cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. serang,
Banten
INDONESIA
Jurnal Teknik Industri Untirta
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Engineering,
Jurnal ini adalah wadah untuk publikasi yang berkaitan dengan keilmuan dan penerapan Teknik Industri.
Arjuna Subject : -
Articles 233 Documents
Redesain Alat Pemipihan Biji Melinjo Dengan Pendekatan Metode Antropometri Di UD. SARTIKA Wahyu Prasetyo; Ade Sri Mariawati
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 3 No. 2 Juli 2015
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2255.714 KB)

Abstract

UD. SARTIKA merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang makanan ringan khas cilegon emping dan ceplis yang terbuat dari biji melinjo mempunyai dua rasa pedas dan gurih. Kapasitas produksi melinjo setiap hari mencapai ± 30 kg, dengan waktu proses pembuatan emping dan ceplis 8 jam, dalam sehari bisa menghasilkan emping dan ceplis ± 15 kg. Dikarenakan lamanya pada tahap pemipihan yang menghabiskan waktu selama ± 5 jam, ketidak keterampilan dalam proses pemipihan secara manual mengakibatkan timbulnya rasa sakit pada postur tubuh antara lain sakit pada pinggang, sakit leher, sakit bahu, sakit punggung, sakit lengan dan pergelangan tangan, pada proses pembuatan emping dan ceplis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai postur tubuh pada proses pemipihan dan merancang alat yang ergonomis, setelah itu menilai postur tubuh setelah perbaikan perancangan alat. Peneliti melakukan perancangan alat pemipihan biji melinjo dengan menggunakan metode Antropometri untuk merancang alat pemipihan semi otomatis dan RULA untuk mengitung postur tubuh pada disetiap proses pembuatan emping dan ceplis. Berdasarkan hasil penelitian setelah perancangan alat dan perbaiakan postur tubuh didapatkan nilai 4 berdasarkan skor tersebut maka level resiko dari kegiatan proses pemipihan biji melinjo dengan perubahan posisi untuk duduk secara tegak berada pada kategori Action Level 2 menunjukkan bahwa penyelidikan lebih jauh dibutuhkan dan mungkin saja perubahan diperlukan. 
Pengendalian Persediaan Bahan Baku Semen Dengan Kendala Kapasitas Gudang Menggunakan Model Probabilistik Q Tri Wahyu Ningsih; Achmad Bahauddin; Ratna Ekawati
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 2 No. 1 Maret 2014
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (544.649 KB)

Abstract

Pengendalian persediaan bahan baku merupakan hal yang sangat penting dalam proses produksi setiap perusahaan manufaktur. Sebab bahan baku merupakan salah satu faktor yang menjamin kelancaran proses produksi. PT.XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur yang kegiatan utamanya adalah memproduksi semen dengan menggunakan empat macam bahan baku yaitu klinker,pozzolan,limestone dan gypsum. Pada proses produksi yang terjadi di PT.XYZ  masih terdapat permasalahan yang  menghambat proses berjalannya produksi semen tersebut. Permasalahan yang terjadi yaitu proses produksi yang tidak didukung oleh ketersediaan bahan baku yang mencukupi sehingga mengakibatkan kontinuitas produksi terganggu yang dapat berakibat pada terhentinya proses produksi semen. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan jumlah pemesanan bahan baku dengan menggunakan model inventori probabilistik Q backorder policy dengan kendala kapasitas gudang bahan baku sehingga persediaan akan bahan baku dapat terpenuhi. Model inventori probabilistik Q backorder policy merupakan solusi dari permasalahan pengendalian inventori yang digunakan untuk menetapkan jumlah pemesanan optimal, jumlah reorder point dan safety stock untuk bahan baku pembuatan semen pada PT. XYZ . Dengan jumlah pemesanan optimal untuk masing-masing bahan baku yaitu (1)Clinker=15.000ton (2) Limestone=4.293,50ton (3)Pozzolan=2.165,08ton (4)Gypsum=1.541,42ton.Jumlah reorder point dan safety stock untuk masing-masing bahan baku yaitu (1)Clinker=11.990,05ton dan 4.156,36ton (2)Limestone=1.364,59ton dan 858,325ton (3)Pozzolan= 318,11ton dan 206,33ton (4)Gypsum=454,86ton dan 286,17ton. Jumlah total cost kebutuhan bahan baku yang optimal adalah sebesar Rp 224.217.840.183,4
Evaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X Dwi Desta Riyani; Evi Febianti; Muhammad Adha Ilhami
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 3 No. 1 Maret 2015
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (269.015 KB)

