analisis pengendalian kualitas pada prameter crude …

E-ISSN 5Jurnal Sains dan Teknologi Vol. XX No.X, September 201X

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PADA PRAMETER CRUDE

PALM OIL (CPO) MENGGGUNAKAN STATISTICAL PROCESS

CONTROL (SPC)

(Study kasus Di PT. Agro Wira Ligatsa (AWL )

.

Doni Afrianto, Ir. Gamindra Jauhari, MP, Tri Ernita, ST, MP

Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Industri Padang

[email protected]

Abstrak : Pengendalian kualitas pada produk yang baik merupakan persyaratan penting bagi

perusahaan untuk memperoleh daya saing produk di pasaran. Untuk menghadapi persaingan yang

sangat ketat ini. Setiap perusahaan dituntut untuk perlu melakukan pemeriksaan yang ketat terhadap

kualitas produk .PT. Agro Wira Ligatsa (AWL) adalah perusahaan yang bergerak dalam industri

manufaktur yang memproduksi minyak kelapa sawit. Permasalahan yang sering terjadi yaitu, produk

yang tidak memenuhi standar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Statiscal

process Control, dengan alat bantu fishbone, Pareto, peta kendali X dan R dan perbaikan

menggunakan 5W +1 H. Dari hasil diperoleh pada pareto terlihat kerusakan yang terjadi di bagian

pengolahan kerusakan terbesar adalah adanya kadar ALB yang tinggi (91,68%), dan diikuti dengan

kadar air 7,8% dan kadar kotoran 0,52%. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan didapati

kerusakan yang paling besar adalah adanya kadar ALB yang tinggi. %. Sedangkan untuk faktor yang

mempengaruhi penurunan mutu CPO berdasarkan fishbone diagram terdiri dari 5 faktor utama yaitu:

Material, manusia, mesin, metode dan lingkungan kerja.

.

Kata Kunci : Pengendalian Kualitas, fishbone, pareto peta kendali X dan R .

Abstract : Good quality control of products is an important requirement for companies to gain product

competitiveness in the market. To face this very tight competition. Every company is required to carry

out strict checks on the quality of .PT products. Agro Wira Ligatsa (AWL) is a company engaged in

the manufacturing industry that produces palm oil. Problems that often occur are, products that do

not meet standards. The method used in this study uses Statiscal Process Control, with a fishbone,

Pareto, control chart and and repair tools using 5W +1 H. From the results obtained in Pareto it

appears that the damage that occurs in the processing of the biggest damage is the presence of high

ALB levels ( 91.92%), and followed by water content of 7.52% and impurities content of 0.51%. From

the results of the research that has been done found the greatest damage is the presence of high ALB

levels. %. While for the factors that influence the decline in the quality of CPO based on fishbone

diagrams consist of 5 main factors, namely: Material, humans, machinery, methods and work

environment.

Keywords: Quality control, fishbone, pareto control map X and R .

1. PENDAHULUAN

Pada setiap perusahaan manufaktur

maupun jasa memiliki ketentuan masing

masing dalam menjalankan perusahaan.

begitu juga dengan PT. AWL perusahaan

ini menghasilkan dua jenis produk yaitu

Crude Palm Oil (CPO) dan Kernel (inti),

perusahaan ini juga memiliki ketentuan

ketentuan dalam proses operasi, dan

merupakan pabrik yang mengelola kelapa

sawit dengan metode dan aturan tertentu,

sehingga dapat menghasilkan CPO. Dalam

setiap proses pengolahan perusahaan selalu

mengutamakan kualitas dan selalu

mengoptimalkan jumlah CPO dan Kernel.

Salah satu sistem manajemen yang

ditetapkan untuk mendapatkan jumlah

E-ISSN 5Jurnal Sains dan TeknologiVol. XX No.X, September201X

CPO optimal adalah menekankan

pengawasan pada saat proses produksi

agar kandungan kadar asam lemak bebas,

kadar air dan kadar kotoran pada CPO

tidak melampaui batas kendali agar

kualitas CPO tetap terjaga pada

standarnya.

Pengendalian kualitas secara statistic

dilakukan menggunakan alat bantu statistic

yang terdapat pada statistical Process

Control (SPC). SPC merupakan metode

pengambilan keputusan secara analisis

yang memperlihatkan suatu proses berjalan

dengan baik atau. SPC digunakan untuk

mengukur kualitas sekarang dari produk

atau jasa dan mendeteksi apakah proses

barang atau jasa mengalami perubahan

yang akan mempengaruhi kualitas (Heizer

dan Render, 2005 dalam Kartika, 2013)

PT. AWL merupakan perusahaan yang

memproduksi Crude Palm Oil (CPO).

faktor faktor yang menentukan mutu CPO

itu adalah asam lemak bebas, kadar air dan

kadar kotoran, disamping itu juga

karakteristik mutu atau bentuk seperti

warna, kekentalan dll.

