CoChat
Sign Up
Cited by 1Management and Optimization TechniquesManagement Systems and Quality ImprovementQuality and Supply Management

The DOI matches its Crossref record.

Analisis Terstruktur Faktor Risiko Operasional Industri Manufaktur Kertas Menggunakan Pendekatan ISM-MICMAC

Open access
Ayu Febriana, Dyah, Lucy Ardiani, Febria, Yuliadi Wijaya, Eksya, Yuliawati, Evi·2025·Jurnal Rekayasa Industri (JRI)
DOI 10.37631/jri.v7i2.2008
Open this paper in CoChat — free accountOpen PDF

Abstract

Penelitian ini menganalisis faktor risiko yang memengaruhi kinerja operasional manufaktur kertas dengan pendekatan ISM (Interpretive Structural Modeling) dan MICMAC. Sepuluh faktor utama teridentifikasi melalui wawancara dan observasi, termasuk produk gagal, produk ditolak bagian quality control (QC), produk dikembalikan konsumen, masalah mesin, serta keterampilan pekerja. Hasil penilaian menunjukkan produk dikembalikan konsumen dan keluhan pelanggan memiliki skor tertinggi (mean 4,0), diikuti kesalahan manusia (mean 3,7) dan produk ditolak QC (mean 3,3). Analisis ISM menempatkan faktor produk gagal (RF1), produk ditolak QC (RF2), dan produk dikembalikan (RF3) pada level tertinggi dengan driving power = 10, sehingga menjadi prioritas strategis. MICMAC mengklasifikasikan seluruh faktor dalam cluster linkage, menandakan tingkat keterkaitan yang tinggi antar risiko. Hasil ini mengimplikasikan bahwa optimasi pengendalian kualitas harus difokuskan pada reduksi defect produk, penguatan inspeksi QC, serta peningkatan kecepatan respon terhadap keluhan konsumen. Selain itu, departemen QC perlu menetapkan standar evaluasi berbasis data numerik untuk menurunkan tingkat produk cacat, sementara departemen produksi harus memperketat jadwal perawatan mesin guna mencegah downtime. Dengan demikian, perusahaan dapat merancang strategi mitigasi risiko yang lebih efektif, menekan biaya akibat retur konsumen, serta meningkatkan daya saing di industri manufaktur kertas.

Overview

The claims and statistics of this paper haven’t been checked yet.

Run the check — free, no account needed. It reads the open-access text and checks the sources it cites.

A few free checks a day · papers already verified open instantly · results are public

