berdasarkan spesifikasi pelanggan (job order) selama periode Januari–Juni 2026, perusahaan memproduksi sebanyak 478 unit mesin dan komponen fabrikasi. Dari jumlah tersebut ditemukan 42 unit produk defect dengan defect rate sebesar 8,83%, yang masih berada di atas target perusahaan sebesar 4%. Sebagian besar produk defectmasih dapat diperbaiki melalui proses rework, yaitu sebanyak 42 unit (8,81%), sedangkan 18 unit (3,83%) harus dikategorikan sebagai scrap karena tidak memenuhi standar kualitas. Tingginya defect rate tersebut mengakibatkan meningkatnya biaya produksi, bertambahnya waktu penyelesaian pesanan, serta menurunkan efisiensi proses produksi.
Kualitas produk merupakan karakteristik produk yang tergantung pada kemampuan untuk memuaskan konsumen yang dinyatakan atau diimplikasikan. Kualitas pelayanan adalah salah satu bentuk penilaian konsumen pada tingkat layanan yang telah diterima oleh konsumen, pelayanan yang baik tentu diharapkan konsumen agar memberikan rasa puas[5]. Pengendalian kualitas yang dapat melibatkan pengembangan sistem untuk bisa memastikan bahwa produk dan jasa dirancang dan diproduksi untuk dapat memenuhi atau melampaui persyaratan dari para pelanggan maupun produsen sendiri[6]. Oleh karena itu, pengendalian kualitas menjadi salah satu aspek penting yang harus diterapkan secara konsisten pada setiap tahapan proses produksi.
Pada penelitian ini menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). FMEA merupakan sebuah metodologi yang digunakan untuk mengevaluasi kegagalan terjadi dalam sebuah sistem, desain, proses, atau pelayanan[7]. Dalam pembuatan FMEA dilakukan perhitungan RPN (nilai risiko prioritas) yang bertujuan untuk mengetahui komponen kritis dari suatu mesin yang selanjutnya dilakukan pengkategorian konsekuensi kegagalan yang terjadi pada tiap komponen[8]. Analisis risiko yang dilakukan pada metode FMEA yaitu dengan menghitung severity (S), occurrences (O), dan detection (D)[9]. Adapun Diagram Pareto yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti mengidentifikasi akar penyebab suatu permasalahan, memprioritaskan tindakan perbaikan dan mengukur efektivitas atas tindakan dalam perbaikan[10].
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu analisis yang sistematis untuk mengidentifikasi penyebab utama terjadinya defect serta menentukan prioritas perbaikan yang harus dilakukan pada proses fabrikasi mesin. Penerapan metode FailureModeandEffectAnalysis(FMEA) diharapkan mampu mengidentifikasi potensi kegagalan pada setiap tahapan proses produksi, menilai tingkat risiko berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN), serta memberikan usulan tindakan perbaikan yang tepat.
Penelitian ini dilaksanakan di PT. XYZ pada tanggal 1 Juni sampai dengan 1 Juli 2026 dengan fokus pada proses fabrikasi mesin. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi penyebab defect produk dan menentukan prioritas perbaikan pada proses fabrikasi. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif dengan metode studi kasus pada proses produksi di perusahaan. Data yang digunakan merupakan data primer yang diperoleh melalui observasi langsung terhadap proses produksi serta wawancara dengan staf Quality Control (QC), operator produksi, dan supervisor. Selain itu, data sekunder diperoleh dari dokumen perusahaan, seperti data produksi, data defect, laporan inspeksi kualitas, serta Standar Operasional Prosedur (SOP) yang berkaitan dengan proses fabrikasi.
Seluruh data yang telah dikumpulkan kemudian dianalisis menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) untuk mengidentifikasi potensi kegagalan (failure mode), menganalisis penyebab dan dampak kegagalan, serta menentukan tingkat risiko berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN) serta metode Digram Pareto secara mendalam terhadap alur pada proses produksi dan hasil produksi yang ada di Perusahaan PT. XYZ. Hasil analisis digunakan untuk menentukan prioritas perbaikan sehingga dapat disusun usulan tindakan yang tepat dalam mengurangi defect dan meningkatkan kualitas produk pada proses fabrikasi mesin.
A. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
FailureModeandEffectAnalysis(FMEA) merupakan metode sistematis yang digunakan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan memprioritaskan potensi kegagalan pada suatu produk, proses, atau sistem, serta menentukan tindakan pencegahan yang diperlukan[11]. Keunggulan FMEA dalam melakukan analisis risiko dibandingkan dengan metode lain adalah kemampuannya untuk mendeteksi kegagalan dan nilai risiko secara kuantitatif. Ini adalah pendekatan risiko multidisiplin dan terstruktur untuk mengukur dampak kegagalan[12]. Evaluasi dalam FMEA didasarkan pada tiga parameter utama, yaitu severity, occurrence, dan detection, yang digunakan untuk menilai tingkat risiko kegagalan dalam proses produksi. Perkalian ketiga parameter tersebut menghasilkan nilai RiskPriorityNumber (RPN) sebagai indikator tingkat risiko[13]. Analisis risiko dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Metode FMEA merupakan suatu metode yang dirancang untuk[14]:
Risk Priority Number (RPN) adalah peringkat numerik risiko untuk semua mode kegagalan atau penyebab dari potensi dan terdiri dari produk yang dihitung berdasarkan tiga elemen : tingkat keparahan dampak, kemungkinan penyebab akan terjadi, dan kemungkinan deteksi penyebab[15]. Semakin tinggi nilai RPN, semakin besar urgensi risiko tersebut untuk segera dikendalikan[16]. Perhitungan RPN menggunakan rumus berikut[17]:
RPN = S × O × D(1)
Sumber: [17]
Keterangan :
S= Severity(Tingkat Keparahan)
O= Occurrence(Kemungkinan Penyebab Terjadi) D= Detection (Kemungkinan Deteksi Peyebab)
Penilaian Risk Priority Number (RPN) untuk mengetahui tingkat kritis suatu kecacatan dengan cara melakukan perkalian antara nilai severity, occurrence, dan detection. Semakin tinggi nilai RPN suatu kecacatan, maka cacat tersebut semakin menjadi prioritas untuk dilakukan perbaikan. Tabel skala nilai Risk Priority Number (RPN) dapat dilihat pada tabel dibawah ini[18].
Severity menilai tingkat keparahan yang terkait dengan dampak potensial. Proses ini melibatkan penilaian setiap kegagalan yang teridentifikasi untuk menentukan tingkat keparahannya. Memiliki hubungan langsung antara dampak dan severity. Occurrence berkaitan dengan seberapa sering terjadi gangguan pada suatu elemen dan dapat menimbulkan kegagalan sebuah alat. Detection alat ukur untuk mengenali atau mengatasi kesalahan yang mungkin terjadi. Skala yang digunakan dari 1 pasti bisa terdeteksi, hingga 10 yang tidak dapat diketahui. Dalam penilaian tingkat deteksi ini sangat penting untuk mengidentifikasi kemungkinan penyebab kerusakan dan langkah dalam pengendalian[19].
Severity(S) digunakan untuk menilai seberapa parah dampak kegagalan terhadap sistem atau proses, dengan skala 1-10, di mana 10 adalah dampak paling parah[20].
Occurrence (O) digunakan untuk menilai seberapa sering kegagalan mungkin terjadi dalam kondisi normal, dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan kemungkinan kegagalan yang paling tinggi[20].
Detection (D) digunakan untuk menilai seberapa baik kita dapat mendeteksi kegagalan sebelum menyebabkan kerusakan, dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan kemampuan deteksi yang paling baik[20].
B. Diagram Pareto
Diagram Pareto adalah alat yang dapat membantu mengidentifikasi dan memprioritaskan permasalahan dengan mengurutkannya berdasarkan tingkat kepentingannya. Dengan menggunakan diagram Pareto, kita dapat menemukan permasalahan yang memiliki tingkat kepentingan tertinggi dan harus segera diselesaikan (peringkat tertinggi), serta permasalahan yang tidak harus segera diselesaikan[8]. Prinsip pareto yang menyatakan dengan sebuah aturan 80/20 yang dapat diartikan bahwa 80% masalah kualitas dalam sebuah produk disebabkan oleh 20% penyebab kegagalan dari suatu produksi, sehingga dipilih jenis-jenis kegagalan/cacat dengan kumulatif mencapai 80% dengan asumsi bahwa dengan 80% tersebut dapat mewakili seluruh jenis cacat yang terjadi[4].
PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang fabrikasi mesin yang memproduksi berbagai mesin industri berdasarkan pesanan pelanggan (job order). Tahapan proses produksi meliputi Cutting, Machining, Welding Assembly, Finishing, dan Final Inspection. Selama proses produksi masih ditemukan berbagai jenis defect yang menyebabkan rework maupun scrap sehingga diperlukan analisis penyebab menggunakan metode FMEA.
Berdasarkan Tabel 1 secara keseluruhan, nilai defect rate perusahaan masih berada pada kisaran 7,87%–9,68% setiap bulan. Fluktuasi tersebut menunjukkan bahwa proses produksi belum sepenuhnya stabil dan masih terdapat variasi penyebab kecacatan pada setiap periode produksi. Oleh karena itu, diperlukan analisis lebih lanjut menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) untuk mengidentifikasi penyebab utama defect, menentukan tingkat risiko berdasarkan nilai Severity (S), Occurrence (O), dan Detection (D), serta menetapkan prioritas perbaikan berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN) sehingga tingkat kecacatan produk dapat diminimalkan.
Tabel 2. Analisis FailureModeandEffectAnalysis(FMEA)
Berdasarkan Tabel 2, ditemukan 12 potensi kegagalan pada proses cutting, welding, machining, drilling, assembly, painting, dan final inspection. Setiap kegagalan dinilai berdasarkan Severity (S), Occurrence (O), dan Detection (D) untuk memperoleh nilai Risk Priority Number (RPN) sebagai dasar menentukan prioritas perbaikan.
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa porosity pada sambungan las memiliki nilai RPN tertinggi sebesar 270. Kegagalan ini disebabkan oleh permukaan material yang kotor atau gas pelindung yang tidak optimal sehingga dapat
menurunkan kekuatan sambungan las. Oleh karena itu, proses welding menjadi prioritas utama untuk dilakukan perbaikan melalui pengendalian parameter pengelasan, pembersihan material, dan pemeriksaan gas pelindung.
Nilai RPN berikutnya adalah defect lolos inspeksi pada proses finalinspectionsebesar 210, undercutsebesar 200, distorsi akibat pengelasan sebesar 192, dan dimensi hasil machining tidak sesuai sebesar 180. Nilai tersebut menunjukkan bahwa proses inspeksi, pengelasan, dan machining masih memiliki risiko yang cukup tinggi sehingga memerlukan pengawasan yang lebih baik, perawatan mesin secara berkala, serta peningkatan keterampilan operator. Sementara itu, kegagalan lain seperti misalignment sebesar 160, permukaan hasil potong kasar sebesar 150, cat mengelupas sebesar 144, dimensi hasil potong tidak sesuai dan posisi lubang meleset sebesar 128, ketebalan cat tidak merata sebesar 125, serta permukaan kasar pada machining sebesar 120 memiliki tingkat risiko yang lebih rendah.
Meskipun demikian, perbaikan tetap perlu dilakukan agar kualitas produk tetap terjaga.
Secara keseluruhan, hasil FMEA menunjukkan bahwa proses welding merupakan proses dengan tingkat risiko tertinggi karena memiliki beberapa jenis kegagalan dengan nilai RPN paling besar. Oleh sebab itu, perusahaan perlu memfokuskan tindakan perbaikan pada proses tersebut agar dapat mengurangi jumlah cacat produk, meningkatkan kualitas hasil fabrikasi, dan menekan terjadinya rework maupun produk cacat yang dikirim kepada pelanggan.
