P T. Delameta Bilano merupakan perusahaan yang berasal dari indonesia denganpengalaman dibidang sistem kendali pembayaran transportasi. Produk yangdihasilkan oleh perusahaan ini merupakan pendukung dari adanya gerbang tolotomatis (GTO). Pada produk DB-Customer Display Product (DB-CDP)merupakan salah satu produk yang memiliki tingkat kecacatan tinggi dengan jeniskecacatan atribut yaitu lampu pada display mati, sehingga merugikan perusahaandan perlu dilakukannya perbaikan kualitas agar dapat mengurangi jumlah kecacatanpada produk CDP. Pada perbaikan kualitas yang dilakukan menggunakan integrasiantara metode Cross Industry Standard Process Data mining (CRISP DM) denganSix Sigma. Teknik dari Data mining yang digunakan adalah teknik Klasifikasidengan algoritma CART untuk dapat mengidentifikasi penyebab kecacatan utamadari produk CDP dan teknik asosiasi dengan menggunakan Algoritma FrequentPattern-Growth untuk membentuk aturan asosiasi antara kombinasi set datapendukung produksi. Hasil dari kedua algoritma tersebut yaitu diketahui atributpenyebab reject tinggi yaitu jenis kecacatan poor solder dan solder Short. Akurasidari model didapatkan sebesar 80,3% dengan kategori baik. Analisis dari FailureMode and Effect Analysis (FMEA) menghasilkan prioritas perbaikan dari jeniskecacatan penyebeb reject tinggi. Implementasi usulan perbaikan yang dilakukanpada tahap deployment yaitu Instruksi kerja untuk penyolderan ulang, formpengecekan tip solder, dan Standar operasional prosedur (SOP) penggantian tipsolder. Hasil implementasi ini yaitu menurunnya nilai DPU (Defects per unit)menjadi 0,135, dimana sebelumnya bernilai 0,0628 dan nilai DPMO (Defects permillion Opportunities) menurun dari 32.636 menjadi 27.020, dan dikonversikedalam tingkat sigma serta didapat nilai sigma 3,43, dimana sebelum adanyaimplementasi nilai sigma berada pada 3,34 sigma. Ketiga indikator tersebut yaituDPU, DPMO dan tingkat Sigma menunjukan bahwa usulan perbaikan kualitasberhasil.