Integrity signals

Registry

Crossref · 10.37631/jri.v7i2.2008

Cites

Statistics

Figures

Gambar 4. Grafik MICMAC a. Cluster 1 (Faktor risiko otonom): tidak ada. b. Cluster 2 (Faktor risiko dependen): RF5 (Mesin Produksi Tidak Bisa Jalan). c. Cluster 3 (Faktor risiko linkage): RF1 (Produk Gagal), RF2 (Produk Ditolak QC), RF3 (Produk Dikembalikan), RF4 (Mesin Berjalan Abnormal), RF6 (Kecelakaan Kerja), RF7 (Komplain Dari Konsumen), RF8 (Kesalahan manusia), RF9 (Kurangnya Keterampilan Pekerja), RF10 (Kurangnya Perawatan Mesin Secara Berkala). d. Cluster 4 (Faktor risiko independen): tidak ada.Berdasarkan hasil grafik MICMAC menunjukkan tidak ada faktor dalam kategori otonom dan dependen, ini berarti bahawa seluruh factor risiko memiliki keterkaitan dalam sistem. Kategori dependent hanya berisi RF5 (mesin tidak bisa berjalan), menandakan faktor ini lebih dipengaruhi daripada memengaruhi. Sementara itu, sembilan faktor lainnya masuk dalam linkage cluster, yaitu RF1, RF2, RF3, RF4, RF6, RF7, RF8, RF9, dan RF10. Hal ini menunjukkan faktor-faktor tersebut memiliki pengaruh dan ketergantungan yang tinggi secara bersamaan, sehingga perubahan pada satu faktor dapat memicu efek berantai pada faktor lainnya. Temuan ini menekankan perlunya strategi mitigasi yang terintegrasi, khususnya pada pengendalian kualitas, keterampilan pekerja, dan perawatan mesin. Analisis ISM berkontribusi pada tahap design dengan menyusun faktor risiko sehingga terlihat faktor mana yang paling mempengaruhi sistem. Sementara itu, hasil MICMAC mendukung tahap improvement karena mampu mengelompokkan faktor ke dalam cluster linkage, yang mengindikasikan perlunya perbaikan secara terpadu. Dengan demikian, integrasi ISM-MICMAC bukan hanya memetakan risiko, tetapi juga menghasilkan prioritas perbaikan yang berpotensi dapat meningkatkan kualitas, mengurangi produk cacat, serta memperbaiki produktivitas operasional. Oleh karena itu, penelitian ini menyediakan pedoman pengukuran untuk fase instalasi strategi dimasa mendatang dengan menggunakan indikator kinerja operasional utama yang relevan untuk memvalidasi improvement kinerja secara kuantitatif.
Gambar 4. Grafik MICMAC a. Cluster 1 (Faktor risiko otonom): tidak ada. b. Cluster 2 (Faktor risiko dependen): RF5 (Mesin Produksi Tidak Bisa Jalan). c. Cluster 3 (Faktor risiko linkage): RF1 (Produk Gagal), RF2 (Produk Ditolak QC), RF3 (Produk Dikembalikan), RF4 (Mesin Berjalan Abnormal), RF6 (Kecelakaan Kerja), RF7 (Komplain Dari Konsumen), RF8 (Kesalahan manusia), RF9 (Kurangnya Keterampilan Pekerja), RF10 (Kurangnya Perawatan Mesin Secara Berkala). d. Cluster 4 (Faktor risiko independen): tidak ada.Berdasarkan hasil grafik MICMAC menunjukkan tidak ada faktor dalam kategori otonom dan dependen, ini berarti bahawa seluruh factor risiko memiliki keterkaitan dalam sistem. Kategori dependent hanya berisi RF5 (mesin tidak bisa berjalan), menandakan faktor ini lebih dipengaruhi daripada memengaruhi. Sementara itu, sembilan faktor lainnya masuk dalam linkage cluster, yaitu RF1, RF2, RF3, RF4, RF6, RF7, RF8, RF9, dan RF10. Hal ini menunjukkan faktor-faktor tersebut memiliki pengaruh dan ketergantungan yang tinggi secara bersamaan, sehingga perubahan pada satu faktor dapat memicu efek berantai pada faktor lainnya. Temuan ini menekankan perlunya strategi mitigasi yang terintegrasi, khususnya pada pengendalian kualitas, keterampilan pekerja, dan perawatan mesin. Analisis ISM berkontribusi pada tahap design dengan menyusun faktor risiko sehingga terlihat faktor mana yang paling mempengaruhi sistem. Sementara itu, hasil MICMAC mendukung tahap improvement karena mampu mengelompokkan faktor ke dalam cluster linkage, yang mengindikasikan perlunya perbaikan secara terpadu. Dengan demikian, integrasi ISM-MICMAC bukan hanya memetakan risiko, tetapi juga menghasilkan prioritas perbaikan yang berpotensi dapat meningkatkan kualitas, mengurangi produk cacat, serta memperbaiki produktivitas operasional. Oleh karena itu, penelitian ini menyediakan pedoman pengukuran untuk fase instalasi strategi dimasa mendatang dengan menggunakan indikator kinerja operasional utama yang relevan untuk memvalidasi improvement kinerja secara kuantitatif.CC-BY-SA · From the PDF
Image 2
CC-BY-SA · From the PDF

Verification

Claims the paper makes

The claims and statistics of this paper haven’t been checked yet.

Run the check — free, no account needed. It reads the open-access text and checks the sources it cites.

A few free checks a day · papers already verified open instantly · results are public

Claims other papers make about this one

Each is checked against this paper’s own text: does it say what the citing paper says it does?