Tabel 3 Analisis RiskPriorityNumber(RPN)
Berdasarkan Tabel 3, tingkat risiko cacat dalam proses fabrikasi dikelompokkan menjadi empat kategori prioritas perbaikan. Sangat tinggi (Prioritas Utama) yaitu Porositypada pengelasan (RPN 270) dan defectlolos finalinspection (RPN 210). Kedua area ini paling kritis dan membutuhkan penanganan segera. Tinggi: Undercut(RPN 200), distorsi pengelasan (RPN 192), dan ketidaksesuaian dimensi machining (RPN 180). Diperlukan pengendalian proses dan perawatan mesin yang lebih ketat. Sedang: Misalignment (RPN 160), permukaan potong kasar (RPN 150), cat mengelupas (RPN 144), serta dimensi potong tidak sesuai dan posisi lubang meleset (masing-masing RPN 128). Rendah: Ketebalan cat tidak merata (RPN 125) dan permukaan kasar machining(RPN 120). Risiko kecil namun tetap perlu dipantau.
Rekomendasi Utama yaitu pada proses welding(pengelasan) yang merupakan tahapan paling kritis dengan risiko tertinggi. Untuk menekan jumlah produk cacat dan meningkatkan kualitas secara keseluruhan, perusahaan wajib memprioritaskan perbaikan pada proses pengelasan serta meningkatkan ketelitian pada tahap final inspection
Tabel 4 Penentuan Jenis Cacat
Berdasarkan Tabel 4,, diperoleh total 235 kejadian cacat yang terjadi selama proses fabrikasi mesin. Data diurutkan berdasarkan jumlah kejadian terbesar sehingga dapat diketahui jenis cacat yang paling dominan dan perlu diprioritaskan dalam upaya perbaikan kualitas. Hasil analisis menunjukkan bahwa porosity pada proses welding merupakan jenis cacat dengan jumlah kejadian tertinggi, yaitu 35 kejadian (14,89%). Selanjutnya diikuti oleh defect lolos inspeksi pada proses finalinspectionsebanyak 28 kejadian (11,91%), undercutsebanyak 25 kejadian (10,64%), dan distorsi akibat pengelasan sebanyak 22 kejadian (9,36%). Keempat jenis cacat tersebut memberikan kontribusi kumulatif sebesar 46,81% dari total seluruh cacat yang terjadi, sehingga menjadi fokus utama dalam pelaksanaan tindakan perbaikan.
Selain itu, cacat dimensi hasil machining tidak sesuai menyumbang 20 kejadian (8,51%), diikuti misalignment sebanyak 18 kejadian (7,66%), permukaan hasil potong kasar sebanyak 17 kejadian (7,23%), dan cat mengelupas sebanyak 16 kejadian (6,81%). Jika diakumulasikan, delapan jenis cacat tersebut telah mencapai 77,02% dari total kejadian cacat, yang menunjukkan bahwa sebagian besar permasalahan kualitas berasal dari beberapa jenis cacat utama. Sementara itu, posisi lubang meleset, dimensi hasil potong tidak sesuai, ketebalan cat tidak merata, dan permukaan kasar pada machining memiliki jumlah kejadian yang lebih rendah, dengan kontribusi masing-masing di bawah 7%. Meskipun demikian, jenis cacat tersebut tetap memerlukan pengendalian agar tidak mengalami peningkatan pada proses produksi berikutnya.
Figure 1.
Gambar 1 Diagram Pareto Jenis Cacat Hasil Produksi di PT. XYZ
Secara keseluruhan, hasil analisis Diagram Pareto menunjukkan bahwa proses welding merupakan penyumbang cacat terbesar, terutama pada jenis cacat porosity, undercut, dan distorsi. Berdasarkan prinsip Pareto, perusahaan dapat memprioritaskan tindakan perbaikan (maintenance) pada proses yang memberikan kontribusi terbesar terhadap terjadinya defect, khususnya proses welding, sehingga upaya perbaikan yang dilakukan lebih efektif dalam menurunkan tingkat kecacatan, meningkatkan kualitas produk, serta meningkatkan efisiensi proses produksi di PT. XYZ.