Dalam melakukan pengolahan kelapa

sawit mutu yang dihasilkan ternyata selalu

bervariasi dan sering tidak memenuhi

spesifikasi standar mutu yang ditetapkan

SNI (Standar nasional indonesia).

2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kualitas

Pengendalian Kualitas Menurut

(Gaspersz, 2011) adalah suatu aktivitas

yang berorientasi pada tindakan

pencegahan kerusakan, dan bukan

berpokus pada upaya untuk mendeteksi

kerusakan saja, sedangkan menurut

(Assauri, 1998) pengendalian kualitas

adalah suatu usaha untuk mempertahankan

mutu atau kualitas dari barang yang

dihasilkan agar sesuai dengan spesifikasi

produk yang telah ditetapkan berdasarkan

kebijakan pemimpin perusahaan.

Berdasarkan beberapa pengertian diatas

maka dapat disimpulkan bahwa

pengendalian kualitas adalah suatu

kegiatan atau usaha yang dilakukan dalam

rangka mencegah kerusakan atau

ketidaksesuaian kualitas sebagaimana yang

telah ditetapkan. Adanya pengendalian

kualitas diharapkan perusahaan dapat

meminimalisir terjadinya produk cacat

diluar batas yang diinginkan, sehingga

perusahaan dapat juga mempertahankan

kualitas dari produk yang dihasilkan.

2.2 Statistical Process Ccontrol (SPC)

statistik adalah seni pengambilan

keputuisan tentang suatu proses atau

populasi berdasarkan suatu analisis

informasi yang terkandung didalam suatu

sampel dari populasi itu. Metode statistik

memainkan peranan penting dalam

jaminan kualitas. Statistical Process

Control (SPC) merupakan metode

pengambilan keputusan secara analitis

yang memperlihatkan suatu proses berjalan

dengan baik atau tidak. SPC digunakan

untuk memantau konsistensi proses yang

digunakan untuk pembuatan produk yang

dirancang dengan tujuan mendapatkan

proses yang terkontrol (Yuri. 2013). SPC

digunakan untuk mengukur kualitas

sekarang dari produk atau jasa dan

mendeteksi apakah proses barang atau jasa

mengalami perubahan yang akan

mempengaruhi kualitas. Metode statistik

ini memberikan cara cara pokok dalam

pengambilan sampel produk, pengujian

serta evaluasinya dan informasi didalam

data digunakan untuk mengandalikam dan

meningkatkan proses pembauatan,

Lagipula statistik adalah bahasa yang

digunakan oleh insinyur pengembangan,

pembuatan, pengusahaan, manajemen,dan

komponen komponen fungsional bisnis

yang lain untuk berkomunikasi tentang

kualitas, menurut Montgoment dalam

artikel (Alfin, Daniel, dkk 2008).

3. METODE PENELITIAN

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian

Dalam pelaksanaan penelitian ini,

pengambilan data dilakukan di PT.Agro

Wira Ligatsa ( AWL ) Pabrik ini terletak

di Jorong Simpang Tiga Alin, Nagari

E-ISSN 5Jurnal Sains dan TeknologiVol. XX No.X, September 201X

Muara Kiawai, Kec Gunung Tuleh, Kab.

Pasaman Barat, Provinsi Sumatra Barat.

Sedangkan untuk waktu penelitian

dilaksanakan pada bulan juni 2019.