Abstract

PT. X merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur dengan produk berupa kabel fiber optic digunakan untuk keperluan telekomunikasi. Dalam proses produksinya, perusahaan menerapkan sistem Job Order. Diterapkannya sistem produksi tersebut menyebabkan rencana produksi agak sulit untuk diprediksi karena permintaan yang tidak tetap (berfluktuasi) dan tidak pasti (probabilistik) yang akan menyebabkan timbulnya variansi yang merupakan sumber penyimpangan dari rencana yang telah dibuat. Saat ini, perusahaan menerapkan sistem persediaan periodic review di mana pembelian bahan baku fiber natural SMF biasanya dilakukan setiap 3 minggu sekali di mana jumlah pemesanannya tidak tetap yaitu berkisar antara 20.000–50.000 kilometer dalam satu kali pemesanan dengan leadtime tetap yaitu 2 minggu. Kebijakan seperti ini perlu mendapatkan evaluasi secara berkala dan terus–menerus mengingat pola permintaan yang selalu berubah. Karakteristik kebijakan persediaan model P yaitu pemesanan dilakukan menurut suatu selang interval waktu yang tetap dan ukuran lot pemesanan antara satu pemesanan dengan pemesanan lain berubah–ubah. Kriteria kinerja yang menjadi fungsi tujuan dari model P yaitu meminimasi ekspetasi ongkos total inventori. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan evaluasi menggunakan model P dengan back order untuk mendapatkan kebijakan yang optimal seperti waktu pemesanan, besar persediaan maksimum dan besarnya safety stock yang dapat menghasilkan ongkos total persediaan yang minimal. Dari hasil perhitungan model P didapatkan kebijakan yang optimal pada iterasi ke-12 yaitu waktu pemesanan dilakukan setiap 51 hari, persediaan maksimum perusahaan sebesar 175.237 kilometer per tahun dan safety stock sebesar 108.588 kilometer per tahun dengan nilai ongkos total persediaan sebesar $ 3.736.712 per tahun. Hasil kebijakan tersebut kemudian disimulasikan untuk nantinya dibandingkan antara usulan berdasarkan kebijakan hasil perhitungan model P dengan kebijakan kondisi awal perusahaan. Simulasi dilakukan untuk mengetahui ongkos total persediaan baik untuk kebijakan kondisi awal maupun usulan dan dilakukan sebanyak 10 replikasi. Berdasarkan perbandingan hasil simulasi, diperoleh bahwa ketentuan persediaan usulan yang dihitung dengan menggunakan model P merupakan ketentuan persediaan yang lebih baik, karena ongkos total persediaan yang dihasilkan lebih kecil daripada ongkos total persediaan awal.
Peramalan Jumlah Permintaan Produksi V-belt AJGG B-65 di PT.XYZ Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation Mira Febrina; Faula Arina; Ratna Ekawati
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 2 No. 1 Maret 2014
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (836.398 KB)