Self-check

Percentages, sums and reported differences re-computed from the paper’s own numbers.

The self-check needs the paper’s full text.

Citations

Cites

No references could be resolved yet.

Research works printed but not linked: 18

  1. Asrory, F. F. (2023). Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode Supply Chain Operation Reference (Scor) Dan House of Risk (Hor) Pada Pt Indo Pusaka Berau. Sebatik, 27(2), 535-545. https://doi.org/10.46984/sebatik.v27i2.2415 · DOI
  2. Fahruddin, K., & Islami, M. C. P. A. (2025). Risk Management In The Procurement Process of Upstream Oil Companies Using The House of Risk and Interpretive Structural Modelling. 9(1), 115-120.
  3. Fajaruddin Pettawali, A. L., Raya, J., Selatan, M., & Khusus, D. (2024). Analisis Risiko Rantai Pasok Bahan Baku Dalam Memenuhi Permintaan Konsumen Pada Industri Pertambangan Andesit Di Cilegon. Jisi: Jurnal Integrasi Sistem Industri, 11(2), 191-212. http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
  4. Haryono, H., & Handayani, D. I. (2018). Pemodelan Sistem Traceability Halal Supply Chain dalam menjaga Integritas Produk Makanan Halal Dengan Pendekatan Interpretive Structural Modeling (ISM). PROZIMA (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering), 2(2), 70-79. https://doi.org/10.21070/prozima.v2i2.2196 · DOI
  5. Milah, A. S., & Suseno, S. (2022). Analisis Pengendalian Kualitas Produk Eq Spacing Dengan Metode Statistic Quality Control (SQC) Dan Failure Mode And Effects Analysis (FMEA) Pada PT. Sinar Semesta. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 1(3), 183-201. https://doi.org/10.55826/tmit.v1iiii. · DOI
  6. Misman, R. A. (2022). Analisis Manajemen Risiko Dalam Operasional Usaha Roti Bakar 77. Journal of Islamic Philanthropy and Disaster (JOIPAD), 2(2), 66-96. https://doi.org/10.21154/joipad.v2i2.5081 · DOI
  7. Natalia, C., Br. Hutapea, Y. F. T., Oktavia, C. W., & Hidayat, T. P. (2020). Interpretive Structural Modeling and House of Risk Implementation for Risk Association Analysis and Determination of Risk Mitigation Strategy. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 19(1), 10-21. https://doi.org/10.23917/jiti.v19i1.9014 · DOI
  8. Pangestu, A. D., Sunarya, E., & Z, F. M. (2021). Peran Quality Control Terhadap Efektivitas Proses Produksi. Businnes Management And Entrepreneurship Jurnal, 3(4), 47-62.
  9. Paramaditya, & Vanany, I. (2023). Model Keterkaitan Risiko Pada Rantai Pasok Minyak Goreng. 143(2), 2541-5115.
  10. Prihartono, B., Annasthacia, G. A. P., & Fahlevi, F. (2023). Perancangan Strategi Pengelolaan Risiko Pemangku Kepentingan Berbasis Proses Bisnis Pada Pt X. J@ti Undip: Jurnal Teknik Industri, 18(2), 120-129. https://doi.org/10.14710/jati.18.2.120-129 · DOI
  11. Raden Vina Iskandya Putri1, T. A. R. (2023). "Бсп За България" Е Под Номер 1 В Бюлетината За Вота, Герб -С Номер 2, Пп-Дб -С Номер 12. Peran Kepuasan Nasabah Dalam Memediasi Pengaruh Customer Relationship Marketing Terhadap Loyalitas Nasabah, 2(3), 310-324. https://bnr.bg/post/101787017/bsp-za-balgaria-e-pod-nomer-1-v-buletinata-za-vota-gerb-s-nomer-2-pp- db-s-nomer-12
  12. Rosalinda, S., Faridz, R., Purwandari, U., & Fansuri, H. (2022). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi keberlanjutan mata pencaharian petambak garam di madura menggunakan metode MICMAC. Agrointek : Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 16(3), 305-315. https://doi.org/10.21107/agrointek.v16i3.12965 · DOI
  13. Tahapary, G. L., & Saptadi, S. (2022). Analisis Human Error Dengan Metode Systematic Error Reduction and Prediction Approach (SHERPA) dan Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) Pada Operator CV. Catur Bhakti Mandiri Studi Kasus: CV. Catur Bhakti Mandiri. Industrial Engineering Online Journal, 1-13.
  14. Wakhyudi, T., Sayuti, M., & Karnadi, K. (2024). Analisis Mitigasi Risiko Kecelakaan Kerja Divisi AC pada Perusahaan Elektronik di Karawang dengan Menerapkan Metode HOR dan ISM. Journal of Integrated System, 7(1), 83-97. https://doi.org/10.28932/jis.v7i1.9154 · DOI
  15. Wibowo, T. J., Hidayatullah, T. S., & Nalhadi, A. (2021). Analisa Perawatan pada Mesin Bubut dengan Pendekatan Reliability Centered Maintenance (RCM). Jurnal Rekayasa Industri (Jri), 3(2), 110-120. https://doi.org/10.37631/jri.v3i2.485 · DOI
  16. Yahya, J. A., Surjasa, D., & Safitri, D. M. (2021). Perancangan Strategi Customer Satisfaction Improvement Menggunakan Interpretive Structural Modelling pada Operator Seluler di Indonesia. Jurnal Teknik Industri, 11(1), 1-7. https://doi.org/10.25105/jti.v11i1.9659 · DOI
  17. Yuliawati, E., Pratikto, & Sugiono, O. N. (2021). Linkage analysis among factors in obtaining return quantity / volume: An interpretive structural modelling on construction machinery remanufacturing industries. Industrial Engineering and Management Systems, 19(4), 730-743. https://doi.org/10.7232/iems.2020.19.4.730 · DOI
  18. Zahari, S. F., & Chirzun, A. (2020). Analisis Pengendalian Kualitas Produk Celana di Pt. Alpina Menggunakan Peta Kendali dan FMEA. Prosiding Industrial Engineering National Conference (IENACO), 200-206.