4.HASIL DAN PEMBAHASAN

Tebel. 1 Tabel 4.1 ALB, Kadar Air dan

Kadar Kotoran Bulan Mai 2019

No Tanggal Sampel ALB

%

Kadar

Air %

Kadar

Kotoran

%

1 01 Mei 7 3.2 0.28

0.021

2 02 Mei 7 3.22 0.28

0.019

3 03 Mei 7 3.3 0.26

0.019

4 04 Mei 7 3.23 0.29

0.018

5 05 Mei 7 3.58 0.28

0.018

6 06 Mei 7 3.21 0.27

0.018

7 07 Mei 7 3.46 0.27

0.019

8 08 Mei 7

3.06 0.29

0.019

9 09 Mei 7 3.07 0.29 0.021

10 10 Mei 7 3.1 0.24

0.018

11 11 Mei 7 3.1 0.28 0.019

12 12 Mei 7

3.33 0.27 0.019

13 13 Mei 7 3.19 0.27 0.018

14 14 Mei 7 3.32 0.28 0.019

15 15 Mei 7 3.33 0.26 0.018

16 16 Mei 7 3.05 0.26 0.018

17 17 Mei 7 3.38 0.29 0.019

18 18 Mei 7 3.38 0.28 0.019

19 19 Mai 7 3.62 0.28 0.018

20 20 Mei 7 3.63 0.29 0.018

21 21 Mei 7 3.29 0.27 0.019

22 22 Mei 7 3.57 0.29 0.019

23 23 Mei 7 3.5 0.24 0.018

24 24 Mei 7 3.6 0.28 0.018

25 25 Mei 7

3.63 0.27 0.018

26 26 Mei 7 3.5 0.29 0.018

27 27 Mei 7 3.34 0.24 0.019

28 28 Mei 7 3.63 0.28 0.019

29 29 Mei 7

3.57 0.27 0.019

30 30 Mai 7 3.33 0.27 0.018

Jumlah 96.98 8.24 0.56

Rata2 3.36 0.27 0.018

Tabel 2 Standar Standar Mutu CPO

Menurut SNI

No Kategori Persen %

1 Asan lemak

bebas

2.5% - 3.0%

2 Kadar air 0,05% - 0.15%

3 Kadar kotoran 0.01% - 0,020%

Dari tabel 4.1 di atas dibandingkan dengan

standar mutu menurut SNI maka secara

rata-rata terdapat kadar Asam Lemak

Bebas (ALB) lebih dari 3.0 %, kadar air

lebih dari 0.15 %. dan kadar kotoran lebih

dari 0.020 %. Maka perlu dilakukan

pengolahan data agar dapat menyelesaikan

permasalahan tentang penurunan kualitas

produk CPO

Analisis Masalah Menggunakan

Fishabone pada tingginya variabel ALB

Gambar 1 Diagram fishbone ALB


Dari gambar 4.1 di atas, dapat diketahui

bahwa tingginya ALB pada CPO itu di

sebabkan oleh faktor -faktor material

seperti lamanya buah di loading ramp dan

kualitas buah tidak sesuai, SDM seperti

kurang terampil dan lelah, metode seperti

penjadwalan pemeriksaan tidak teratur,

mesin seperti kurang perawatan dan

pengaturan suhu mesin COT dan CST dan

lingkungan seperti lokasi kotor


Fishabone pada tingginya variabel

kadar air.

Gambar 2 Diagram fishbone Kadar Air


bahwa tingginya kadar air pada CPO itu di

sebabkan oleh faktor -faktor material

seperti buah terlalu matang SDM seperti

lelah dan kurang pengawan, metode seperti

pemisahaan kadar air dan kotoran uidak

sempurna, mesin seperti vakum dryer

rtidak sempurna dan kurang perawatan dan

lingkungan seperti cuaca yang buruk.


Fishabone pada tingginya varoabel

kadar kotoran

Gambar 3 Diagram fishbone Kadar

Kotoran


bahwa tingginya kadar kotora pada CPO

itu di sebabkan oleh faktor -faktor

material seperti buah tidak bersih SDM

seperti kurang teliti dan lelah, metode

seperti penyaringan minyak dan kotoran

tidak sempurna, mesin seperti kebersihan

peralatan dan lingkungan seperti lokasi

yang kotor.

Mengetahui Kerusakan yang Dominan

Dari ALB, Kadar Air dan Kadar

Kotoran pada Cpo Menggunakan

Pareto

Tabel 3 Rekapitulasi Persentase

Kerusakan No Jenis

Kerusakan Kerusakan Persentase Persentase

Kumulatif

1 Asam lemak

bebas

96,89 91.68 91.68

2 Kadar air 8,24 7,8 99.48

3 Kadar kotoran

0,56 0.52 100


Rekapitulasi Persentase cacat dapat

dilihat di bawah ini, yaitu:

1. Asam lemak bebas (ALB)

= 96,89 ÷ 105,69 × 100%

= 91,68

2. Kadar air

= 8,24 ÷ 105,69 × 100%

= 7,8

3. Kadar kotoran

= 0.56 ÷ 105,69 × 100%

= 0.52

Hasil Rekapitulasi di atas dapat

digambarkan pada diagram Pareto seperti

dibawah ini.