Abstract

Peramalan merupakan suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Banyaknya perusahaan yang sedang berkembang di Indonesia saat ini menimbulkan persaingan bisnis yang sangat ketat baik di bidang jasa dan produk. Konsumen memilih pelayanan yang terbaik serta mutu tinggi dan harga yang murah. Permintaan konsumen ini selalu tidak menentu atau berubah-ubah di setiap periode berikutnya.. Penelitian ini bertujuan umtuk menentukan rancangan arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation terbaik dan meramalkan jumlah permintaan produk v-belt AJGG B-65. Penelitian ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan faktor terkait yaitu hasil penjualan, harga dan stok barang jadi. Pengolahan JST menggunakan software MATLAB. Penerapan metode JST di PT.XYZ menggunakan algoritma Backpropagation. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan yaitu 3 input layer, 1 output layer, dan 1 hidden layer serta fungsi aktivasi yang digunakan logsig dan purelin. Logsig untuk hidden layer dan purelin untuk output layer. Rancangan arsitektur jaringan syaraf tiruan terbaik untuk peramalan permintaan v-belt AJGG B-65 adalah jaringan multi layer feedforward dengan struktur neuron 20-1 dengan 1 (satu) hidden layer, learning rate (lr) yang digunakan 0,1 dan momentum constant (mc) 0,2. Nilai Mean Square Error (MSE) pelatihan jaringan sebesar 0,001 Nilai MAPE pengujian data sebesar 5,7134% . Hasil peramalan JST permintaaan periode 2013 v-belt AJGG B-65 yaitu 12142 pcs, 30927 pcs, 27259 pcs, 40259 pcs, 14529 pcs, 23135 pcs, 19611 pcs, 10434 pcs, 6062 pcs, 35201 pcs, 16289 pcs dan 31763 pcs.
Pengaruh Kompensasi Terhadap Kinerja Karyawan Melalui Motivasi Kerja dan Kepuasan Kerja Sebagai Variabel Intervening Menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) (Studi Kasus di Divisi Produksi PT. XYZ) Ika Lusiana; Shanti Kirana Anggraeni; Faula Arina
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 3 No. 1 Maret 2015
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (706.344 KB)

Abstract

PT. XYZ adalah anak perusahaan dari PT. Krakatau Steel grup yang memproduksi pipa baja las spiral dan longitudinal dengan kegunaan sebagai pipa minyak, gas, pipa air dan pipa pancang. PT. XYZ menempati area seluas 160.000m2. Sumber daya manusia merupakan sumber daya terpenting,karena manusia sebagai penggerak atau pelaku kegiatan yang di tunjang oleh sumber daya lain yang melakukan setiap aktifitas yang ada di perusahaan atau organisasi. berhasil tidaknya suatu organisasi atau institusi akan ditentukan oleh faktor manusianya atau karyawannya dalam mencapai tujuannya. Seorang karyawan yang memiliki kinerja (hasil kerja atau karya yang dihasilkan) yang tinggi dan baik dapat menunjang tercapainya tujuan dan sasaran yang telah ditetapkan oleh perusahaan.Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui pengaruh hubungan Kompensasi, Motivasi Kerja dan Kepuasan Kerja terhadap Kinerja Karyawan. Objek penelitian dilakukan pada seluruh karyawan divisi produksi PT.XYZ. Data yang digunakan berasal dari data kuesioner yang di sebarkan kepada karyawan sejumlah 100 responden, yang kemudian data direkap dengan perangkat lunak SPSS 16.0 dan Lisrel 8.30 untuk mengolah data secara statistic dengan metode Structural Equation Modeling (SEM). Sehingga berdasarkan pengolahan data dapat disimpulkan bahwa variabel Kompensasi mempengaruhi secara langsung terhadap Motivasi Kerja dan Kepuasan Kerja masing-masing sebesar 0.97 dan 0.86. Motivasi Kerja dan Kepuasan Kerja mempengaruhi secara langsung terhadap Kinerja Karyawan masing-masing sebesar 0.50 dan 0.36.
Usulan Peningkatan Efisiensi Dan Produktivitas Mesin Boiler Dengan Metode Data Envelopment Analysis Dan Malmquist Productivity Index Di PT. X Andhita Dianponti Putri Kurnia; Achmad Bahauddin; Ratna Ekawati
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 3 No. 3 November 2015
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (5638.409 KB)