Berdasarkan hasil penelitian mengenai Analisis Penyebab Defect Produk pada Proses Fabrikasi Mesin Menggunakan Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Diagram Pareto, dapat disimpulkan bahwa proses fabrikasi masih mengalami berbagai jenis cacat yang berpotensi menurunkan kualitas produk. Hasil identifikasi menggunakan metode FMEA menunjukkan terdapat 12 jenis cacat yang tersebar pada proses cutting, welding, machining, drilling, assembly, painting, dan final inspection.
Berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN), jenis cacat yang memiliki tingkat risiko tertinggi adalah porosity pada proses welding dengan nilai RPN sebesar 270, diikuti oleh defect lolos inspeksi pada proses final inspection dengan nilai RPN sebesar 210, undercutdengan nilai RPN sebesar 200, distorsi akibat pengelasan dengan nilai RPN
sebesar 192, serta dimensi hasil machining tidak sesuai dengan nilai RPN sebesar 180. Hasil tersebut menunjukkan bahwa proses welding merupakan tahapan yang paling kritis dan memerlukan prioritas utama dalam pelaksanaan tindakan perbaikan.
Hasil analisis menggunakan Diagram Pareto menunjukkan bahwa dari total 235 kejadian cacat, jenis cacat yang paling dominan adalah porosity sebanyak 35 kejadian (14,89%), diikuti defect lolos inspeksi sebanyak 28 kejadian (11,91%), undercutsebanyak 25 kejadian (10,64%), dan distorsi sebanyak 22 kejadian (9,36%). Keempat jenis cacat tersebut memberikan kontribusi kumulatif sebesar 46,81% terhadap total cacat, sehingga menjadi fokus utama dalam upaya peningkatan kualitas.
Secara keseluruhan, penerapan metode FMEA mampu mengidentifikasi dan memprioritaskan potensi kegagalan berdasarkan tingkat risikonya, sedangkan Diagram Pareto membantu menentukan jenis cacat yang paling sering terjadi. Berdasarkan kedua metode tersebut, perusahaan disarankan untuk memprioritaskan perbaikan pada proses welding dan final inspection melalui pengendalian parameter proses, pemeliharaan mesin secara berkala, peningkatan kompetensi operator, penerapan standar kerja yang konsisten, serta peningkatan ketelitian pada proses inspeksi akhir. Penerapan rekomendasi tersebut diharapkan dapat menurunkan jumlah cacat produk, mengurangi rework, meningkatkan efisiensi proses produksi, dan menghasilkan produk fabrikasi yang lebih berkualitas.
Ucapan Terima Kasih
Puja dan puji syukur saya panjatkan kepada Allah SWT, atas berkat dan rahmat yang telah saya dapatkan untuk menyelesaikan penelitian ini. Penelitian saya tidak bisa berjalan dengan baik tanpa dibantu oleh pihak yang bersangkutan. Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Universitas Muhammadiyah Sidoarjo dan PT. XYZ sebagai tempat penelitian berlangsung yang telah menjembatani penelitian ini, serta dosen yang telah memberikan bimbingan kepada saya. Penulis berharap artikel ini bisa bermanfaat bagi yang membaca.
Penulis menyadari bahwa penelitian ini masih memiliki keterbatasan. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan untuk penyempurnaan penelitian di masa mendatang. Semoga penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi perusahaan, dunia akademik, serta menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya dalam bidang pengendalian kualitas dan manajemen risiko pada proses fabrikasi mesin.
M. Rifaldi and W. Sudarwati, "Penerapan Metode Six Sigma dan FMEA Sebagai Usaha untuk Menggurangi Cacat pada Produk Bracket," pp. 1–9, 2024.
V. A, "Analisis Defect Pengelasan Produk Fabrikasi Baja Menggunakan Metode Six Sigma," Jurnal Industri, vol. 10, no. 2, pp. 1–11, 2026.
Saidatuningtyas and M. A. Rizal, "Analisis Pengendalian Kualitas Produk Konstruksi Baja untuk Jembatan Menggunakan Metode Six Sigma DMAIC di Pabrik Fabrikasi Baja," vol. 21, no. 2, pp. 75–84, 2023.