Gambar 4 Diagram Pareto Persentase

ALB, Kadar Air dan Kadar Kotoran

Dari gambar 4.4 Pareto diatas

diketahui kerusakan dominan terjadi

adalah kadar ALB dengan persentase

kerusakan tertinggi 91,68%, di ikuti kadar

air sebesar 7,8% dan kadar kotoran sebesar

0,52%

Menentukan Kadar ALB Dalam Batas

Kendali atau Tidak

Kadar ALB Dalam Batas Kendali atau

Tidak

Tabel 4 ALB

No X1 X2 X3 X4 X5 X6

X7

1 2.86 3.31 3.27 3.31 3.24 3.32 3.1 3.2 0.46

2 3.15 .7 2.96 2.93 3.91 3 2.89 3.22 0.81

3 3.38 3.18 3.31 3.12 3.2 3.35 3.55 3.3 0.43

4 2.87 3.61 3.43 3.21 2.79 3.9 2.77 3.23 1.13

5 3.86 4.17 3.59 3.56 3.65 3.59 2.65 3.58 1

6 3.48 3.45 3.12 3.09 2.78 3.42 3.16 3.21 0.7

7 3.24 3.46 2.71 4 3.57 3.14 4.11 3.46 1.4

8 3.07 3.01 3.05 3.07 3.05 3.08 3.08 3.06 0.07

9 2.87 2.81 3.16 2.73 2.85 2.84 3.24 3.07 1.08

10 3.46 3.65 3.23 2.91 3.24 2.81 2.77 3.1 0.88

11 2.97 3.09 3.09 2.99 3.19 3.18 3.12 3.1 0.27

12 3.09 3.59 3.68 3.55 3.47 3 3.21 3.33 0.59

13 3.34 3.43 2.89 3.49 2.88 2.88 2.84 3.19 0.65

14 4.22 3.69 3.14 3.04 3.33 3.21 3.04 3.32 1.34

15 3.2 2.94 3.47 4.28 3.07 3.15 2.96 3.33 1.34

16 2.96 3.13 3.05 3.05 3.19 3.02 3.07 3.05 0.17

17 3.11 3.42 3.68 3.05 3.35 3.66 3.19 3.38 0.57

18 3.46 3.56 3.71 3.43 3.19 2.96 2.95 3.38 0.76

19 4.36 3.43 3.52 3.69 3.35 3.45 3.7 3.62 0.95

20 3.51 3.73 3.76 3.45 3.63 3.7 3.62 3.63 0.31

21 3.34 3.07 3.39 3.45 3.39 3.35 3.09 3.29 0.3

22 2.91 4.02 4.21 3.37 3.41 3.63 3.5 3.57 1.3

23 3.71 4.21 3.61 3.43 3.57 2.88 3.09 3.5 1.33

24 3.6 3.93 4.37 3.63 2.94 3.42 3.34 3.6 1.43

25 3.45 3.71 3.79 3.71 3.64 3.6 3.44 3.63 0.34

26 3.79 3.29 3.37 3.6 3.44 3.52 3.53 3.5 0.5

27 3.57 3.65 3.29 3.46 3.39 3.24 3.41 3.34 0.41

28 3.51 3.73 3.76 3.45 3.63 3.7 3.62 3.63 0.31

29 2.91 4.02 4.21 3.37 3.41 3.63 3.5 3.57 1.3

30 3.2 2.94 3.47 4.28 3.07 3.15 2.96 3.33 1.34

Jumlah

96,89 23.6

Rata2 3.36 0.78

91,68

7,8 0,52

91,61

99,48 100

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0

25

50

75

100

ALB Kadar air Kadarkotoran

F

r

e

k

u

e

n

s

i

X R


Dari dabel 4.4 di atas diketahui nilai

rata-rata X = 3.36 dan nilai rata-rata R =

0.78. Selanjutnya menentukan apakah

ALB berada dalam batas kendali atau tidak

menggunakan peta kendali X dan R

sebagai berikut :

1. Peta X ( X – Chart)

BKA = X + A2 × R

CL = X

BKB = X – A2 × R

BKA = 3,36 + 0.419 × 0,78

= 3,69

CL = 3,36

BKB = 3,36 - 0,419 × 0,78

= 3,03

2. Peta R ( R – Chart

BKA = D4 × R

CL = R

BKB = D3 × R

BKA = 1,92 × 0.78

= 1,50

CL = 0,78

BKB = 0,08 × 0,78

= 0,06

Dari hasil perhitungan di atas dapat

digambarkan peta kendali X dan R yang

tertera pada gambar 5 dan gambar 6.

Gambar 5 Peta Kendali X ( ALB )

Pada gambar peta kendali X ALB

terdapat 30 sub group, dan setelah

dilakuikan pengolahan menggunkan peta

kendali X semua sub group berada dalam

batas kendali.

Gambar 6 Peta Kendali R (ALB )

Pada gambar peta kendali R ALB


dilakukan pengolahan menggunkan peta

kendali x semua sub group berada dalam

batas kendali.

Pada peta kendali X dan R diatas

tidak ada data yang Out Of Kontrol.

Capability process dapat dihitung dengan

mencari simpangan baku.