Cited by

Sorted by citations

Metadata

Authors
Ayu Febriana, D., Lucy Ardiani, F., Yuliadi Wijaya, E., & Yuliawati, E.
Affiliations
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ID)
ORCID
Yuliawati, Evi
Venue
Jurnal Rekayasa Industri (JRI)
Publisher
Universitas Widya Mataram
Published
2025-10-27
Volume
7
Issue
2
Pages
109-119
ISSN
  • 2714-8874 (ISSN-L)
  • 2714-8882
DOI
10.37631/jri.v7i2.2008
OpenAlex
W7222948151
Cited by
1
References
0
Citations by year
2026: 1
FWCI
0.51
Type
journal article
Language
id
Open access
Licence
Locations
JURNAL REKAYASA INDUSTRI (JRI) (publishedVersion, cc-by-sa)
Topics
  • Social Sciences › Business, Management and Accounting › Strategy and Management › Management and Optimization Techniques
  • Social Sciences › Business, Management and Accounting › Strategy and Management › Management Systems and Quality Improvement
  • Social Sciences › Business, Management and Accounting › Management Information Systems › Quality and Supply Management
Keywords
papermaking, quality control, defective products, product returns, customer complaints, machine downtime, human error, risk mitigation strategies, interpretive structural modeling, MICMAC analysis

About these checks

Registry, retraction, Cites and statistics results are computed, not judged, with one exception: a printed reference that no index lists is read once by a model before it counts as a citation error. Claims are extracted by a model and kept only when their quote appears verbatim in the text; each cited source is then checked, with a model’s help, for whether it says what the claim relies on. Those verdicts can be wrong — read the claim’s quote and the cited source before relying on one.

Statistics and arithmetic are recomputed, not judged.

Confidence bands are shown only for fields calibrated on our annotated test set. None is calibrated yet, so no band is shown.

What counts as a claim ›How we measure confidence ›How we check this ›

Are you an author, or do you see a problem with this page? Request a review