R. Saputra and D. T. Santoso, "Analisis Kegagalan Proses Produksi Plastik Pada Mesin Cutting Di Pt . PKF Dengan Pendekatan Failure Mode And Effect," vol. 6, no. 1, 2021.
N. A, "Pengaruh kualitas produk, harga dan kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan," vol. 21, no. 3, pp. 290–299, 2023.
F. Julian, "Sistem Pengendalian Kualitas (Quality Control) Pada Proses Fabrikasi Project 'Refinery Development Master Plan (RDMP)'" vol. 8, no. 15, pp. 228–237, 2022.
R. Y. Prasetya, S. Suhermanto, and M. Muryanto, "Implementasi FMEA dalam Menganalisis Risiko Kegagalan Proses Produksi Berdasarkan RPN," vol. 20, no. 2, pp. 133–138, 2021.
D. A. Nurjanah, I. L. Kusminah, A. N. Rachmat, and N. Nabella, "Analisis Penentuan Komponen Kritis Small Excavator Menggunakan Metode FMEA dan Diagram Pareto," vol. 1, no. 1, pp. 7–15, 2023.
Doifurrahman, "Analisis Risiko Dan Identifikasi Potensi Bahaya Pada Area Penerimaan Barang Di Warehouse," vol. 1, no. 2, 2025.
W. A. S. Putra, "Analisa Kecacatan pada Produk Hasil Pengelasan dengan Metode FMEA dan Diagram Pareto Studi Kasus di Perusahaan PT. Aneka Jasa Teknik Gresik," vol. 21, no. 1, pp. 21–28, 2024.
Suyatno, B. E. Putra, M. F. Yuditama, Y. Ferdiansyah, U. P. Bangsa, and B. Network, "Studi Literatur Review Analisis Pengendalian Kualitas Menggunakan Metode FMEA," vol. 2, no. 4, pp. 2455–2465, 2025.
H. C. Wahyuni, B. I. Putra, P. Handayani, and W. U. Maulidah, "Risk Assessment and Mitigation Strategy in The Halal Food Supply Chain in The Covid-19 Pandemic," vol. 20, no. 1, 2021.
F. Maulana and D. Andesta, "Analisis dan Usulan Perbaikan Defect Produk Ducting Menggunakan Metode Six sigma dan Fuzzy FMEA," vol. 5, no. 1, pp. 547–558, 2026.
Faradilla and C. Bintang, "Analisis Risiko Kecelakaan Kerja Menggunakan Metode FMEA pada Proyek Pembangunan Jalan Tol Ruas Sigli – Banda Aceh Struktur Elevated," vol. 11, no. 1, 2022.
N. I. Rajab, R. Serang, and H. D. Titaley, "Penerapan Metode Fmea Untuk Menganalisis Risiko Kecelakaan Kerja Pada Pembangunan Madrasah Tsanawiyah Negeri 6 Maluku Tengah," vol. 3, no. 10, pp. 192–202, 2024.
Haswika, W. Auliana, M. Akbar, E. Pratiwi, and B. Pakiding, "Integrasi FMEA dan Bow-Tie Analysis untuk Mitigasi Risiko Operasional pada Rantai Pasok Kopi," vol. 8, no. 2, pp. 154–165, 2025.
A. Rahmadin, "Analisis Faktor Penyebab Kontaminasi Material Dengan Metode FMEA," vol. 5, no. 2, pp. 1162–1171, 2026.
D. N. Jannah and S. Dewi, "Analisis Manajemen Risiko Prioritas dan Strategi Pengelolaan Sewa Aset menggunakan Metode Failure Mode And Effect Analysis (FMEA)," vol. 4, no. 6, pp. 4264–4280, 2024.
M. A. Nurdiansyah, "Penerapan Metode Fmea Dan Fta Dalam Analisis Penyebab Produk Cacat Air Minum Pada Kemasan 240ml," vol. 5, no. 1, pp. 92–102, 2026.
L. Eliyah and H. Muyasaro, "Analisis Penyebab Kegagalan Produksi Biskuit Gem Bunga PT . XYZ dengan Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)," vol. 25, no. 2, pp. 349–362, 2025.