R

X

–

X

BKA = 3.69

BKB = 3.03

CL = 3,36

3

3,1

3,2

3,3

3,4

3,5

3,6

3,7

3,8

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28

R

ATA

RA

TA

BKA = 1.50

CL= 0.78

BKB= 0.06 0,05

0,35

0,65

0,95

1,25

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28

RA

NG

E


–

X X

= –

Berdasarkan ukuran indeks kerja,

dapat diketahui bahwa CPK, CP < 1.33

menunjukkan bahwa proses rendah dan

tidak mampu memenuhi spesifikasi.

Menentukan Kadar Air Dalam Batas

Kendali atau Tidak

Tabel 5 Kadar Air

No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

1 0.16 0.16 0.1

8

0.14 0.1

8

0.1

5

0.15 0.2

8

0.0

4

2 0.18 0.17 0.1

7

0.13 0.1

7

0.1

5

0.17 0.2

8

0.0

5

3 0.15 0.15 0.1

6

0.12 0.1

6

0.1

5

0.15 0.2

6

0.0

4

4 0.18 0.17 0.1

8

0.16 0.1

7

0.1

6

0.17 0.2

9

0.0

2

5 0.15 0.15 0.1

8

0.16 0.1

8

0.1

8

0.17 0.2

8

0.0

3

6 0.18 0.14 0.1

2

0.17 0.1

5

0.1

7

0.15 0.2

7

0.0

6

7 0.16 0.14 0.1

3

0.17 0.1

5

0.1

7

0.17 0.2

7

0.0

5

8 0.17 0.17 0.1

6

0.17 0.1

8

0.1

6

0.17 0.2

9

0.0

3

9 0.19 0.18 0.1

7

0.17 0.1

3

0.1

7

0.14 0.2

9

0.0

5

10 0.14 0.13 0.1

3

0.14 0.1

3

0.1

5

0.14 0.2

4

0.0

2

11 0.18 0.15 0.1

4

0.17 0.1

6

0.1

6

0.15 0.2

8

0.0

5

12 0.17 0.16 0.1

5

0.15 0.1

6

0.1

6

0.15 0.2

7

0.0

2

13 0.16 0.15 0.1

6

0.16 0.1

5

0.1

5

0.15 0.2

7

0.8

2

14 0.15 0.16 0.1

8

0.17 0.1

7

0.1

3

0.17 0.2

8

0.0

1

15 0.14 0.13 0.14

0.12 0.17

0.15

0.17 0.26

0.05

16 0.14 0.14 0.1

4

0.13 0.1

7

0.1

5

0.17 0.2

6

0.0

5

17 0.15 0.16 0.19

0.18 0.17

0.17

0.13 0.29

0.05

18 0.18 0.15 0.1

4

0.17 0.1

6

0.1

6

0.15 0.2

8

0.0

5

19 0.17 0.17 0.16

0.17 0.18

0.16

0.17 0.28

0.03

20 0.16 0.17 0.1

8

0.16 0.1

7

0.1

4

0.17 0.2

9

0.0

5

21 0.17 0.17 0.1

6

0.17 0.1

8

0.1

6

0.17 0.2

7

0.0

3

22 0.19 0.18 0.17

0.17 0.13

0.17

0.14 0.29

0.05

23 0.14 0.13 0.1

3

0.14 0.1

3

0.1

5

0.14 0.2

4

0.0

2

24 0.18 0.15 0.14

0.17 0.16

0.16

0.15 0.28

0.05

25 0.17 0.16 0.1

5

0.15 0.1

6

0.1

6

0.15 0.2

7

0.0

2

26 0.19 0.18 0.17

0.17 0.13

0.17

0.14 0.29

0.05

27 0.14 0.13 0.1

3

0.14 0.1

3

0.1

5

0.14 0.2

4

0.0

2

28 0.18 0.15 0.1

4

0.17 0.1

6

0.1

6

0.15 0.2

8

0.0

5

29 0.17 0.16 0.15

0.15 0.16

0.16

0.15 0.27

0.02

30 0.16 0.15 0.1

6

0.16 0.1

5

0.1

5

0.15 0.2

7

0.0

1

Jum

lah

8.2

4

1.8

Rat

a2

0.2

7

0.1

Pada tabel 4.5 diketahui nilai rata-rata X

= 0.27 dan nilai rata-rata R = 0.061.

Selanjutnya menentukan apakah kadar air

berada dalam batas kendali atau tidak

menggunakan peta kendali X dan R

sebagai berikut :


BKA = X + A2 × R

CL = X

BKB = X – A2 R

BKA = 0.27 + 0,419 × 0,061

= 0,30

CL = 0,27

BKB = 0,27 – 0.419 × 0,061

= 0.24

2. Peta R ( R – Chart )

BKA = D4 – R

CL = R

BKB = D3 – R

BKA = 1,92 × 0,061

= 0,117

CL = 0,061

BKB = 0.08 × 0.061

= 0,005



tertera pada gambar 4.7 dan gambar 4.8.