Abstract

PT. X merupakan perusahaan yang bergerak di bidang produksi pembuatan gula rafinasi. Proses produksi perusahaan ini tidak lepas dari sistem Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) yang diterapkan, dengan pembangkit utamanya adalah mesin Boiler. Permasalahan yang terjadi adalah dalam penggunaan input material yang cukup besar sehingga output yang dihasilkan oleh mesin Boiler Wuxi 1 dan 2 tergolong tetap dan terkadang menurun. Oleh sebab itu diperlukan suatu pengukuran efisiensi dan produktivitas untuk  perbaikan permasalahan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat efisiensi dan produktivitas mesin Boiler Wuxi 1 dan 2 dengan menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA) dan Malmquist Productivity Index (MPI), mengetahui faktor-faktor yang menyebabkan terjadi penurunan efisiensi dan produktivitas, dan usulan rancangan perbaikan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Penelitian ini dimulai dari mengidentifikasi DMU yang akan diteliti, lalu mengidentifikasi input dan output yang mempengaruhi efisiensi dan produktivitas, kemudian menentukan model DEA yang sesuai, lalu menghitung nilai efisiensi dan produktivitas dengan software Win4DEAP, lalu menentukan faktor penyebab penurunan efisiensi dan produktivitas, merancang usulan perbaikan dan membuat usulan nilai perbaikan. Penelitian ini menghasilkan tingkat efisiensi mesin Boiler Wuxi 1 dan 2 pada tahun 2013 adalah sebesar 66,67%. Sedangkan tingkat produktivitas mesin Boiler Wuxi 1 dan 2 pada tahun 2013 mengalami peningkatan. Faktor-faktor yang menyebabkan penurunan efisiensi terkait masalah terhadap manusia, metode, material, mesin dan lingkungan, sedangkan faktor yang menyebabkan penurunan produktivitas adalah faktor perubahan teknologi. Usulan perbaikan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas adalah meningkatkan kualitas dari bahan baku mesin, melakukan pengawasan, melakukan pembersihan area mesin, membuat SOP, melakukan maintenance, sedangkan usulan perbaikan terhadap produktivitas adalah dengan melakukan pembaharuan dari segi teknologi mesin Boiler.
Identifikasi Pola Kerusakana Komponen Kritis Pada Mesin EAF (Electric Arc Furnace) Dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus Divisi Billet Steel Plant di PT XYZ) Ratri Wijayanti Anindita; Faula Arina; Putro Ferro Ferdinant
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 2 No. 2 Juli 2014
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1491.179 KB)

Abstract

PT XYZ merupakan industri baja terbesar di Asia Tenggara yang memiliki 6 (enam) buah fasilitas produksi yang membuat perusahaan ini menjadi satu-satunya industri baja terpadu di Indonesia. Proses produksi baja di PT XYZ dimulai dari pabrik besi spons (Direct Reduction Plant). Pabrik ini mengolah bijih besi pellet menjadi besi dengan menggunakan air dan gas alam yaitu besi spons. Besi yang dihasilkan kemudian diproses lebih lanjut pada mesin EAF (Electric Arc Furnace) di pabrik slab baja dan di pabrik billet baja. Mesin EAF merupakan tempat peleburan besi spons yang dicampur dengan scrap, hot bricket iron dan material tambahan lainnya untuk menghasilkan jenis baja yang disebut baja slab dan baja billet. Tingginya permasalahan downtime pada pabrik billet baja dibandingkan dengan pabrik slab baja menjadi fokus dalam penelitian. Pabrik baja billet memiliki tiga mesin EAF dengan sistem berurutan, apabila mesin EAF yang pertama dan kedua sedang melakukan peleburan maka mesin EAF yang ketiga bersiap-siap untuk melakukan peleburan selanjutnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan komponen yang tergolong kritis pada mesin EAF, menentukan nilai fungsi distribusi kerusakan setiap komponen kritis pada mesin EAF, dan mengidentifikasi pola kerusakan komponen kritis pada mesin EAF. Penelitian ini menggunakan simulasi monte carlo untuk mengidentifikasi interval terjadinya kerusakan komponen pada sistem nyata dan hasil simulasi. Hasil penelitian diperoleh komponen yang tergolong kritis adalah komponen motor clutch dengan 17 kali kerusakan dalam 1 tahun selama 3.561 menit ≈ 59,35 jam, semakin lama komponen motor clutch beroperasi maka semakin kecil reliability. Dan semakin lama komponen motor clutch beroperasi maka semakin besar fungsi laju kerusakan. Serta berdasarkan random number generator, diperoleh t optimal yang tidak berbeda secara signifikan antara sistem nyata dan hasil simulasi. Sehingga pola kerusakan komponen kritis pada mesin EAF dapat menggunakan simulasi monte carlo.
Usulan Penerapan Six Sigma dan Quality Loss Function (QLF) Untuk Mengurangi Variasi Berat Pada out sole merk A Jenis WR 996 BVD (Studi Kasus PT. XYZ) Athur Hermawan; Faula Arina; Putro Ferro Ferdinant
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 2 No. 3 November 2014
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (475.8 KB)