X R


Gambar 7 Peta Kendali X

Kadar Air

Pada gambar peta kendali X kadar air


dilakukan pengolahan menggunakan peta


batas kendali.

Gambar 4.8 Peta Kendali R Kadar Air

Gambar 8 Peta Kendali R Kadar Air

Pada gambar peta kendali R kadar

air terdapat 30 sub group, dan setelah


kendali R semua sub group berada dalam

batas kendali.

Pada peta kendali X dan diatas




R

X

–

X

– 18

X X

–

Berdasarkan ukuran indeks kerja,

dapat diketahui bahwa CPK, CP < 1.33

menunjukkan bahwa proses rendah dan

tidak mampu memenuhi spesifikasi.

Menentukan kadar kotoran dalam

batas kendali atau tidak .

No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X R

1 0.02 0.023 0.02

1

0.02 0.022 0.02 0.019 0.02

1

0.004

2 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.021 0.01

9

0.004

3 0.021 0.018 0.01

9

0.02 0.019 0.02 0.019 0.01

9

0.003

4 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.019 0.01

8

0.004

BKA=0.3

CL= 0.27

BKB= 0.24

0,23

0,24

0,25

0,26

0,27

0,28

0,29

0,3

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28

RA

TA-R

ATA

BKA= 0.117

CL= 0.061

BKB=0.005 0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28

RA

NG

E


5 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.004

6 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.004

7 0.022 0.018 0.02

1

0.02 0.016 0.02 0.019 0.01

9

0.006

8 0.022 0.022 0.02 0.02 0.017 0.02 0.017 0.01

9

0.005

9 0.023 0.021 0.02

2

0.02 0.02 0.02 0.021 0.02

1

0.003

10 0.018 0.02 0.01

6

0.02 0.018 0.02 0.02 0.01

8

0.004

11 0.016 0.019 0.01

9

0.02 0.021 0.02 0.019 0.01

9

0.005

12 0.018 0.02 0.01

6

0.02 0.02 0.02 0.02 0.01

9

0.004

13 0.017 0.016 0.01

9

0.02 0.017 0.02 0.016 0.01

7

0.003

14 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.003

15 0.022 0.018 0.02

1

0.02 0.016 0.02 0.019 0.01

9

0.006

16 0.016 0.022 0.02 0.02 0.017 0.02 0.017 0.01

8

0.006

17 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.004

18 0.022 0.018 0.02

1

0.02 0.016 0.02 0.019 0.01

9

0.006

19 0.021 0.018 0.01

9

0.02 0.019 0.02 0.019 0.01

9

0.003

20 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.019 0.01

8

0.004

21 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.003

22 0.022 0.018 0.02

1

0.02 0.016 0.02 0.019 0.01

9

0.006

23 0.022 0.022 0.02 0.02 0.017 0.02 0.017 0.01

9

0.005

24 0.017 0.018 0.02

1

0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.005

25 0.022 0.018 0.01

8

0.02 0.016 0.02 0.018 0.01

8

0.005

26 0.016 0.022 0.02 0.02 0.017 0.02 0.017 0.01

8

0.005

27 0.017 0.018 0.02 0.02 0.018 0.02 0.017 0.01

8

0.004

28 0.022 0.018 0.02

1

0.02 0.016 0.02 0.019 0.01

9

0.005

29 0.021 0.018 0.01

9

0.02 0.019 0.02 0.019 0.01

9

0.003

30 0.019 0.019 0.02 0.02 0.016 0.02 0.02 0.01

9

0.004

Jumlah 0.55

9

0.126

Rat

a2

0.

0

2

0.0

04

Pada tabel 4.6 diketahui nilai rata-rata X

= 0.019 dan nilai rata-rata R = 0.004.

Selanjutnya menentukan apakah kadar

kotoran berada dalam batas kendali atau

tidak menggunakan peta kendali X dan R

sebagai berikut :


BKA = X + A2 R

CL = X

BKB = X – A2 R

BKA = 0,019 + 0,419 0,004

= 0,021

CL = 0,019

BKB = 0,019 - 0.419 0,004

= 0,017

2. Peta R ( R – Chart

BKA = D4 R

CL = R

BKB = D3 R

BKA = 1,92 0,004

= 0,008

CL = 0,004

BKB = 0,08 0,004

= 0,000



tertera pada gambar 4.9 dan gambar 4.10.

Gambar 9 Peta Kendali X Kadar

Kotoran

Pada gambar peta kendali X kadar air




batas kendali.

BKA= 0.021

BKB= 0.017

CL= 0.019

0,016

0,017

0,018

0,019

0,02

0,021

0,022

1 3 5 7 9 11131517192123252729

RA

TA R

ATA


Gambar 10 Peta Kendali R Kadar

Kotoran

Pada gambar peta kendali R kadar

kotoran terdapat 30 sub group, dan setelah


kendali R semua sub group berada dalam

batas kendali

Pada peta kendali X dan R diatas




R

X

–

X

– 33

X X

–

berdasarkankan ukuran indeks

kerja, dapat diketahui bahwa CP 1.6

menunjukkan CP > 1.33, sedangkan

menunjukkan bahwa proses sangat baik,

sedangkan CPK <1 menunjukkan proses

rendah dan tidak mampu memenuhi

spesifikasi.

Rencana Perbaikan Menggunakan 5 W

+ 1 H pada ALB

Adapun rencana perbaikan 5W + 1 H pada

ALB adalah pada material menghindari

penumpukan terlalu lama pada loading

ramp dengan melakukan proses

pengolahan secara cepat dan sesuai dengan

first it first out, kualitas dari TBS saat

sortasi diperhatikan dengan cara perlu

pengwasan pada saat sortasi dan membuat

syarat atau kriteria buah yang di terima,

pada SDM meningkatkan keterampilan

kerja para pekerja dengan cara melalukan

pelatihan kerja unruk para kerja secara

berskala, optimalkan perawatan pada

mesin dengan cara membuat jadwal

perawatannya kepada maintenance,

menyesuaikan suhu pada mesin COT dan

CST dengan cara mengatur dan menjaga

supaya suhu berada pada sekitar 90-95C,

pada metode penjadwalan pemeriksaan

(inspeksi) secara teratur dengan cara

membuat waktu jadwal pemeriksaan CPO

yang teratur dan dengan teliti, dan pada

lingkungan, menjaga kebersihan area

pabrik dengan cara membuang sampah

sisa-sisa ampas produksi dan membuat

kolam limbah


+ 1 H pada Kadar Air

BKA= 0.008

BKB= 0.000

CL= 0.004

0

0,001

0,002

0,003

0,004

0,005

0,006

0,007

0,008

0,009

1 3 5 7 9 11131517192123252729

RA

NG

E


Adapun rencana perbaikan 5W + 1 H pada

kadar air adalah kualitas dari TBS

diperhatikan saat sortasi, dengan cara

melakukan pengawasan pada saat sortasi

dan membuat syarat atau kriteria buah

yang di terima, pada SDM memberikan

pengawasan kepada para pekerja, dengan

cara mengawasi seluruh pekerja pada saat

produksi dan memberikan sanksi kepada

pekerja yang main-main, mengurangi

kelelahan para pekerja, dengan cara

mengurangi waktu kerja yang panjang dan

memamfaatkan waktu istirahat dengan

baik, optimalkan perawatan pada mesin

dengan cara membuat jadwal

perawatannya kepada maintenance,

menyempurnakan pengeringan air pada

vakum dryer, dengan cara mengatur dan

menjaga pengeringan air pada vakum dryer

dan mengganti peralatan yang rusak, dan

pada metode pemisahan kadar air dan

kotoran lebih sempurnakan, dengan cara

lebih memperhatikan pemisahan air dan

kotoran pada minyak dan mengganti

peralatan yang sudah rusak.


+ 1 H pada Kadar Kotoran

adapun rencana perbaikan 5W + 1 H pada

kadar kotoran adalah kualitas dari TBS

diperhatikan dengan cara membersihkan

area loading ramp dan membuat syarat

atau kriteria buah yang di terima, pekerja

harus lebih teliti dalam bekerja dengan

cara memberikan nasehat kepada pekerja

agar lebih teliti dan disiplin dalam bekerja,

mengurangi kelelahan kerja, dengan cara

mengurangi waktu kerja yang panjang dan

memamfaatkan waktu istirahat dengan

baik, membersihkan peralatan-peralatan

mesin dengan cara melakukan perawatan

dan membersihkan ampas-ampas sisa

produksi, pada metode sempurnakan

pemisahan kadar kotoran dan minyak,

dengan cara lebih memperhatikan proses

pemisahan kotoran pada minyak dan

mengganti peralatan yang sudah rusak dan

menjaga kebersihan lingkungan area

pabrik caranya membuang sampah sisa-

sisa ampas produksi dan membuat kolam

limbah.