Abstract

PT XYZ merupakan perusahaan yang memproduksi out sole sepatu, terdapat 2 merk out sole yang diproduksi yaitu merk A dan B dengan 52 jenis out sole. Perusahaan melakukan inspeksi ketat terhadap out sole yang diproduksi dengan menimbang berat dari out sole tersebut demi menjaga kenyamanan penggunanya dan didapatkan bahwa out sole merk A jenis WR 996 BVD rata-rata sebesar 30% dari hasil produksinya defect karena berat dari out sole tersebut yang bervariasi dan tidak sesuai dengan spesifikasi berat yang telah ditentukan untuk setiap size dari jenis out sole ini. Produk defect pada jenis out sole ini sangat besar dibandingkan dengan jenis out sole lain yang di produksi di PT. XYZ dan untuk mengurangi penyebab produk defect akan dilakukan program six sigma yang belum pernah dilakukan perusahaan sebelumnya. Tujuan penelitian ini adalah mengetahhui kemampuan proses,mengestimasi expected loss untuk mengestimasikan besarnya kerugian akibat adanya berat out sole yang tidak sesuai dengan spesifikasi berat yang telah ditentukan, mencari penyebabnya, dan memberikan usulan perbaikan dengan menggunakan PDPC. Pada penelitian ini akan dilakukan penerapkan six sigma pada perusahaan dengan tahapan DMAIC (define, measure, anlyze, improvement, control) untuk mengetahui kemampuan porses pembuatan out sole dan mengurangi variasi beratnya dengan memberikan usulan perbaikan sedangkan QLF (quality loss function) digunakan untuk mengestimasikan expected loss akibat adanya penyimpangan dari spesifikasi yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil pengolahan didapatkan kemapuan proses produksi pembuatan out sole merk A jenis WR 996 BVD size 4, 4T, 5, dan 5T didapatkan rata-rata nilai Cpk < 1 dan nilai sigma < 3. Sehingga menimbulkan expected loss sebesar Rp. 118.096.340,- pada size 4, Rp. 110.938.107,- pada size 4T,Rp. 116.114.385,- pada size 5, dan Rp.13.222.664,- pada size 5T.Penyebab adanya variasi berat out sole adalah kurangnya keahlian operator mesin rolling, mesin rolling bekerja kurang maksimal, cetakan out sole tidak presisi, dan out sole yang kurang matang. Usulan perbaikan untuk mengurangi variasi berat out sole dan kerugian yang dialami perusahaan dilakukan dengan memaksimalkan penerapan SOP melalui pengawasan, membuat jadwal perawatan mesin, mencari operator yang sudah berpengalaman, dan mengganti cetakan out sole dengan yang lebih presis dan harga terjangkau.
Perancangan Sistem Informasi Jadwal Perawatan Mesin Untuk Meminimasi Troubleshooting Mesin Produksi PT.XYZ Muhamad Saeful Anwar; Hadi Setiawan; Nurul Ummi
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 3 No. 2 Juli 2015
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (809.164 KB)