5. Kesimpulan

1. Adapun fakto-faktor penyebab

terjadinya penurunan pada CPO sebagai

berikut :

a. Kadar ALB terlalu tinggi

melebihi standar

perusahaan, ini sebabkan

oleh material, SDM, mesin,

metode dan lingkungan.

b. Kadar air terlalu tingggi

melebihi standar

perusahaan ini di sebabkan

oleh faktor material, SDM,

mesin dan metode

2. Faktor dominan yang mempengaruhi

penurunan mutu CPO adalah variabel

ALB yaitu sebesar 91.964%.

3. Variable ALB, kadar air dan kadar

kotoran mengugunakan peta kendali X

dan R diketahui masih berada dalam batas

kendali tidak ada sampel yang keluar dari

garfik control BTS dan BTA.

Nilai proses kapabilitas (CP) untuk kadar

ALB sebesar 0.29, kadar air sebesar 0.75

dan untuk kadar kotoran sebesar 1.6

4. Dimana tindakan perbaikan pada

tingginya ALB, Kadar air dan kadar

kotoran bisa menggunakan 5 W + 1 H

dimana tindakan perbaikannya bisa

dimulai dari perbaikan material, SDM,

mesin, metode dan lingkungan

DAFTAR KEPUSTAKAAN

Assauri, Sofjan, 1998. Manajemen

Operasi Dan Produksi. Jakarta.

Daniel, Alifin, Jurnal Quality

Engineering,

http://qualityengineering,wordpress.co

m/2018/06/29. statistical-prosess-

control-spc/. 2008

http://qualityengineering,wordpress.com/2018/06/29.%20statistical-prosess-control-spc/.%202008




Devani Vera, Fitri Wahyuni, 2016.

Pengendalian Kertas Dengan

Menggunakan Statistical Process

Control (SPC) DI Paper Macvhine

3. jurnal teknik industry. Vol.15 (2),

Des 2016, 87 – 93

Ervil Riko, dkk. Buku Panduan

Penulisan Dan Ujian Skripsi.

STTIND Padang. Padang. 2014.

Gaspers.2005.Total Quality

Management.: PT. Gramedia

Pustaka Utama. Jakarta.

Handes Dicki, Dkk. 2013. Statistical

Quality Control (SQC) Pada Proses

Produksi Produk “E” Di PT DYN,

TBK. Jurnal Teknik Industri. Vol.

14 No.2, Oktober 2013: 177-186.

Hitoshi, kume. 1988. Metode Statistic

Untuk Meningkatkan Mutu.

Penerbit pt. Mediyana Sarana

Perkasa. Jakarta.

Heizer, J.; Render, B. 2005. Manajemen

Operasi. Edisi 7. Jakarta: Salemba

Empat.

Kartika. 2013. Analisis Pengendalian

Kualitas Produk CPE Film

Dengan Metode Statistical Process

Control pada PT. MSI. Jurnal

Ilmiah Teknik Industri. Vol. 1 (1),

pp.: 50-58.

Kataran, S. 1986. Pengantar teknologi

Minyak dan Lemak Pangan.

Cetakan Pertama Universitas

Indonesai. Jakarta.

Kusumo, Ryo. Artikel belajar tentang

CPO, http://belajartentang

CPO.htm,2014.

Mufrida Meri, Irsa, Hendri Wijaya. 2017.

Analisis Pengendalain Kualitas

Pada Produk Sms (Sumber

Minuman Sehat) Dengan Metode

Statistical Process Control (SPC)

universitas Putra Indonesia

YPTK. Jurnal Teknologi. Vol. 7,

No. 1, April 2017, Hal. 119- 126

Mangoen Soekearjo. 2003. Manajemen

Agrobisnis Kelapa Sawit Cetakan

Pertama Gajah Mada University

Press. Jakarta.

Montgomery. 2001. Introduction To

Statistical Quality Control. 4th

edition : John Wiley & Sons, Inc.

Prawirosentono, S. 2007.Filosofi Baru

Tentang Manajement Mutu

Terpadu Abad 21 “Kiat

Membangun Bisnis Kompettif”.

Jakarta : Bumi Aksas.

Syarif Muhammad. 2017. Pengendalian

Kualitas Dengan Menggunakan

Metode Statistical Quality Control

(SQC) Untuk Meminimumkan

Produk Gagal Pada Roti Barokah Bakery. Jurnal Penelitian Ilmu

Ekonomi WIGA Vol. 7, Maret 2017,

Hal 15-22.

Yuri, M.Z. Rahmat Nurcahyo. 2013. TQM

Manajemen Kualitas Total Dalam

Perspektif Teknik Industri. Jakarta

: PT. Indeks.

http://belajartentang/

analisis pengendalian kualitas pada prameter crude …

Documents