Abstract

Ketersediaan dan kesiapan mesin merupakan hal yang penting untuk membantu kelancaran proses produksi, sehingga dibutuhkan pemeliharaan yang teratur dan terencana. Hal yang sangat penting dalam manajemen perawatan adalah untuk meminimasi kerusakan dengan melakukan preventive maintenance pada mesin produksi. Untuk mencapai hal itu maka mesin penunjang proses produksi ini harus selalu dilakukan perawatan yang teratur dan terencana. PT.XYZ merupakan salah satu perusahaan bergerak dalam bidang industri, terdapat beberapa masalah yang ada pada PT.XYZ antara lain perawatan yang dilakukan masih dilakukan berdasarkan kerusakan mesin sehingga sering terjadi kerusakan mesin pada saat proses produksi berlangsung. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah Merancang sistem informasi kegiatan perawatan yang terintegrasi dengan baik. Pada penelitian ini, dibuat sebuah aplikasi sistem informasi yang akan mempermudah divisi maintenance dalam aktivitas perawatan mesin. Perancangan sistem informasi dilakukan sampai pada tahap pengembangan sistem berupa aplikasi program sistem informasi. Aplikasi sistem informasi tersebut terdiri dari suatu program berbasis data menggunakan microsoft access dan perhitungan reliabilitas mesin menggunakan microsoft excel berdasarkan nilai Mean Time Between Failure (MTBF) sebagai pedoman dalam menentukan interval waktu perawatan Adapun Jadwal perawatan mesin pond adalah setiap 16 hari, Mesin turret adalah setiap 29 hari, Mesin grinding adalah setiap 20 hari, dan mesin cutting adalah setiap 12 hari. Sistem informasi perawatan mesin ini diharapkan mampu menunjang proses perencanaan kegiatan perawatan dan menjadikan proses perbaikan lebih efektif, sehingga dapat meningkatkan produktivitas mesin.
Analisa Tingkat Keandalan Operator Inside Welding dengan Metode Human Error Assessment and Reduction Technique Saida Masitoh; Yayan Harry Yadi; Ade Sri Mariawati
Jurnal Teknik Industri Untirta Vol. 2 No. 2 Juli 2014
Publisher : Jurnal Teknik Industri Untirta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3042.643 KB)

Abstract

PT. X merupakan salah satu perusahaan penghasil pipa baja las terbesar di Indonesia. Dalam proses produksi pipa gas API 5L X 60M khususnya bagian welding, sebesar 11,35%  produk yang dihasilkan masih mengalami cacat. salah satu penyebab utama terjadinya cacat pada produk adalah akibat kesalahan manusia dalam proses pengendalian mesin, yaitu bagian inside welding. Penelitian ini bertujuan untuk  mengidentifikasi jenis kesalahan operator pada bagian inside welding, mengukur tingkat keandalan operator, menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi ketidakandalan operator, dan memberikan usulan perbaikan untuk meningkatkan keandalan operator. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Human Error Assessment and Reduction Technique yang digunakan untuk mengukur besarnya keandalan operator.Tahap awal yang dilakukan pada metode ini adalah membuat task analisis, kedua mengidentifikasi dan mengklasifikasikan human error, mengkategorikansetiap item pekerjaan dengan Generic Task Type (GTT), memilih faktor Error Producing Conditions (EPC),menentukan nilai proporsi effect dari EPC, menghitung total nilai Assessed Effect (AE), menentukan nilai Human Error Probability (HEP), dan terakhir adalah menghitung nilai keandalan operator. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat keandalan operator pada bagian inside welding sebesar 0,025. Hasil tersebut menunjukkan keandalan yang rendah sehingga perlu dilakukan perbaikan sistem kerja dengan memberikan pelatihan dengan metode on the job training, memberikan fan exhaust pada bagian inside welding, mengganti mesin motor listrik dengan yang baru, serta melakukan maintenance pada mesin secara berkala.